研究人員開發了一種人工智慧，可以區分癌細胞和正常細胞，並檢測細胞內病毒感染的早期階段。今天發表在《自然機器智能》雜誌上的一項研究結果為改進診斷技術和新的疾病監測策略鋪平了道路。研究人員來自基因組調節中心（CRG）、巴斯克大學（UPV/EHU）、多納斯蒂亞國際物理中心（DIPC）和Biofiica Bizkaia基金會（FBB，位於Biofiica Institute）。
工具AINU（NUCleus的AI）掃描細胞的高解析度圖像。這些圖像是通過一種名為STORM的特殊顯微鏡技術獲得的，該技術創建的圖像可以捕捉到比普通顯微鏡所能看到的許多更細的細節。高清快照以納米級解析度揭示結構。
一納米（納米）是十億分之一米，人類頭髮的長度約為100，000納米。人工智慧可以檢測小至20納米（比人類頭髮長度小5，000倍）的細胞內重排。這些變化太小且微妙，人類觀察者無法單獨使用傳統方法檢測到。
「這些圖像的解析度足以讓我們的人工智慧非常準確地識別特定的模式和差異，包括DNA在細胞內排列方式的變化，幫助在變化發生後快速檢測變化。該研究的共同通訊作者、巴塞隆納基因組監管中心研究員皮婭·科斯馬教授說：「我們相信，有一天，這種大量信息可以為醫生贏得寶貴的時間來監測疾病、個性化治療和改善患者預後。」
分子水平的「人臉識別」
AINU是一種卷積神經網絡，是一種專門用於分析圖像等視覺數據的人工智慧。卷積神經網絡的例子包括允許用戶通過面部解鎖智慧型手機的人工智慧工具，或者自動駕駛汽車使用的其他工具，通過識別道路上的物體來了解和導航環境。
在醫學中，卷積神經網絡用於分析醫學圖像，如乳房X線照片或CT掃描，並識別人眼可能錯過的癌症跡象。它們還可以幫助醫生檢測MRI掃描或X射線中的異常，幫助做出更快，更準確的診斷。
AINU在分子水平上檢測和分析細胞內的微觀結構。研究人員通過將許多不同類型細胞不同狀態的細胞核的納米級解析度圖像輸入到模型中來訓練模型。該模型學會了通過分析三維空間中核成分的分布和排列來識別細胞中的特定模式。
例如，與正常細胞相比，癌細胞的核結構發生了顯著的變化，例如DNA的組織或細胞核內酶的分布發生了變化。訓練後，AINU可以分析細胞核的新圖像，並僅根據這些特徵將其分類為癌性或正常性。
圖像的納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檢測細胞核的變化。該模型可以通過發現DNA包裝緊密程度的細微差異來檢測病毒的存在，這種差異發生在病毒開始改變細胞核的結構時。
「我們的方法可以在感染開始後快速檢測病毒感染的細胞。通常，醫生需要時間來檢測感染，因為他們依賴於明顯的症狀或身體的巨大變化。但通過AINU，我們可以研究共同通訊作者Ignacio Arganda-Carreras，他是UPV/EHU、聖塞巴斯蒂安/多諾斯蒂亞和DIPC附屬的FBB-Biofisika研究所的Ikerbasque研究員。
「研究人員可以使用這項技術來觀察病毒在進入體內後如何幾乎立即影響細胞，這可以幫助開發更好的治療方法和疫苗。在醫院和診所，AINU可用於通過簡單的血液或組織樣本快速診斷感染，使該過程更快、更準確，」該研究的聯合主要作者、廣東省人民醫院研究員鍾麗梅補充道。廣州。
為臨床準備奠定基礎
在該技術準備好在臨床環境中進行測試或部署之前，研究人員必須克服重要的局限性。例如，STORM圖像只能使用通常僅在生物醫學研究實驗室中配備的專用設備拍攝。設置和維護人工智慧所需的成像系統是對設備和技術專業知識的重大投資。
另一個限制是STORM成像通常一次只分析幾個細胞。出於診斷目的，特別是在速度和效率至關重要的臨床環境中，醫生需要在單個圖像中捕獲更多數量的細胞，以便能夠檢測或監測疾病。
「STORM成像技術取得了許多快速的進步，這意味著顯微鏡可能很快就會被用於較小或專業程度較低的實驗室，最終甚至被用於診所。可及性和通量限制是比我們以前想像的更容易處理的問題，我們希望儘快進行臨床前試驗，」科馬博士說。
儘管臨床效益可能需要數年時間，但AINU預計將在短期內加速科學研究。研究人員發現該技術可以以非常高的精確度識別幹細胞。幹細胞可以發育成體內任何類型的細胞，這種能力稱為多能性。研究多能細胞幫助修復或替換受損組織的潛力。
AINU可以使多能細胞的檢測過程更快、更準確，有助於使幹細胞治療更安全、更有效。
「目前測試高質量幹細胞的方法依賴於動物測試。然而，我們的人工智慧模型需要處理的只是一個染色有特定標記物的樣本，這些標記物突出了關鍵核特徵。除了讓幹細胞研究變得更容易、更快之外，它還可以加速幹細胞研究，同時幫助減少科學中動物使用的轉變，」該研究的主要作者、CRG研究員Davide Kovali說。
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原文：https://medicalxpress.com/news/2024-08-ai-cancer-viral-infections-nanoscale.html
更多信息：一種使用納米級核特徵識別細胞多樣性的深度學習方法，Nature Machine Intelligence（2024）。DOI：10.1038/s42256-024-00883-x
更多信息：一種使用納米級核特徵來識別細胞同質性的深度學習方法，Nature Machine Intelligence（2024）。DOI：10.1038/s42256-024-00883-x
期刊信息：Nature Machine Intelligence
期刊信息：《自然·機器智能》
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