新的計算機算法有助於實驗室對癌細胞的正確識別

2020-12-11 賽醫學

肯特大學的研究人員開發了一種計算機算法，可以根據顯微圖像識別癌細胞株的不同。癌細胞系在實驗室中分離，並作為細胞培養，用於研究和開發抗癌藥物的細胞。然而，許多細胞系在與其他細胞系交換或汙染後會被錯誤識別，這意味著許多研究人員可能使用了錯誤的細胞。自從癌細胞系的研究開始以來，這一直是一個持久的問題。

短串聯重複序列(STR)分析常用來鑑定癌細胞系，但昂貴且耗時。此外，STR不能區分來自同一個人或同一動物的細胞。

來自肯特大學工程與數字藝術學院(EDA)和計算學院(SoC)的研究人員通過一段時間大量比較癌細胞數據的過程，以一組試驗細胞系的顯微圖像為基礎，利用具有「深度學習」能力的計算機模型，對計算機進行了訓練。據此，他們開發了一種算法，使計算機能夠檢查單獨的細胞系顯微數字圖像，並準確地識別和標記它們。

這一突破有可能提供一種易於使用的工具，使人們能夠在沒有專業設備和知識的情況下，在實驗室中快速識別所有的細胞系。這項研究是由Chee Ang博士 (SoC)和Gianluca Marcelli博士(EDA)與領先的癌細胞系專家Martin Michaelis教授和Mark Wass博士(肯特大學生命科學院)共同領導的。

我們的合作已經證明了未來在實驗室和癌症研究中的潛在實施的巨大成果。利用這種新的算法將產生進一步的結果，可以改變科學中細胞鑑定的格式，讓研究人員有更好的機會正確識別細胞，從而減少癌症研究中的錯誤，並有可能挽救生命。結果還表明，計算機模型可以精確地分配用於正確識別細胞系的標準，這意味著未來研究人員接受準確識別細胞訓練的可能性也將大大提高。」

——Chee Ang博士

參考文獻

Mzurikwao, D., et al.(2020) Towards image-based cancer cell lines authentication using deep neural networks.Scientific Reports.doi.org/10.1038/s41598-020-76670-6.

科學出版社賽醫學（sci_med）

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