基因組調(diào)控中心（CRG）、巴斯克大學(xué)（UPV/EHU）、多諾斯蒂亞國(guó)際物理中心（DIPC）和比茲卡亞生物基金會(huì)（FBB，位于生物研究所）的研究人員開發(fā)出一種人工智能，它能區(qū)分癌細(xì)胞和正常細(xì)胞，還能檢測(cè)細(xì)胞內(nèi)病毒感染的早期階段。今天（8月27日）發(fā)表在《自然-機(jī)器智能》（Nature Machine Intelligence）雜志上的一項(xiàng)研究為改進(jìn)診斷技術(shù)和新的疾病監(jiān)測(cè)策略鋪平了道路。
這種名為AINU（AI of theNUcleus）的工具可以掃描細(xì)胞的高分辨率圖像。這些圖像是通過一種名為 STORM 的特殊顯微鏡技術(shù)獲得的，這種技術(shù)所生成的圖像能夠捕捉到比普通顯微鏡所能看到的更多更精細(xì)的細(xì)節(jié)。高清快照顯示了納米級(jí)分辨率的結(jié)構(gòu)。
納米（nm）是一米的十億分之一，人的一縷頭發(fā)大約有 10 萬(wàn)納米寬。人工智能可以檢測(cè)到細(xì)胞內(nèi)小至 20 納米的重新排列，比人類頭發(fā)的寬度小 5000 倍。這些變化過于微小和細(xì)微，人類觀察者僅靠傳統(tǒng)方法是無法發(fā)現(xiàn)的。
"這些圖像的分辨率非常高，足以讓我們的人工智能精確地識(shí)別出特定的模式和差異，包括細(xì)胞內(nèi)DNA排列方式的變化，幫助我們?cè)诎l(fā)生變化后很快發(fā)現(xiàn)它們。"這項(xiàng)研究的共同通訊作者、巴塞羅那基因組調(diào)控中心（Centre for Genomic Regulation）研究員皮婭-科斯馬（Pia Cosma）說："我們認(rèn)為，有朝一日，這類信息能為醫(yī)生監(jiān)測(cè)疾病、個(gè)性化治療和改善患者預(yù)后贏得寶貴的時(shí)間。"
AINU 是一種卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，是一種專門用于分析圖像等視覺數(shù)據(jù)的人工智能。卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的例子包括能讓用戶用臉部解鎖智能手機(jī)的人工智能工具，或自動(dòng)駕駛汽車通過識(shí)別道路上的物體來理解和導(dǎo)航環(huán)境的其他工具。
在醫(yī)學(xué)領(lǐng)域，卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)被用于分析乳房 X 線照片或 CT 掃描等醫(yī)學(xué)圖像，并識(shí)別人眼可能忽略的癌癥跡象。卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)還能幫助醫(yī)生檢測(cè)核磁共振掃描或 X 光圖像中的異常，從而幫助做出更快、更準(zhǔn)確的診斷。
AINU 可在分子水平上檢測(cè)和分析細(xì)胞內(nèi)的微小結(jié)構(gòu)。研究人員向該模型提供了許多不同類型細(xì)胞核在不同狀態(tài)下的納米級(jí)分辨率圖像，從而對(duì)其進(jìn)行了訓(xùn)練。通過分析細(xì)胞核成分在三維空間中的分布和排列方式，該模型學(xué)會(huì)了識(shí)別細(xì)胞中的特定模式。
例如，與正常細(xì)胞相比，癌細(xì)胞的核結(jié)構(gòu)會(huì)發(fā)生明顯變化，如 DNA 的組織方式或細(xì)胞核內(nèi)酶的分布。經(jīng)過訓(xùn)練后，AINU 可以分析新的細(xì)胞核圖像，并僅根據(jù)這些特征將其分為癌細(xì)胞和正常細(xì)胞。
圖像的納米級(jí)分辨率使人工智能能夠在細(xì)胞感染 1 型單純皰疹病毒一小時(shí)后就檢測(cè)到細(xì)胞核的變化。當(dāng)病毒開始改變細(xì)胞核的結(jié)構(gòu)時(shí)，該模型就會(huì)發(fā)現(xiàn) DNA 排列緊密程度的細(xì)微差別，從而檢測(cè)到病毒的存在。
"我們的方法可以在感染開始后很快檢測(cè)出受病毒感染的細(xì)胞。通常情況下，醫(yī)生需要一段時(shí)間才能發(fā)現(xiàn)感染，因?yàn)樗麄円蕾嚨氖敲黠@的癥狀或身體的較大變化。"這項(xiàng)研究的共同通訊作者、UPV/EHU伊克巴斯克研究員、FBB-Biofisika研究所和圣塞巴斯蒂安/多諾斯蒂亞DIPC所屬的伊格納西奧-阿爾甘達(dá)-卡雷拉斯（Ignacio Arganda-Carreras）說。
這項(xiàng)研究的共同第一作者、中國(guó)廣州的廣東省人民醫(yī)院（GDPH）研究員鐘麗梅補(bǔ)充說："研究人員可以利用這項(xiàng)技術(shù)了解病毒進(jìn)入人體后如何立即影響細(xì)胞，這有助于開發(fā)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(huán)境中測(cè)試或部署這項(xiàng)技術(shù)。例如，STORM 圖像只能用通常只能在生物醫(yī)學(xué)研究實(shí)驗(yàn)室找到的專業(yè)設(shè)備拍攝。建立和維護(hù)人工智能所需的成像系統(tǒng)需要在設(shè)備和專業(yè)技術(shù)方面投入大量資金。
另一個(gè)限制因素是，STORM 成像通常一次只能分析幾個(gè)細(xì)胞。對(duì)于診斷而言，尤其是在對(duì)速度和效率要求極高的臨床環(huán)境中，醫(yī)生需要在單張圖像中捕捉更多數(shù)量的細(xì)胞，才能檢測(cè)或監(jiān)測(cè)疾病。
"STORM 成像領(lǐng)域取得了許多突飛猛進(jìn)的進(jìn)展，這意味著顯微鏡可能很快就能在較小或不太專業(yè)的實(shí)驗(yàn)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象的更容易解決的問題，我們希望能盡快開展臨床前實(shí)驗(yàn)。"
雖然臨床獲益可能還需要數(shù)年時(shí)間，但AINU有望在短期內(nèi)加速科學(xué)研究。研究人員發(fā)現(xiàn)，這項(xiàng)技術(shù)可以非常精確地識(shí)別干細(xì)胞。干細(xì)胞可以發(fā)育成體內(nèi)任何類型的細(xì)胞，這種能力被稱為多能性。多能細(xì)胞被研究用于幫助修復(fù)或替代受損組織。
"AINU可以使多能細(xì)胞的檢測(cè)過程更快、更準(zhǔn)確，有助于使干細(xì)胞療法更安全、更有效。目前檢測(cè)高質(zhì)量干細(xì)胞的方法依賴于動(dòng)物試驗(yàn)。然而，我們的人工智能模型只需要一個(gè)用特定標(biāo)記物染色的樣本就能發(fā)揮作用，這些標(biāo)記物能突出關(guān)鍵的核特征。"這項(xiàng)研究的第一作者、CRG研究員達(dá)維德-卡內(nèi)瓦利（Davide Carnevali）說："除了更簡(jiǎn)單、更快速之外，它還能加速干細(xì)胞研究，同時(shí)促進(jìn)減少科學(xué)中動(dòng)物使用的轉(zhuǎn)變。"
編譯自/ScitechDaily
