人工智能与红外成像使精确的结肠癌诊断

治疗选择的领域也取得了巨大的进步在过去的几年中显著提高了患者治疗结肠癌的几率。然而,这些新方法,如免疫疗法,需要精确的诊断,这样他们可以专门针对个人。

研究中心的蛋白诊断普罗迪鲁尔大学波鸿,德国,使用人工智能结合红外成像技术来优化调整结肠癌个别病人治疗。label-free和可自动化的方法可以补充现有的病理分析。克劳斯Gerwert教授领导的研究小组报道了他们的发现欧洲癌症杂志2023年1月。

在一小时内深入人体组织

普罗迪团队已经开发出一种新的数字成像方法在过去的几年中:所谓label-free红外(IR)成像措施检查组织的基因组和蛋白质组学成分,即。提供了分子的信息基于红外光谱。此信息解码的帮助下人工智能和显示为假彩色图像。要做到这一点,研究人员使用图像分析方法从深度学习的领域。

与临床合作伙伴,普罗迪团队能够表明,深层神经网络的使用能够可靠地确定微卫星状态,影响预后和治疗相关的参数,在结肠癌。在这个过程中,组织样本经过标准化、user-independent自动化过程,使空间解决微分在一小时内肿瘤的分类。

的治疗方法的有效性

在经典诊断、微卫星状态决定通过复杂的各种组织化学染色蛋白质或DNA分析。“15%到20%的结肠癌患者微卫星不稳定在肿瘤组织,”教授说安德里亚·Tannapfel研究所所长鲁尔大学病理学。”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。”

不断完善的治疗选择,这种生物标记的快速和简单的决心也变得越来越重要。基于红外微观数据,神经元网络进行了修改,优化,和训练有素的普罗迪建立label-free诊断。与免疫染色,这种方法不需要染料和显著快于DNA分析。

“我们能够表明,红外成像的精度来确定微卫星状态接近最常见的方法应用于临床,疣状,“博士生斯蒂芬妮Schorner说。“通过不断发展和优化的方法,我们预计精度的进一步提高,”弗雷德里克Großeruschkamp博士补充道。