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一种无标记检测循环肿瘤细胞的新方法 |
| 阅读次数：525 发布时间：2020/8/6 9:35:42 |
肿瘤的次发性生长，即在转移后的部位生长，是导致大多数癌症恶化以及患者死亡的原因。因此，循环肿瘤细胞或CTC的检测对于严重疾病的早期预后以及监测治疗效果非常重要。
Lehigh大学，Lehigh Valley癌症研究所和宾夕法尼亚州立大学之间的一项*新研究得出的结果证明了检测循环肿瘤细胞的新方法的潜力。与现有的，依靠昂贵且费时的荧光标记抗体不同，该技术使用了一种功能强大的无标记检测方法。 
该技术将机器学习算法应用于包含白细胞和四氯化碳的患者血液样本中检测到的细胞的现场显微镜图像。
在Lehigh Valley癌症研究所主任医师Suresh G. Nair医师的照护下，从Lehigh Valley医院-Cedar Crest接受治疗第4期肾癌或肾癌的参与患者中抽取血液样本。该模型具有很高的准确率：患者血液的总准确度为88.6％，培养细胞的总准确度为97％。
Liu的创新技术可分离一管血液中的稀有循环癌细胞。该方法需要极少的数据预处理，并且仅仅依靠简单的实验设置。为了获得结果，该团队对全血样本进行了预处理，捕获了细胞的明场和荧光图像。研究人员使用裁剪的单细胞在明场图像中训练了深度学习模型，并将相应的荧光图像用作标签。还以培养的细胞系作为对照，对模型进行了训练和测试。然后，该小组进行了实地测试，并总结了经过训练的模型的统计结果。
我们调整了模型的细节，以达到更好的结果，直到结果达到*新水平为止。研究人员基本上进行了两个实验：一个是对白细胞和培养的癌细胞系进行操作的比较组，另一个是对白细胞和患者CTC进行操作的对照组。他们期望使用比较组的组实验能够正常工作，因为培养的细胞有大量的训练数据集。使用了1745个单细胞图像，总体准确率为97.5％。 |
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