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人工智能助力解決細(xì)胞精準(zhǔn)測量難題

現(xiàn)代醫(yī)學(xué)中“再生醫(yī)療”領(lǐng)域的未來目標(biāo)是,人們利用自身體內(nèi)健康的細(xì)胞就能治愈疾病,這種個性化療法適合不同人的身體、基因以及身體中的微生物。在現(xiàn)實生活中,要實現(xiàn)這個夢想還存在許多障礙,復(fù)雜性是其一。


細(xì)胞之間巨大的差異使科學(xué)家很難預(yù)測在不同治療方案中細(xì)胞會有什么反應(yīng)。這其中涉及數(shù)百萬個參數(shù),也意味著藥物治療有數(shù)百萬種出錯的可能。表征細(xì)胞產(chǎn)物非常困難,因為它們不穩(wěn)定,也不均勻,表征的測試方法有很大誤差。在這里,精準(zhǔn)測量是解決問題的關(guān)鍵,當(dāng)細(xì)胞被制成醫(yī)療產(chǎn)品時,科學(xué)家必須要精準(zhǔn)的測量細(xì)胞內(nèi)部,那么如何才能有效地測量具有數(shù)百萬個參數(shù)的細(xì)胞呢?


細(xì)胞測量問題多年來一直困擾著醫(yī)療產(chǎn)品研究和開發(fā)人員。一種與年齡有關(guān)的視網(wǎng)膜黃斑變性疾病(AMD)會導(dǎo)致一些人在年齡增長后逐漸失去視力,找到一種基于干細(xì)胞的有效療法有可能使這些病人受益。個性化的“再生醫(yī)療”似乎是這種疾病的最佳解決方案,但是相關(guān)的高質(zhì)量測量卻一直處于發(fā)展滯后階段。


為了解決這一難題,美國國家標(biāo)準(zhǔn)與技術(shù)研究院(NIST)與美國國家衛(wèi)生研究院眼科研究所合作,使用一種顯微鏡來觀察實驗室生長的眼部組織以達(dá)到治療失明的目標(biāo)。該團(tuán)隊在研究過程中偶然發(fā)現(xiàn)一款用于個人理財?shù)拿麨椤吧疃壬窠?jīng)網(wǎng)絡(luò)”的免費開源人工智能程序有可能對他們的科研有很大幫助。測試結(jié)果實現(xiàn)了非常驚人的準(zhǔn)確度,人工智能程序?qū)?xì)胞變化做出的36次預(yù)測中只有1次錯誤。


最新穎的是,輸入程序中的數(shù)據(jù)是一種用于收集所謂“明場”圖像的基本顯微鏡(生物學(xué)最古老的技術(shù)之一)獲取的。加上人工智能的助力,該團(tuán)隊使用的幾乎是將最現(xiàn)代的研究方法與最古老的方法結(jié)合在一起的方法。


明場顯微鏡的工作原理是從下面照亮一個樣品,密度較高的部分吸收光,在明亮的背景下會顯得很暗。它仍然是當(dāng)今生物學(xué)研究中使用最普遍的工具之一,且現(xiàn)在技術(shù)進(jìn)步已極大地改善了通過顯微鏡看到的范圍和細(xì)節(jié)。


但是明場顯微鏡的缺點是用顯微鏡很難進(jìn)行精準(zhǔn)測量。用這種顯微鏡拍攝的細(xì)胞照片很難與其它實驗室中其它顯微鏡拍攝的照片進(jìn)行比較,部分原因是由于顯微鏡及其產(chǎn)生的數(shù)據(jù)差異很大。到目前為止,實驗室之間尚無好的方法相互報告結(jié)果,也無法確保在不同環(huán)境下這些結(jié)果可復(fù)制且可靠。


這些限制因素再加上細(xì)胞研究中的眾多參數(shù),使得人體臨床試驗的生物制造所需的高精度數(shù)據(jù)很難獲得。盡管如此,NIST的研究人員認(rèn)為,利用吸光度成像,對獲得的圖像進(jìn)行簡單的數(shù)學(xué)運算,從而使不同儀器,實驗室和人員之間的數(shù)據(jù)具有可比性,提高明場顯微鏡的測量準(zhǔn)確度。同時,人工智能可以幫助快速擴大數(shù)學(xué)范圍,并對數(shù)百萬張圖像進(jìn)行比較。


目前,研究小組開發(fā)了一種有效的干細(xì)胞工作新方法,稱為定量明場吸收顯微鏡(QBAM)。最近,研究成果發(fā)表在《臨床研究雜志》中。


視網(wǎng)膜色素上皮細(xì)胞(RPE)的透射光明場圖像

成熟的RPE傳遞黑色素,黑色素吸收光,在圖像中產(chǎn)生深色區(qū)域,可以看見直徑約為0.01到0.02毫米的圓形細(xì)胞。


定量“吸光度”圖像

人工智能算法能夠檢測出色素沉著的細(xì)微圖案,可以預(yù)測RPE標(biāo)本的質(zhì)量。

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