具有红外成像的人工智能实现了精确的结肠癌诊断

在过去的几年里，治疗选择领域的巨大进步大大提高了结肠癌患者的治愈机会。然而，这些新方法，如免疫疗法，需要精确的诊断，以便能够专门为个人量身定制。

德国波鸿鲁尔大学蛋白质诊断PRODI中心的研究人员正在使用人工智能与红外成像相结合来优化定制结肠癌对个别病人的治疗。这种无标记和自动化的方法可以补充现有的病理分析。由克劳斯·格沃特教授领导的研究小组在《科学》杂志上发表了他们的研究结果欧洲癌症杂志2023年1月。

一小时内深入了解人体组织

在过去的几年里，PRODI团队一直在开发一种新的数字成像方法:所谓的无标签红外(IR)成像测量被检查组织的基因组和蛋白质组组成，即提供分子的信息根据红外光谱。这些信息在。的帮助下被解码人工智能并显示为假彩色图像。为了做到这一点，研究人员使用了深度学习领域的图像分析方法。

在与临床合作伙伴的合作中，PRODI团队能够证明，使用深度神经网络可以可靠地确定微卫星状态，这是结肠癌的预后和治疗相关参数。在这个过程中，组织样本通过标准化的、独立于用户的自动化流程，并在一小时内实现对肿瘤的空间解析差异分类。

治疗效果的指示

在经典诊断中，微卫星状态是通过各种蛋白质的复杂免疫染色或DNA分析来确定的。“15%到20%的结肠癌患者显示微卫星不稳定鲁尔大学病理研究所所长安德里亚·坦纳普费尔教授说。“这种不稳定性是一个积极的生物标志物，表明免疫疗法将是有效的。”

随着治疗方法的不断改进，快速简单地测定此类生物标志物也变得越来越重要。基于红外显微数据，神经元网络在PRODI进行修改、优化和训练，以建立无标签诊断。与免疫染色不同，这种方法不需要染料，而且比DNA分析快得多。

博士生Stephanie Schörner说:“我们能够证明，红外成像确定微卫星状态的准确性接近临床中最常用的方法，免疫染色。”“通过不断的进一步开发和优化方法，我们期望进一步提高准确性，”Frederik博士补充道Großerüschkamp。