تکامل فیزیکی

📄معرفی مقاله

🟠ردیابی سلول‌های سرطانی در جریان خون: نوآوری در هولوگرافی یادگیری عمیق

مقاله به معرفی یک پلتفرم نوآورانه برای شناسایی سلول‌های سرطانی در جریان خون (CTCs) با استفاده از هولوگرافی دیجیتال میکروسکوپی (DHM) و یادگیری عمیق در جریان می‌پردازد. این سیستم با ترکیب غنی‌سازی میکروفلوئیدیک، تصویربرداری دوگانه (هولوگرافی و فلورسانس)، و تحلیل مبتنی بر یادگیری عمیق، حساسیت و دقت بالایی در شناسایی CTCها ارائه می‌دهد.
اهمیت این موضوع در این است که CTCها به‌عنوان نشانگرهای زیستی کلیدی برای تشخیص زودهنگام سرطان، ارزیابی پیشرفت بیماری، و پایش درمانی شناخته می‌شوند. این پلتفرم با غلبه بر محدودیت‌های روش‌های مبتنی بر آنتی‌ژن مانند CellSearch، که به EpCAM وابسته‌اند، قادر به شناسایی CTCهای متنوع فنوتیپی، از جمله موارد EpCAM-منفی، است. این امر با استفاده از ویژگی‌های مورفولوژیکی و نوری سلول‌ها امکان‌پذیر شده و خطر نتایج منفی کاذب را کاهش می‌دهد. مطالعه نشان داد که حدود 63٪ از CTCهای شناسایی‌شده در بیماران مبتلا به سرطان پروستات پیشرفته EpCAM-منفی اما PSMA-مثبت بودند، که برتری این روش را نشان می‌دهد.
این پلتفرم از سه فناوری متعامد استفاده می‌کند: 1) غنی‌سازی میکروفلوئیدیک اینرسیال برای حذف بیش از 99.999٪ گلبول‌های قرمز و 99.6٪ گلبول‌های سفید، با حفظ 95٪ سلول‌های سرطانی؛ 2) هولوگرافی دیجیتال برای تصویربرداری بدون برچسب از ویژگی‌های مورفولوژیکی سلول‌ها؛ 3) فلورسانس دوکاناله (PSMA و EpCAM) برای تأیید بیوشیمیایی. یک مدل یادگیری عمیق HRNet، آموزش‌دیده با 5.9 میلیون تصویر سلول سالم و 3.1 میلیون تصویر سلول سرطانی از 25 خط سلولی، برای شناسایی CTCها به‌صورت بلادرنگ استفاده می‌شود. این مدل با استفاده از نمونه‌گیری سخت و برچسب‌گذاری شبه‌اتوماتیک، تنوع بالای CTCها را مدیریت می‌کند. نرخ بازیابی 60٪ و نرخ مثبت کاذب کمتر از 1 سلول در میلی‌لیتر در آزمایش‌های اعتبارسنجی گزارش شد.
این پلتفرم با قابلیت پردازش سریع (6 ساعت برای 10 میلی‌لیتر خون) و سازگاری با نمونه‌های زیستی مختلف (مانند بزاق یا مایع مغزی-نخاعی)، پتانسیل بالایی برای کاربردهای بالینی مانند غربالگری، تشخیص، و پایش بیماری‌های سرطانی دارد. توسعه آینده می‌تواند به سمت یک سیستم کاملاً بدون برچسب با تکیه بر یادگیری عمیق پیش رود، که زمان پردازش و هزینه‌ها را کاهش داده و امکان تشخیص انواع سرطان‌ها را فراهم می‌کند.

لینک مقاله

#اپتیک
#سرطان
#تشخیص_زودهنگام
#هولوگرافی
#یادگیری_عمیق

arXiv.org

Circulating tumor cell detection in cancer patients using in-flow...

Circulating tumor cells (CTCs) are cancer cells found in the bloodstream that serve as biomarkers for early cancer detection, prognostication, and disease monitoring. However, CTC detection...

