研究人员准确预测身体如何基于免疫细胞模式对抗肺癌

案例西部储备大学的研究人员发现了如何快速准确地预测哪种肺癌患者将通过分析身体发出对抗疾病的免疫细胞如何进行化疗。

科学家们通过智能成像计算机和机器学习方法辅助 - 能够迅速分析数百个组织图像不仅要计算癌症- 分配免疫细胞- 但是确定如何安排模式。

这是案例工程学院的F.Alex Nason教授II的常规组织幻灯片图像的常规组织幻灯片图像的常规组织幻灯片图像的计算分析。

“我们相信我们在这项工作中对该领域做出了一项重要的进步，”Madabhushi说，在最近关于该工作的一篇关于这项工作的论文中的十几个作者中的领先者。“你需要化疗吗？ - 这是对患者的直接利益以及真正重要的。”

虽然这项公布的研究侧重于早期肺癌组织，但进一步分析还预测了Madabhushi的晚期肺癌中免疫疗法的成功。

“这就是为什么我非常兴奋的原因：这是我们称之为免疫细胞的”空间建筑“作为预测治疗的预测的验证肺癌，“ 他说。

简单的组织幻灯片，复杂的癌症分析

肿瘤学家和病理学家经常服用组织样本癌细胞，然后捕获该组织的图像。

但是，深度学习和机器学习算法的出现使研究人员能够在否则对人眼来检测几乎不可能的细胞中的模式。

最常见的是，这意味着分析癌细胞他们自己或成功有限，计算患有肿瘤浸润淋巴细胞的白血细胞 - 身体发出疾病的战斗。

“其中一个大问题是癌症一般都掩盖了免疫反应，这就是为什么对身体，癌症不作为外国入侵者呈现，”Madabhushi说。“但它确实唤起了免疫系统的部分反应 - 不成功足以击败癌症，但足以让我们看到和衡量。”

出于这个原因，病理学家在过去的10到15年里一直在努力更好地了解这一切免疫反应可能与癌症如何传播或患者如何应对某些疗法 - 或者患者是否需要常规赋予所有受害者的侵入性和痛苦的化疗。

“但是手动这样做是麻烦的，因为有数百种淋巴细胞，并且难以确定一种模式，”Madabhushi说。“我们的小组已经找到了一种方法来培训机器以找到淋巴细胞并破译它们的安排，其空间建筑 - 并预测疾病结果。”

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