研究人员利用AI预测癌症向大脑的迁移

医学2020-10-05 23:19:32
导读并非所有癌细胞都是一样的。患者最初的肿瘤中只有少数细胞可以通过血液,穿过血脑屏障并直接攻击大脑。但是哪个细胞呢?是什么让它们与众

并非所有癌细胞都是一样的。患者最初的肿瘤中只有少数细胞可以通过血液,穿过血脑屏障并直接攻击大脑。

但是哪个细胞呢?是什么让它们与众不同?我们如何定位他们?他们容易受到哪些药物的伤害?患者的初始肿瘤转移到大脑的可能性有多大?

密歇根大学罗杰尔癌症中心的一组研究人员正在解决这些问题。他们的创新方法结合了先进的活细胞成像技术,人工智能的分析能力以及一个2 x 3英寸的设备,该设备模仿了血流和大脑之间界面的关键“微环境”。

“例如,我们可能想向肿瘤扩散到大脑的可能性更高的人推荐一种更具侵略性的治疗方法。”-医学博士Sofia Merajver

尽管该平台仍在进行进一步的测试,但该平台在转移到大脑的细胞和没有转移到大脑的细胞之间显示出“非常明显和可重复的区别”。皇家化学学会。

研究的资深作者,乳腺癌和卵巢癌主任Sofia Merajver医师表示:“我们的最终目标是开发一种快速,低成本的诊断工具,可以帮助您在初次诊断时预测结果。” Rogel癌症中心的风险和评估计划。“例如,我们可能想向肿瘤扩散到大脑的可能性更高的人推荐一种更具侵略性的治疗方法,尤其是如果我们知道如何特异性靶向能够突破血脑屏障的细胞的话。

研究的第一作者,梅拉杰维尔实验室的高级博士后研究人员赖安·奥利弗(Ryan Oliver)博士说:“该平台还可以用于测试不同药物针对特别令人担忧的细胞群体的有效性。

他补充说,转移到大脑是癌症发展过程中最致命的步骤,因此降低癌症到达大脑能力的任何事情都有可能极大地改善患者的生活。

Merajver说:“我们已经为此进行了五年多的研究,要做到这一点,我们必须发明三种不同的东西。”“我们必须开发微流体装置。我们必须弄清楚显微镜才能实时观察通过该设备的各个细胞-这具有挑战性,因为血液和大脑之间的膜本身是由细胞制成的。

“而且我们必须训练机器学习程序,以如何分析所有成千上万个细胞-在形状,速度,与其他细胞的连通性等多个方面。”

该平台是使用侵袭性的“寻求大脑”癌细胞系以及发生脑转移的患者的肿瘤样本开发和测试的,这些样本被移植到小鼠模型中。

该方法已经发现了有关某些细胞能够穿过血脑屏障的新细节。

内科和流行病学教授梅拉杰弗说:“在跨膜方面看起来更好的细胞更有可能改变其形状,我们称之为可塑性。”“这项工作提供了第一个机会,可以观察来自真实患者的真实癌细胞的动力学,并观察它们遇到血脑屏障并受到血脑屏障挑战时的能力。”

另一个有趣的发现:即使细胞能够穿过血脑屏障并形成新的肿瘤,该肿瘤中只有一部分细胞同样具有穿过血脑屏障的能力。

“那不是我们以前知道的东西,”梅拉杰弗说。

她补充说,尽管该平台尚未准备好在诊所中部署,但仍在继续进行开发工作。该团队现在正在扩展用于训练人工智能算法的患者样本库。他们还计划使用该设备来测试潜在的新干预措施的功效。

Merajver还强调了研究的跨学科性质。

她说:“这是团队的巨大努力。”“没有办法与仅接受过癌症生物学训练的人进行这样的研究。此类工作需要机器学习,成像,计算生物学,工程学和临床医学方面的专业知识。UM确实做到了让来自各个学科的科学家共同解决棘手的问题。”

免责声明:本文由用户上传,如有侵权请联系删除!