👍5😍2❤1

www.tgoop.com/physical_evolution/1287

702 viewsSep 15 at 16:45

📄معرفی مقاله

🟠ردیابی سلول‌های سرطانی در جریان خون: نوآوری در هولوگرافی یادگیری عمیق

مقاله به معرفی یک پلتفرم نوآورانه برای شناسایی سلول‌های سرطانی در جریان خون (CTCs) با استفاده از هولوگرافی دیجیتال میکروسکوپی (DHM) و یادگیری عمیق در جریان می‌پردازد. این سیستم با ترکیب غنی‌سازی میکروفلوئیدیک، تصویربرداری دوگانه (هولوگرافی و فلورسانس)، و تحلیل مبتنی بر یادگیری عمیق، حساسیت و دقت بالایی در شناسایی CTCها ارائه می‌دهد.
اهمیت این موضوع در این است که CTCها به‌عنوان نشانگرهای زیستی کلیدی برای تشخیص زودهنگام سرطان، ارزیابی پیشرفت بیماری، و پایش درمانی شناخته می‌شوند. این پلتفرم با غلبه بر محدودیت‌های روش‌های مبتنی بر آنتی‌ژن مانند CellSearch، که به EpCAM وابسته‌اند، قادر به شناسایی CTCهای متنوع فنوتیپی، از جمله موارد EpCAM-منفی، است. این امر با استفاده از ویژگی‌های مورفولوژیکی و نوری سلول‌ها امکان‌پذیر شده و خطر نتایج منفی کاذب را کاهش می‌دهد. مطالعه نشان داد که حدود 63٪ از CTCهای شناسایی‌شده در بیماران مبتلا به سرطان پروستات پیشرفته EpCAM-منفی اما PSMA-مثبت بودند، که برتری این روش را نشان می‌دهد.
این پلتفرم از سه فناوری متعامد استفاده می‌کند: 1) غنی‌سازی میکروفلوئیدیک اینرسیال برای حذف بیش از 99.999٪ گلبول‌های قرمز و 99.6٪ گلبول‌های سفید، با حفظ 95٪ سلول‌های سرطانی؛ 2) هولوگرافی دیجیتال برای تصویربرداری بدون برچسب از ویژگی‌های مورفولوژیکی سلول‌ها؛ 3) فلورسانس دوکاناله (PSMA و EpCAM) برای تأیید بیوشیمیایی. یک مدل یادگیری عمیق HRNet، آموزش‌دیده با 5.9 میلیون تصویر سلول سالم و 3.1 میلیون تصویر سلول سرطانی از 25 خط سلولی، برای شناسایی CTCها به‌صورت بلادرنگ استفاده می‌شود. این مدل با استفاده از نمونه‌گیری سخت و برچسب‌گذاری شبه‌اتوماتیک، تنوع بالای CTCها را مدیریت می‌کند. نرخ بازیابی 60٪ و نرخ مثبت کاذب کمتر از 1 سلول در میلی‌لیتر در آزمایش‌های اعتبارسنجی گزارش شد.
این پلتفرم با قابلیت پردازش سریع (6 ساعت برای 10 میلی‌لیتر خون) و سازگاری با نمونه‌های زیستی مختلف (مانند بزاق یا مایع مغزی-نخاعی)، پتانسیل بالایی برای کاربردهای بالینی مانند غربالگری، تشخیص، و پایش بیماری‌های سرطانی دارد. توسعه آینده می‌تواند به سمت یک سیستم کاملاً بدون برچسب با تکیه بر یادگیری عمیق پیش رود، که زمان پردازش و هزینه‌ها را کاهش داده و امکان تشخیص انواع سرطان‌ها را فراهم می‌کند.

لینک مقاله

#اپتیک
#سرطان
#تشخیص_زودهنگام
#هولوگرافی
#یادگیری_عمیق

BY تکامل فیزیکی