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人工智慧以奈米級精度檢測癌症和病毒感染

人工智慧以奈米級精度檢測癌症和病毒感染

2024-08-28 Comments 0 Comment

研究人員開發了一種人工智慧AINU,它將利用奈米級分辨率影像區分癌細胞和正常細胞,並檢測細胞中的早期病毒感染。這將帶來更快、更準確的疾病診斷和更好的患者治療效果。

基因組調控中心(CRG)、巴斯克大學(UPV/EHU)、多諾斯蒂亞國際物理中心(DIPC)和比茲卡亞生物基金會(FBB,位於生物研究所)的研究人員開發出一種人工智慧,它能區分癌細胞和正常細胞,也能偵測細胞內病毒感染的早期階段。今天(8月27日)發表在《自然-機器智能》(Nature Machine Intelligence)雜誌上的一項研究為改進診斷技術和新的疾病監測策略鋪平了道路。

這種名為AINU(AI of theNUcleus)的工具可以掃描細胞的高解析度影像。這些影像是透過一種名為STORM 的特殊顯微鏡技術獲得的,這種技術所產生的影像能夠捕捉到比普通顯微鏡所能看到的更多更精細的細節。高清快照顯示了奈米級分辨率的結構。

奈米(nm)是一公尺的十億分之一,人的一縷頭髮大約有10 萬奈米寬。人工智慧可以偵測到細胞內小至20 奈米的重新排列,比人類頭髮的寬度小5000 倍。這些變化過於微小和細微,人類觀察者僅靠傳統方法是無法發現的。

HeLa-Cancer-Cell-Super-Resolution-Image.jpg

影像使用兩種顏色顯示特定的核成分,使研究人員能夠以奈米級分辨率看到細胞核內的詳細結構。圖片來源:鐘麗梅

“這些影像的分辨率非常高,足以讓我們的人工智慧精確地識別出特定的模式和差異,包括細胞內DNA排列方式的變化,幫助我們在發生變化後很快發現它們。”這項研究的共同通訊作者、巴塞隆納基因組調控中心(Centre for Genomic Regulation)研究員皮婭-科斯馬(Pia Cosma)說:”我們認為,有朝一日,這類資訊能為醫生監測疾病、個人化治療和改善患者預後贏得寶貴的時間。

AINU 是一種卷積神經網絡,是一種專門用於分析影像等視覺資料的人工智慧。卷積神經網路的例子包括能讓使用者用臉部解鎖智慧型手機的人工智慧工具,或自動駕駛汽車透過識別道路上的物體來理解和導航環境的其他工具。

在醫學領域,卷積神經網路被用於分析乳房X 光照片或CT 掃描等醫學影像,並識別人眼可能忽略的癌症跡象。卷積神經網路也能幫助醫師偵測核磁共振掃描或X 光影像中的異常,進而幫助做出更快、更準確的診斷。

AINU 可在分子層面上檢測和分析細胞內的微小結構。研究人員為該模型提供了許多不同類型細胞核在不同狀態下的奈米級分辨率圖像,從而對其進行了訓練。透過分析細胞核成分在三維空間中的分佈和排列方式,該模型學會了識別細胞中的特定模式。

例如,與正常細胞相比,癌細胞的核結構會發生明顯變化,如DNA 的組織方式或細胞核內酵素的分佈。經過訓練後,AINU 可以分析新的細胞核影像,並僅根據這些特徵將其分為癌細胞和正常細胞。

影像的奈米級解析度使人工智慧能夠在細胞感染1 型單純皰疹病毒一小時後就檢測到細胞核的變化。當病毒開始改變細胞核的結構時,模型會發現DNA 排列緊密程度的細微差別,從而檢測到病毒的存在。

“我們的方法可以在感染開始後很快檢測出受病毒感染的細胞。通常情況下,醫生需要一段時間才能發現感染,因為他們依賴的是明顯的症狀或身體的較大變化。”這項研究的共同通訊作者、UPV/EHU伊克巴斯克研究員、FBB-Biofisika研究所和聖塞巴斯蒂安/多諾斯蒂亞DIPC所屬的伊格納西奧-阿爾甘達-卡雷拉斯(Ignacio Arganda-Carreras)說。

這項研究的共同第一作者、中國廣州的廣東省人民醫院(GDPH)研究員鐘麗梅補充說:「研究人員可以利用這項技術了解病毒進入人體後如何立即影響細胞,這有助於開發更好的治療方法和疫苗。

研究人員必須克服一些重要的限制,才能在臨床環境中測試或部署這項技術。例如,STORM 影像只能用通常只能在生物醫學研究實驗室找到的專業設備拍攝。建立和維護人工智慧所需的成像系統需要在設備和專業技術方面投入大量資金。

另一個限制因素是,STORM 成像通常一次只能分析幾個細胞。對於診斷而言,尤其是在對速度和效率要求極高的臨床環境中,醫生需要在單張影像中捕捉更多數量的細胞,才能檢測或監測疾病。

“STORM 成像領域取得了許多突飛猛進的進展,這意味著顯微鏡可能很快就能在較小或不太專業的實驗室中使用,最終甚至能在臨床中使用。”Cosma博士說:”可及性和吞吐量的限制是比我們以前想像的更容易解決的問題,我們希望能盡快進行臨床前實驗。

雖然臨床獲益可能還需要數年時間,但AINU有望在短期內加速科學研究。研究人員發現,這項技術可以非常精確地識別幹細胞。幹細胞可以發展成體內任何類型的細胞,這種能力稱為多能性。多能細胞被研究用於幫助修復或取代受損組織。

“AINU可以使多能細胞的檢測過程更快、更準確,有助於使幹細胞療法更安全、更有效。目前檢測高品質幹細胞的方法依賴於動物試驗。然而,我們的人工智慧模型只需要一個以特定標記物染色的樣本就能發揮作用,這些標記物能突出關鍵的核特徵。 “這項研究的第一作者、CRG研究員達維德-卡內瓦利(Davide Carnevali)說:”除了更簡單、更快速之外,它還能加速幹細胞研究,同時促進減少科學中動物使用的轉變。

編譯自/ ScitechDaily

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