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这个有中国人的慕尼黑医学团队成功研发出追踪癌细胞算...

16.1.2020 21:51| 发布者: KaiyuanEditor| 查看: 597| 评论: 0|原作者: KaiyuanEditor

摘要: 癌症是全球最常见的死亡原因。一直以来,在病人全身检测到转移的癌细胞是非常困难的,因此许多人都谈癌色变。不过就在近期,来自德国慕尼黑的医学科学家团队成功开发检测癌症转移技术,一场医学巨变正在悄然发生。 ...
癌症是全球最常见的死亡原因。一直以来,在病人全身检测到转移的癌细胞是非常困难的,因此许多人都谈癌色变。不过就在近期,来自德国慕尼黑的医学科学家团队成功开发检测癌症转移技术,一场医学巨变正在悄然发生。
近期,据德国亥姆霍茨慕尼黑中心(Helmholtz-Zentrum München)消息:该研究中心与慕尼黑大学、慕尼黑工大合作开发了一款不仅能自动识别扩散的癌细胞,而且还能找到分散在小鼠全身单个癌细胞的深度学习算法——DeepMACT。该项技术的成功开发,让曾经需要数月才能追踪分析完全的全身各处的癌细胞转移位点工作缩短至一小时,追踪效率提高了300倍以上。

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图源:Frankfurt Rundschau

DeepMACT深度学习算法引起医学界广泛关注

该中心组织工程与再生医学研究所所长Ali Ertürk博士领导的团队  (其中,潘晨琛博士,Oliver Schoppe,Arnaldo Parra-Damas博士为共同第一作者)在《细胞》科学杂志(主要发表生命科学领域中的最新研究发现,世界最权威的学术杂志之一。)的封面文章:Deep Learning Reveals Cancer Metastasis and Therapeutic Antibody Targeting in the Entire Body 迅速引起了医学界的广泛关注。

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图源:Twitter

DeepMACT让癌细胞第一次彻底曝露在人类眼下

该团队此前开发了一种组织清除方法——vDISCO,可使整个小鼠身体的组织透明,从而可以对单个细胞进行成像。在这项研究中,研究人员就能使用激光扫描显微镜检测到最小的单个癌细胞转移。但由于此类高分辨率图像数据需要手动进行分析,非常耗时。随后,该团队开发了DeepMACT(deep learning-enabled metastasis analysisin clearedtissue)的新型深度学习算法。它不仅可自动辨认出转移的癌细胞,显示出哪些转移位点已被抗体药物结合,哪些被漏掉了,还可以对靶向药中抗体的大小,形状,分布及转移程度特征并且进行分析。


该算法将大大提高临床诊疗水平,也有助于抗癌新药的研发

90%以上的癌症患者是死于癌细胞扩散及其并发症,而非原发性肿瘤。如今肿瘤学临床研究的成功率仅约为5%,癌细胞的转移也是医学界中最让人头疼的问题之一。以前,需要数月才能完成的全身癌细胞追踪分析,时间非常的长。而癌细胞不会等着分析结果出现才开始扩散,一旦癌细胞扩散到到身体的其他部位,治愈的机会就会迅速减少。但DeepMACT算法的出现,可以使以前缩短为一小时,效率提高了300倍以上。

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图源:la voce di venezia

Ertürk博士说,“人类与癌症的斗争持续了很久很久,要战胜这种疾病,我们还有很长的路要走。为了开发更有效的癌症疗法,我们必须需要了解各种癌症的转移机制,并且开发出可以阻止癌细胞转移药物。DeepMACT算法可公开使用,研究人员可用于不同肿瘤模型和治疗方案的实验中去。相信在临床前研究中,DeepMACT的使用可显著改善药物开发过程,对于抗癌新药的研发有很大的使用价值。“

当今社会的医学科技进步不仅能给更多患者带来新的希望,也会激励着更多医学工作者,学生更加努力地专研学习。一个又一个科学、医学奇迹都在鼓舞着我们不断向前。

对此,你有什么看法、建议,请在下方留言、评论。


文章来源:

“Deep Learning Reveals Cancer Metastasis and Therapeutic Antibody Targeting in the EntireBody” , Cell, am 16.01.2020
“Dem Feind auf der Spur: NeuerAlgorithmus erkennt sogar kleinste Krebsmetastasen im ganzen Mauskörper” , innovation Report, am 16.01.2020
“Krebsen Metastasen auf der Spur|, Frankfurt Rundschau, am 16.01.2020

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