홍콩 대학교 (HKU)의 연구팀은 최근 의료 기술 분야에서 획기적인 진전을 이루었습니다. School of Engineering의 Qi Kevin 교수가 이끄는 혁신적인 기술은 생성 인공 지능 접근법을 통해 전통적인 라벨링 기술없이 단일 셀 정확한 분석을 달성하여 암 진단의 효율성과 정확성을 크게 향상시키는 것을 목표로합니다.
Cytomad Technology는 홍콩 Li Ka-Shing Medical School과 Mary Hospital, 특히 폐암 환자의 평가에서 공동 테스트에서 뛰어난 성능을 보여주었습니다. 이미징 프로세스에서 불일치를 자동으로 수정 함으로써이 기술은 이미지의 명확성을 향상시킬뿐만 아니라 과거에 감지하기 어려운 주요 정보를 추출하여 의료 결정에 대한보다 신뢰할 수있는 데이터 지원을 제공합니다.
전통적인 세포 영상 방법은 일반적으로 시간이 많이 걸리고 번거로운 과정 인 세포 샘플의 염색 및 표지가 필요합니다. Cytomad는 이러한 상황을 완전히 바꾸어 이러한 지루한 단계를 제거하고 샘플 준비 과정을 단순화하며 진단 프로세스의 속도를 크게 높였습니다. AI 모델은 표준 브라이트 필드 이미지를보다 상세한 표현으로 변환 할 수 있으며,이 변환은 일반적으로 생성 AI 알고리즘을 훈련시키고 셀룰러 기계 및 분자 특성을 추출 할 수 있습니다.
현재, 많은 세포 영상 기술은 느리고 비싼 프로세스에 의존하여 중요한 치료 결정을 지연시킬 수 있습니다. 대조적으로, Cytomad는 비용을 줄일뿐만 아니라 높은 정확도를 유지하는 태그가없는 대안을 제공합니다. 이 시스템은 생성 AI를 활용하여 저 대비 브라이트 필드 이미지를보다 유익한 시각화로 변환하여 화학적 염색없이 세포 형태를 깊이 분석합니다.
셀 이미징의 또 다른 과제는 장치 구성과 이미징 프로토콜의 차이, 즉 "배치 효과"에 의해 도입 된 변화입니다. 이러한 불일치는 생물학에 대한 정확한 해석을 방해 할 수 있습니다. 기존의 많은 기계 학습 솔루션은 사전 정의 된 데이터 가정에 의존하여 적응성을 제한합니다. 그러나 Cytomad는 사전 정의 된 데이터 제한이 필요하지 않으므로 셀룰러 이미지 분석의보다 객관적이고 일반화 된 처리가 가능합니다.
Cytomad 시스템의 장점은 초고속 광학 이미징 기술로 매일 수백만 개의 셀 이미지를 캡처 할 수 있습니다. 이 고 처리량 기능은 AI 모델의 교육, 최적화 및 구현을 가속화합니다. 연구팀은이 기술을 사용하여 AI 중심의 생물 의학 이미징 솔루션을 더욱 향상시키기를 희망합니다. 많은 양의 세포 데이터를 신속하게 처리하는 능력은 Cytomad를 임상 응용 및 의료 연구에서 강력한 도구로 만듭니다.
폐암 진단 외에도 Cytomad는 약물 발견을 가속화하고 선별 과정에 필요한 시간을 줄일 수 있습니다. 효율적인 이미징 및 AI 구동 분석의 조합은 전통적인 방법에 대한보다 효율적인 대안을 제공합니다. 치료에 대한 세포 반응의 신속한 평가는 약물 개발의 타임 라인을 개선하여 제약 연구에 가치를 가져올 것으로 예상됩니다.
장기적으로, 연구팀은 Cytomad의 적용을 예측 의료 분야로 확장하여 암 및 기타 질병의 초기 징후를 감지하기 위해 모델을 훈련시킬 계획입니다. 향후 개발은 시스템을 임상 실무에 통합하여 실시간 환자 모니터링 및 개인화 된 치료 계획을 가능하게하는 데 중점을 둘 수 있습니다. AI는 대규모 데이터를 분석하고 미묘한 세포 변화를 포착 할 수 있으며, 이는 초기 질환을 감지하는 능력을 향상시켜 환자의 치료 효과를 향상시킬 수 있습니다.
연구를 주도하기 위해 팀은 3 년간의 임상 시험에서 폐암 환자를 추적하기위한 재정 지원을 찾고 있습니다. 이 연구는 의료 진단에서 AI의 광범위한 적용을 촉진하고 의료 솔루션의 효율성과 확장 성을 향상시킬 것으로 예상됩니다.
종이 : https://advanced.onlinelibrary.wiley.com/doi/full/10.1002/advs.202307591
핵심 사항 :
** 연구팀은 암 진단의 정확성과 속도를 향상시킬 수있는 새로운 AI 구동 이미징 도구 인 Cytomad를 개발했습니다. **
** Cytomad는 자동 이미지 수정 및 분석을 통해 진단 프로세스를 단순화합니다. **
**이 기술은 폐암 검출에 적합 할뿐만 아니라 약물 발견을 가속화하고 향후 더 넓은 예측 의료 분야에 적용될 것으로 예상됩니다. **