新工具有助于区分血栓的原因

根据发表在《纽约时报》上的一项研究，一种使用尖端技术的新工具能够根据引起血栓的原因区分不同类型的血栓eLife。

该工具可以帮助医生诊断血液的原因凝块并帮助他们选择一种治疗方法，针对导致其分裂的原因。例如，它可以帮助他们确定阿司匹林或其他抗凝血药物是否是一个刚刚患过心脏病的人的最佳选择心脏病或中风。

当小粘性血液簇聚集在一起时发生血凝块。这可以有助于在切割后停止出血，但通过阻塞血管，它也可能有害地引起行程或心脏病发作。“不同类型的血栓是由不同的分子引起的，但它们看起来非常相似，”威奇周解释说，博士。学生在日本东京大学化学系。“更重要的是，它们几乎不可能使用显微镜等现有工具分辨出来。”

为了开发一种更有效的方法来识别不同类型的血块，Zhou和她的同事们从一个健康的个体身上提取了血液样本，然后让他们接触不同的凝血剂。研究小组使用一种叫做高吞吐量成像流式细胞仪。

接下来，他们使用了一种被称为卷积神经网络的机器学习技术，训练计算机识别由不同分子引起的不同类型血块形状的细微差别。他们在2万5千张电脑从未见过的凝块图像上测试了这个工具，发现它也能够区分图像中的大多数凝块类型。

最后，他们测试了他们命名的新工具，它们命名为智能血小板骨料分类器（IPAC），可以诊断人类血液样本中的不同凝块类型。他们服用了血液样本来自四个健康的人，将它们暴露在不同的凝血剂，并显示IPAC可以分开不同类型的凝块。

“我们展示IPAC是研究凝块形成的潜在机制的强大工具，”周说。她补充说，在最近的报告中，Covid-19原因血块这项技术有朝一日也可以用来更好地了解这些凝块背后的机制，尽管目前对这种病毒仍有很多未知。

“使用这个新工具可能会发现以前未被人类未被识别的不同类型凝块的特征，并能够诊断由凝血剂的组合引起的凝块，”大学化学系教授的高级作者Keisuke Goda表示东京。“有关CLOTS原因的信息可以帮助研究人员和医生评估抗凝血药物的有效性，并选择特定患者的治疗或治疗组合。“

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