حقق فريق البحث في جامعة هونغ كونغ (HKU) تقدمًا في مجال التكنولوجيا الطبية مؤخرًا. تهدف التكنولوجيا المبتكرة ، بقيادة البروفيسور تشي كيفن من كلية الهندسة ، إلى تحقيق تحليل دقيق للخلايا الواحدة دون تقنيات وضع العلامات التقليدية من خلال نهج الذكاء الاصطناعي التوليدي ، وبالتالي تحسين كفاءة ودقة تشخيص السرطان.
أظهرت تقنية Cytomad الأداء المتميز في الاختبارات التعاونية في كلية الطب بجامعة هونغ كونغ لي كا-تشيينغ ومستشفى ماري ، وخاصة في تقييم مرضى سرطان الرئة. من خلال تصحيح التناقضات تلقائيًا في عملية التصوير ، فإن هذه التكنولوجيا لا تحسن وضوح الصورة فحسب ، بل تعمل أيضًا على استخراج المعلومات الرئيسية التي يصعب اكتشافها في الماضي ، مما يوفر دعم بيانات أكثر موثوقية للقرارات الطبية.
تتطلب طرق تصوير الخلايا التقليدية عادة تلطيخ عينات الخلايا ووضعها ، وهي عملية تستغرق وقتًا طويلاً ومرهقة. غيّر Cytomad هذا الموقف تمامًا ، مما أدى إلى القضاء على هذه الخطوات الشاقة ، وتبسيط عملية إعداد العينة ، وتسريع عملية التشخيص بشكل كبير. يمكن أن يحول نموذج الذكاء الاصطناعي صور الحقل المشرق إلى تمثيلات أكثر تفصيلاً ، مما يكشف عن الخصائص الخلوية التي يصعب تحليلها.
حاليًا ، تعتمد العديد من تقنيات تصوير الخلايا على العمليات البطيئة والمكلفة ، والتي قد تؤخر قرارات العلاج الحرجة. في المقابل ، يوفر Cytomad بديلاً خاليًا من العلامات لا يقلل من التكاليف فحسب ، بل يحافظ أيضًا على درجة عالية من الدقة. من خلال الاستفادة من الذكاء الاصطناعى التوليدي ، يحول النظام صورًا منخفضة الحقول ذات التباين المنخفض إلى تصورات أكثر إفادة ، وتحليل مورفولوجيا الخلايا بعمق دون تلطيخ كيميائي.
التحدي الآخر في التصوير الخلوي هو التباين الذي تم تقديمه بواسطة الاختلافات بين تكوين الجهاز وبروتوكولات التصوير ، أي "تأثير الدُفعات". قد يعيق هذا التناقض تفسيرًا دقيقًا لعلم الأحياء. تعتمد العديد من حلول التعلم الآلي الحالي على افتراضات البيانات المحددة مسبقًا ، مما يحد من قدرتها على التكيف. ومع ذلك ، لا يتطلب Cytomad قيودًا على البيانات المحددة مسبقًا ، مما يسمح بمعالجة أكثر موضوعية ومعممة لتحليل الصور الخلوية.
ميزة نظام Cytomad هي تقنية التصوير البصري عالية السرعة ، والتي يمكن أن تلتقط ملايين صور الخلايا كل يوم. هذه القدرة العالية الإنتاجية تسرع تدريب نماذج الذكاء الاصطناعي وتحسينها وتنفيذها. يأمل فريق البحث في استخدام هذه التكنولوجيا لزيادة تحسين حلول التصوير الطبي الحيوي AI. إن القدرة على معالجة كميات كبيرة من البيانات الخلوية بسرعة تجعل cytomad أداة قوية في التطبيقات السريرية والبحوث الطبية.
بالإضافة إلى تشخيص سرطان الرئة ، قد يؤدي Cytomad أيضًا إلى تسريع اكتشاف المخدرات ويقلل الوقت اللازم لعملية الفحص. يوفر مزيج التصوير الفعال والتحليل الذي يحركه AI بديلاً أكثر كفاءة للطرق التقليدية. من المتوقع أن يحسن التقييم السريع لاستجابات الخلايا للعلاجات الجدول الزمني لتطوير الأدوية ، وبالتالي يجلب قيمة للأبحاث الصيدلانية.
على المدى الطويل ، يأمل فريق البحث في توسيع تطبيق Cytomad إلى المجال الطبي التنبئي ، والتخطيط لتدريب النماذج على اكتشاف علامات السرطان المبكرة والأمراض الأخرى. قد تركز التطورات المستقبلية على دمج النظام في الممارسة السريرية لتمكين مراقبة المريض في الوقت الفعلي وتخطيط العلاج الشخصي. يمكن لمنظمة العفو الدولية تحليل البيانات الضخمة والتقاط التغيرات الخلوية الدقيقة ، والتي قد تحسن القدرة على اكتشاف المرض المبكر وبالتالي تحسين تأثير العلاج للمرضى.
لقيادة الدراسة ، يسعى الفريق إلى دعم مالي لتتبع مرضى سرطان الرئة في تجربة سريرية مدتها ثلاث سنوات لتتبع النتائج باستخدام التصوير المحسّن من الذكاء الاصطناعي. من المتوقع أن يعزز هذا البحث التطبيق الأوسع لوكالة الذكاء الاصطناعى في التشخيص الطبي وتحسين كفاءة وقابلية التوسع في الحلول الطبية.
ورقة: https://advanced.onlinelibrary.wiley.com/doi/full/10.1002/advs.202307591
النقاط الرئيسية:
** قام فريق البحث بتطوير Cytomad ، وهي أداة تصوير جديدة يحركها AI يمكن أن تحسن دقة وسرعة تشخيص السرطان. **
** cytomad يبسط عملية التشخيص من خلال تصحيح وتحليل الصورة التلقائي. **
** هذه التكنولوجيا ليست مناسبة فقط للكشف عن سرطان الرئة ، ولكنها تسرع أيضًا اكتشاف المخدرات ويتوقع تطبيقها على مجال طبي تنبؤية أوسع في المستقبل. **