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       循環(huán)腫瘤細(xì)胞（CTC）外周血負(fù)荷與癌癥的預(yù)后密切相關(guān)。有研究表明在第一個治療周期后清除CTC對癌癥治療有效。然而CTC非常罕見，并且在CellSearch系統(tǒng)中通過手動查看縮略熒光圖像而被識別出來，這個操作過程存在一定誤差。

      CTC是精準(zhǔn)醫(yī)學(xué)中潛力巨大的生物標(biāo)志物。因含量極低、繁瑣的手動評分和廣泛的細(xì)胞異質(zhì)性而受到阻礙。

      本月10日，來自荷蘭特溫特大學(xué)技術(shù)醫(yī)學(xué)中心的Christoph Brune和他的同事在Nature子刊NatureMachine Intelligence上發(fā)表了名為‘Deep learning of circulating tumour cells’的文章，推出了一個名為ACCEPT的開源圖像分析程序，該程序可對全血樣本圖像中存在的所有對象進(jìn)行自動檢測、特征提取和分類。

該研究的主要亮點(diǎn)：

1、為CTC識別提出了一種自動、準(zhǔn)確和強(qiáng)大的深度學(xué)習(xí)框架，該框架解決了液體生物的異質(zhì)性和多類屬性。

2、通過遞增的多類細(xì)胞表征過程和可視化來獲得可解釋的AI用于癌細(xì)胞分析，從而揭示了細(xì)胞的新亞類。

3、通過對CTC進(jìn)行自動定量、鑒定和可視化開發(fā)，作者朝著自動化分析和驗(yàn)證對癌癥疾病中CTC的理解邁出了一大步。