Исследования показывают, как раковые клетки могут предсказывать метастатический потенциал
- By ANI
- Washington
- May 08, 2023
Раковые клетки, которые начинают метастазирование или распространение болезни с момента ее возникновения, отличаются от раковых клеток, которые остаются в исходной опухоли.
Дифференциация типов клеток, инициирующих метастазы, может помочь врачам определить тяжесть злокачественного новообразования и спланировать план лечения.
Исследователи Техасского технического университета разработали модель глубокого обучения для классификации раковых клеток по видам в APL Machine Learning, опубликованную издательством AIP Publishing. Прибору требуется всего лишь базовый микроскоп и небольшая вычислительная мощность, чтобы обеспечить результаты, сравнимые с более продвинутыми и сложными процедурами или превосходящие их.
“Раковые клетки очень гетерогенны, и недавние исследования показывают, что за метастазирование рака ответственны конкретные клеточные субпопуляции, а не целое”, - сказал автор Вэй Ли. “Выявление субпопуляций раковых клеток является критическим шагом для определения тяжести заболевания”.
Современные методы классификации раковых клеток включают в себя передовые приборы, трудоемкие биологические методы или химические метки.
“Проблема с этими сложными и продолжительными методами заключается в том, что они требуют ресурсов и усилий, которые можно было бы потратить на изучение различных областей профилактики рака и выздоровления”, - сказал автор Карл Гарднер.
В некоторых исследованиях используются магнитные наночастицы для отслеживания раковых клеток, но прикрепление этих меток может повлиять на последующий анализ клеток и целостность измерений.
“Наша процедура классификации не предусматривает использования дополнительных химических веществ или биологических растворов при фотографировании клеток”, - сказал Гарднер. “Это метод идентификации метастатического потенциала без меток”.
Нейронная сеть команды также проста в использовании, эффективна и автоматизирована. После отправки ему изображения инструмент преобразует данные в вероятность. Результат ниже 0,5 классифицирует рак как один тип клеток, в то время как число выше 0,5 обозначает другой.