人工智能以纳米级精度检测癌症和病毒感染

近日，来自基因组调控中心（CRG）、巴斯克大学（UPV/EHU）、多诺斯蒂亚国际物理中心（DIPC）和比兹卡亚生物基金会（FBB）的研究团队共同研发出了一种名为AINU的人工智能系统。这一系统具备利用纳米级分辨率图像区分癌细胞与正常细胞的能力，并能在早期发现细胞中的病毒感染。这项成果在《自然-机器智能》杂志上得到了发表，为改进诊断技术和疾病监测策略铺平了道路。

AINU这一名字代表着它对细胞核的深入研究。它能够通过一种名为STORM的特殊显微镜技术获取的高分辨率图像来扫描细胞。这些图像捕捉到了比普通显微镜更多的细节，高清快照展示了纳米级分辨率的结构。对于人工智能来说，可以检测到细胞内小到20纳米的细微变化，这一尺寸比人类头发还要小5000倍，几乎是人类观察者无法仅凭肉眼发现的。

这项技术的共同通讯作者皮娅-科斯马表示：“这些图像的分辨率极高，使得我们的人工智能能够精确地识别出特定的模式和差异，包括细胞内DNA排列方式的变化。”她相信，这类信息能为医生在监测疾病、个性化治疗和改善患者预后方面赢得宝贵的时间。

具体来说，AINU是一种卷积神经网络，主要用于分析图像等视觉数据。这种网络已经被广泛应用于各种领域，例如通过识别脸部来解锁智能手机的工具，或是帮助自动驾驶汽车识别道路上的物体。在医学领域，卷积神经网络也被用于分析医学图像，如乳房X线照片或CT扫描，并识别人眼可能忽略的癌症迹象。现在，AINU的出现将帮助医生更快、更准确地检测核磁共振扫描或X光图像中的异常，从而做出更准确的诊断。

AINU的出现为医学诊断领域带来了革命性的变革。其利用纳米级分辨率图像的能力，使得区分癌细胞和正常细胞、检测早期病毒感染成为可能。随着技术的不断进步，我们有理由相信，这类人工智能工具将在未来的医疗领域发挥越来越重要的作用。AINU：揭示细胞微小结构的先锋

想象一下，如果有一台机器能够在分子水平上洞察细胞的微小结构，那会是什么样的场景？AINU，一个经过专门训练的人工智能模型，就具备这样的能力。

研究人员向AINU提供了丰富的数据——来自不同类型细胞核在不同状态下的纳米级分辨率图像。通过深度分析这些图像，模型学会了识别细胞核中特定成分在三维空间中的分布和排列方式，从而掌握了识别细胞内部特定模式的技能。

比较正常细胞和癌细胞，它们的核结构存在显著差异，如DNA的组织方式或酶在细胞核内的分布。经过训练的AINU能够捕捉到这些微妙的差异，仅根据细胞核的特征，就能将细胞分为癌细胞和正常细胞。这种能力为医学诊断开辟了新的道路。

更令人振奋的是，AINU甚至可以在细胞感染单纯疱疹病毒的一小时内就捕捉到细胞核的变化。当病毒开始改变细胞核的结构时，模型能够检测到DNA排列紧密程度的细微变化，从而迅速识别出病毒的存在。这为疾病的早期发现和治疗提供了可能。

这项技术的潜力令人震惊。正如研究的共同通讯作者Ignacio Arganda-Carreras所说：“我们的方法可以在感染开始后的短时间内快速检测出受病毒感染的细胞。”传统的诊断方法依赖于明显的症状或身体的较大变化，而AINU则能在这些迹象出现之前捕捉到变化。

这项技术还面临一些挑战。目前使用的成像技术仅限于专业设备，如STORM成像技术，其成本高昂且操作复杂。每次成像只能分析几个细胞，这对于大规模的临床应用来说显然不够高效。

尽管如此，钟丽梅研究员依然对这项技术充满期待：“研究人员可以利用这项技术了解病毒如何立即影响细胞，这有助于开发更好的治疗方法和疫苗。”随着技术的进步和成本的降低，AINU在未来可能成为医学诊断的得力助手。我们期待着这一天的到来，期待着人工智能为医学领域带来更多的奇迹。STORM成像技术的崭新突破：显微镜的未来在临床？

Cosma博士激动地宣布：“STORM成像领域取得了许多令人瞩目的进展。这些进步预示着显微镜技术即将迎来一场革命，甚至可能在较小的或不那么专业的实验室中广泛使用，最终走向临床应用。”曾经难以逾越的可及性和吞吐量的障碍，现在看来比我们想象的更容易解决。我们热切期待尽快开展临床前实验。

虽然临床应用的实现可能还需数年时间，但AINU技术已在加速科学研究方面展现出巨大潜力。研究人员发现，这项技术能极其精确地识别干细胞。这些干细胞因其多能性而备受瞩目，即它们能发育成体内的任何类型的细胞。这些细胞被寄予厚望，用于修复或替代受损组织。

AINU技术有望使多能细胞的检测过程更快、更准确，从而提升干细胞疗法的安全性和有效性。目前，检测高质量干细胞的方法主要依赖于动物试验。我们的人工智能模型只需一个经过特定标记物染色的样本即可发挥作用，这些标记物能突出干细胞的关键特征。这项研究的第一作者、CRG研究员达维德-卡内瓦利表示：“除了简单和快速之外，它还能推动干细胞研究的发展，并促进科学实验中减少动物使用的转变。”

这些突破性的进展为我们揭示了未来医疗和科研的无限可能。让我们一起期待这一领域的进一步发展，以及这些技术如何改变我们的生活和科学研究的面貌。本文编译自ScitechDaily。