Florent Mouliere和同事设计了一种新的方法检测ctDNA，他们通过检测ctDNA的大小、片段差异而不是ctDNA的基因组改变而改进肿瘤早期筛查方法。该研究成果发表在2018年11月7日的Science Translational Medicine上。
研究团队用全基因组测序来检查来自200名癌症患者的344个血浆样本中的ctDNA碎片的大小。他们发现了与每个患者癌症类型相关的在ctDNA中得到富集的生物学特征，研发了用于选择特定ctDNA片段大小的计算方法。研究者发现，聚焦于长度在90-150bp之间的ctDNA可提高对罹患脑癌、肾癌、胰腺癌患者ctDNA的检测能力。
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http://stm.sciencemag.org/content/10/466/eaat4921
Gladstone研究所的Steve Finkbeiner博士致力于突触内部运作机制的研究，他与谷歌研究部门合作，训练了一套深度算法，能以很高的精度自动为细胞打标签。
同时今年谷歌也推出AR显微镜，可利用机器学习技术迅速发现癌细胞。这种显微镜可以在机器学习技术的帮助下实时地检测出癌细胞。利用一般的显微镜查找癌细胞是一个非常困难且耗费时间的过程，而且医生要研究和处理大量的信息。但是，AR 显微镜能够迅速找出癌细胞，并将它们突出显示出来。
不仅如此，人工智能在生物学上的应用也越来越多，比如癌症研究，除了上述的AR显微镜，一个国际研究小组开发出了一种使用人工智能预测肿瘤可能如何改变以及如何在病人体内传播的方法。
研究人员将他们的新系统命名为“Revolver”。这个新系统使用机器学习算法来研究基因突变数据并检测相关模式。研究人员给他们的系统输入了来自178名癌症病人的768个肿瘤的信息，每个病人都有乳腺癌、肾癌、肠癌或者肺癌。利用这些数据，这个系统成功地找到了病人间与促使肿瘤转移的改变相关的突变模式。