人工智能術(shù)中診斷快準狠 未來將造福于更多的癌癥患者
術(shù)中快速冰凍的應(yīng)用很大程度上改善了術(shù)中決策,提高了手術(shù)成功率,但與術(shù)后病理相比,仍然存在一定的差異。準確的組織病理學(xué)診斷對于提供最佳的腦瘤手術(shù)治療至關(guān)重要。術(shù)中決策和手術(shù)目標(biāo)因腫瘤病理而異,而現(xiàn)有的術(shù)中組織學(xué)檢查方法耗時、費力,且受人工因素影響,限制了病理分析。對于臨床醫(yī)生來說,尋找精準而快速的術(shù)中診斷方法是當(dāng)務(wù)之急。
近日,紐約大學(xué)朗格尼醫(yī)學(xué)中心刊登在Nature medicine的一篇文章給臨床醫(yī)生以新的曙光:研究人員發(fā)現(xiàn)了一種快速而又準確的術(shù)中診斷方法:人工智能聯(lián)合光學(xué)成像可在150秒內(nèi)快速進行腦部腫瘤的診斷,且準確率高達94.6%,精準率超過術(shù)后病理診斷(93.9%)!
這項新技術(shù)是由受激拉曼組織學(xué)(SRH)聯(lián)合無標(biāo)簽光學(xué)成像和深度卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)進行的,而SRH是在受激拉曼散射顯微鏡的基礎(chǔ)上進行的,該顯微鏡開發(fā)于2008年,可快速、精準探測腦瘤組織,從而幫助外科醫(yī)生更加安全、有效地實施切除手術(shù)。
這一新型成像技術(shù)是一種無標(biāo)記技術(shù),不需要引入染料、熒光分子或熒光蛋白等標(biāo)記物,可以直接探測樣品本身的光譜信號。它利用脂質(zhì)、蛋白質(zhì)和核酸的固有振動特性來產(chǎn)生圖像對比度,揭示了術(shù)后病理難以可視化的診斷顯微鏡特征和組織學(xué)發(fā)現(xiàn),同時消除了冰凍或涂片組織制劑中固有的偽影。
在本次研究中,密歇根大學(xué)的研究人員使用的受激拉曼散射顯微鏡是經(jīng)過改良的臨床版本。
為了構(gòu)建研究中使用的人工智能工具,研究人員聯(lián)合使用了無標(biāo)簽光學(xué)成像和深度卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(CNN),該網(wǎng)絡(luò)包含來自415名患者的10萬多份樣本,可將組織分為13個組織學(xué)類別,代表最常見的腦腫瘤,包括惡性膠質(zhì)瘤、淋巴瘤、轉(zhuǎn)移性腫瘤和腦膜瘤。
為了進一步驗證CNN的準確性,研究人員招募了278名接受腦腫瘤切除或癲癇手術(shù)的患者,分別在三個大學(xué)醫(yī)學(xué)中心進行前瞻性臨床試驗。對這些患者的腦腫瘤標(biāo)本進行活檢,術(shù)中進行標(biāo)本分離,并隨機分配到對照組或?qū)嶒灲M,實驗組采用新技術(shù)進行診斷,在術(shù)中進行,從圖像采集、處理到通過CNN進行診斷預(yù)測。而對照組則采用常規(guī)組織病理學(xué)方法進行診斷。最終在250萬張圖像上進行了新技術(shù)的訓(xùn)練使用,結(jié)果發(fā)現(xiàn),兩者的診斷結(jié)果竟基本無異。
基于組織病理的診斷準確率為93.9%,而基于AI的診斷準確率為94.6%!
該新系統(tǒng)的實施,是NYU Langone將人工智能整合到臨床實踐中以改善癌癥診斷的質(zhì)的突破。SRH是全面的神經(jīng)外科成像技術(shù)套件的前沿技術(shù),可與術(shù)中MRI和熒光引導(dǎo)手術(shù)協(xié)同工作,為世界神經(jīng)外科醫(yī)生提供高分辨率的精確術(shù)中指導(dǎo),提高腫瘤切除率與安全性。相信假以時日,該技術(shù)將造福于更多的癌癥患者。
參考文獻
Todd C. Hollon, Balaji Pandian, Arjun R. Adapa Near real-time intraoperaTIve brain tumor diagnosis using sTImulated Raman histology and deep neural networks