腫瘤,,是危害我們身體最可怕的惡魔之一。要想制服它,首先就是要準(zhǔn)確地找到它,,看它是怎么活動(dòng)的,然后才能開展有針對(duì)性的治療,。
自德國(guó)科學(xué)家倫琴發(fā)現(xiàn)X射線以來,,人們發(fā)現(xiàn)可以通過很多的物理媒介來看到人體的各種器官和組織。于是百年來,,X射線(X光CT),、伽馬射線(正電子發(fā)射斷層成像)、射頻波(磁共振成像),、超聲波(超聲成像)等各種技術(shù)快速發(fā)展并應(yīng)用于醫(yī)學(xué)診斷,,極大地促進(jìn)了人類對(duì)于多種疾病的生物醫(yī)學(xué)認(rèn)知和臨床診療能力。
腫瘤組織也是能通過上述這些技術(shù)看到的,。但是,,面對(duì)惡性腫瘤之所以稱之為“惡魔”,自然有它更令人生畏的本領(lǐng),。
首先,,非特異性的影像技術(shù)并不能很好地觀測(cè)到所有的腫瘤,,因此惡性腫瘤往往能在患者體內(nèi)發(fā)展到中晚期。此時(shí),,腫瘤細(xì)胞已轉(zhuǎn)移擴(kuò)散,,很難界定其分布范圍;而具有強(qiáng)特異性的影像方法,,卻又由于對(duì)人體有損害,、花費(fèi)貴等原因,較難用于日常身體檢查,。
此外,,即使惡性腫瘤被觀測(cè)到,受限于成像技術(shù),,腫瘤細(xì)胞術(shù)在體內(nèi)的轉(zhuǎn)移范圍和術(shù)后的殘留量也很難確定,。腫瘤細(xì)胞往往會(huì)殘留在體內(nèi),隨后東山再起,。
所以,,要想用影像技術(shù)準(zhǔn)確地找到腫瘤“惡魔”,可能還需要花費(fèi)更多的功夫,。
光學(xué)分子影像:用光學(xué)信息捕捉到腫瘤“惡魔”
光學(xué)分子影像出現(xiàn),,為人們提供了新的影像技術(shù)手段。光學(xué)分子影像技術(shù),,是指成像目標(biāo)(例如腫瘤)由于藥物介入等原因會(huì)產(chǎn)生特定波長(zhǎng)的光學(xué)信息,。通過對(duì)這些光學(xué)信息進(jìn)行采集并推導(dǎo)其光源分布,進(jìn)而在分子層面上尋找和跟蹤成像目標(biāo)的運(yùn)動(dòng)軌跡,。
光學(xué)分子影像斷層可視化小鼠顱內(nèi)腦膠質(zhì)瘤區(qū)域(藍(lán)色區(qū)域)
舉個(gè)例子,,在進(jìn)行光學(xué)分子標(biāo)記后,生物體的身體里如果出現(xiàn)了腫瘤細(xì)胞,,由于熒光效應(yīng),,腫瘤細(xì)胞會(huì)發(fā)出一種特定譜段的光子。這些光子通過與生物組織的相互作用,,會(huì)有一部分到達(dá)生物體的皮膚,,從而被光學(xué)探測(cè)器捕捉,形成像攝影照片一樣的圖像,。這時(shí)候,,醫(yī)生就可以看到腫瘤的產(chǎn)生并捕捉到它的蹤跡。
光學(xué)分子影像可以提供極高的腫瘤成像靈敏度和特異性,,又安全無輻射,,目前已經(jīng)被廣泛應(yīng)用于腫瘤的預(yù)臨床動(dòng)物模型研究中,并逐步開展了腫瘤臨床診療的轉(zhuǎn)化應(yīng)用,。
從二維到三維,,科學(xué)家一直在嘗試
然而,,光學(xué)分子影像卻不得不面對(duì)一個(gè)明顯的瓶頸:所有的光學(xué)圖像只能定性地反映動(dòng)物體表是否有光透出,這是一種二維成像,,無法反映出光源在生物體內(nèi)的三維空間位置,,難以確定腫瘤具體發(fā)生在動(dòng)物體內(nèi)的哪個(gè)器官、哪片組織,。
所以,,科學(xué)家們開展琢磨,如何才能把光學(xué)分子影像技術(shù)從二維發(fā)展到三維,?于是,光學(xué)散射斷層成像方法被逐步提出,,試圖通過動(dòng)物體表的二維光斑圖像,,三維重建出動(dòng)物體內(nèi)的光源位置。
這種重建策略在2000年左右就被提出,,經(jīng)過近20年的發(fā)展,,科學(xué)家們?cè)谀P途群退惴ㄋ俣确矫嬉呀?jīng)做了很多的工作。但是,,由于光子在生物體內(nèi)不走直線,,而是高散射傳播,生物體內(nèi)不同器官和組織對(duì)于光子的散射能力又千差萬別,。因此,,這種方法一直受困于成像精度不夠、實(shí)用性不足,。
利用AI,,畫出“不走尋常路”腫瘤細(xì)胞的三維影像圖
日前,中國(guó)科學(xué)院自動(dòng)化研究所分子影像院重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室,,摒棄了傳統(tǒng)成像方法的思路,,提出一種基于人工智能策略的新型重建方法。
該網(wǎng)絡(luò)以鼠腦結(jié)構(gòu)為依托訓(xùn)練重建模型,,并以2D光學(xué)分子成像結(jié)果作為網(wǎng)絡(luò)輸入,,重建得到三維光學(xué)光源(腦膠質(zhì)瘤)分布結(jié)果。
這種方法充分利用了人工智能網(wǎng)絡(luò)的優(yōu)勢(shì),,完全舍棄構(gòu)建模型去描述光子在生物體內(nèi)的傳播,,而是構(gòu)建了大量的仿真數(shù)據(jù)集訓(xùn)練人工智能網(wǎng)絡(luò),讓計(jì)算機(jī)自己去“學(xué)習(xí)”和“理解”體表光斑和體內(nèi)光源的關(guān)系,,然后構(gòu)建出一個(gè)新的模型,,最終準(zhǔn)確定位腫瘤細(xì)胞的三維位置,繪制出它活動(dòng)路徑的三維分布圖,。
該方法顯著提高了成像精度,。一系列實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明,,這種新型人工智能方法對(duì)于腫瘤的三維定位誤差均小于80微米,而傳統(tǒng)方法的定位誤差為350微米以上,。
這項(xiàng)研究表明,,人工智能在提高生物醫(yī)學(xué)成像的成像精度上,有著顯著的優(yōu)越性和應(yīng)用潛力,,為疾病動(dòng)物模型乃至臨床患者的影像學(xué)研究提供了全新的思路,。
也就是說,借助人工智能的力量,,人們?cè)诙ㄎ缓透櫮[瘤“惡魔”的進(jìn)程中,,又往前邁進(jìn)了一步。而如何更快,、更準(zhǔn)確地找到腫瘤“惡魔”,,依然是科學(xué)家們所努力的方向。