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人工智能可能讓腫瘤細胞無處藏身

時間:2019/6/26 17:44:15 | 瀏覽次數:

如果腫瘤細胞剛剛產生,就可以被準確地“拔出”,這將給腫瘤的診斷和治療帶來很大的變化。為了實現這一點,成像方法必須具有極高的靈敏度。

近日,中國科學院自動化研究所和中國科學院分子成像重點實驗室在基于人工智能(人工智能)的新成像方法研究方面取得突破——研究人員將小鼠顱內膠質瘤的三維定位精度從傳統方法的100微米誤差降低到10微米誤差,為疾病動物模型甚至臨床患者的成像研究提供了新的思路。相關研究論文發表在《光明》雜志上。

“圖像不是憑空獲得的,而是通過成像設備獲得的。傳統方法通常不能提供最佳的成像質量。在人類識別圖像之前,許多關鍵信息會在將成像信號轉換成圖像的過程中丟失。人工智能技術可以突破這個瓶頸。“論文第一作者、中國科學院自動化研究所副研究員王坤告訴《中國科學日報》,通過建立新的人工智能模型,可以將原始物理信號轉換成更準確、分辨率更高、偽影更少、信噪比更高的高質量圖像。“人腦”和“機器腦”都能更好地識別、識別和學習。這是這項研究帶來的最重要的創新。

非常有挑戰性的工作

腫瘤的早期檢測并不容易,特別是對于一些惡性腫瘤,潛伏期甚至可以長達20年。當身體發出警報時,通常會到達中間或后期階段。如何實現早期微小腫瘤的準確檢測,及時觀察腫瘤細胞首次出現時產生的特定蛋白質、酶甚至核糖核酸,一直是科學家們的研究方向。

“然而,在真實的物理世界中,沒有多少成像介質能夠提供如此高的靈敏度。“王坤坦率地說,人們普遍認為最好的是高能伽馬射線和非輻射光子,但基于伽馬探測的放射性核素成像昂貴且難以推廣。光學成像成本低,但大多數是二維圖像,缺乏三維信息。

“我們使用人工智能來解決光學成像難以在三維空間量化的問題。”王坤說,“也就是說,我們不僅可以高靈敏度地看到是否有腫瘤,它是哪種分子類型的腫瘤,而且還可以高精度地知道腫瘤在哪里以及它有多大。”

王坤提到的光學成像是指生物自發光層析成像技術,是生物醫學成像的重要手段,廣泛應用于疾病動物模型的成像研究。然而,因為光子在生物體中具有高散射和高吸收的不均勻物理特性,所以通過檢測動物表面上的發光點來反向重建生物體中的光源位置(即腫瘤位置)是一項非常具有挑戰性的任務。

清華大學醫學院生物醫學工程系的研究員羅文堅告訴《中國科學》。以前,光學層析成像的大多數重建問題是基于模型的方法,包括前向和反向問題的解決。正問題的解決一般是利用輻射傳輸方程或擴散方程等模型來模擬光子在組織中的傳播過程,然后得到系統矩陣。大多數逆問題通過一些優化方法得到內部光源的具體信息,如位置、形狀、強度等。

“然而,這種基于模型的方法必然會受到模型近似的影響,導致重建精度的降低。”羅文健強調道。可以理解,解決正問題和反問題的兩種誤差疊加在一起,最終導致通過光學層析成像對動物腫瘤進行三維定位的誤差為數百微米至1毫米。

機器學習帶來突破

為了減少誤差,王坤的團隊提出了基于機器學習的人工智能重建:完全放棄構建描述生物體內光子傳播的正向模型,建立大量模擬數據集來確定動物體表光斑和體內光源, 然后訓練計算機通過數據集智能學習體表光斑與體內光源之間的非線性關系,構建適合生物發光斷層成像的人工智能模型,最后在活體動物的腫瘤承載模型中三維重建腫瘤的三維分布。

本研究首次將機器學習中的多層感知器方法應用于光學故障重構,并提出了自己的數據集構建方法,實現了從數據到結果的跨模型創新框架,將重構定位誤差降低到傳統方法的十分之一。同時,也表明人工智能方法可以用來解決光學故障重構問題。”羅文健說道。

然而,王坤強調,生物發光斷層攝影涉及基因編輯和腫瘤細胞的修飾,因此它只能用于動物,而不能用于人類。然而,他們開發的基于人工智能的光學三維重建方法具有推廣價值,理論上可以用于其他光學分子圖像的成像技術,如激發熒光成像、近紅外成像等。因此,該方法本身具有良好的臨床轉化應用能力。

數據收集和分析面臨挑戰

機器學習的基礎是數據,對于生物醫學成像,很難建立大的數據集。

“例如,在我們的研究中,構建了近8000個攜帶神經膠質瘤的小鼠模型來訓練我們的機器學習模型。真正讓生物學家一個接一個地建立原位膠質瘤小鼠模型需要很長時間和巨大的人力財力,這是非常不現實的。”王坤說。

“我們建立的模擬數據達到了很高的精度,很好地模擬了真實的腫瘤動物。“王坤說,他們使用生物學家建造的真實神經膠質瘤小鼠來驗證訓練有素的人工智能模型是否準確可靠。最終結果表明,新的神經膠質瘤人工智能方法的三維定位誤差小于80微米,而傳統方法的定位誤差大于350微米。

 

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