Более простой и высокоточный метод обнаружения редких циркулирующих опухолевых клеток в образцах крови.

Метастазирование – развитие опухолевого роста на вторичном участке – является причиной большинства смертей, связанных с раком. Это происходит, когда первичная опухоль выделяет раковые клетки, которые затем циркулируют по организму через кровеносные сосуды или лимфатические узлы. Они становятся семенами для возможного роста опухоли во вторичном участке тела.

Обнаружение этих очень редких клеток, известных как циркулирующие опухолевые клетки или ЦКО, важно для раннего прогноза серьезного заболевания, а также для мониторинга эффективности лечения. В настоящее время существует только один метод обнаружения ЦКО, одобренный Управлением по контролю за продуктами и лекарствами США (FDA), CellSearch, который используется для диагностики рака груди, колоректального рака и рака простаты.

Результаты недавнего исследования – сотрудничества между Университетом Лихай, Институтом рака Лихай-Вэлли и Университетом штата Пенсильвания – демонстрируют потенциал нового метода обнаружения циркулирующих опухолевых клеток. В отличие от существующих методов, которые основаны на дорогостоящем и трудоемком процессе, включающем маркировку антител с помощью флуоресценции, в этом методе используется мощный метод безметки. Разработанная Ялинг Лю, преподавателем кафедры биоинженерии Лихая и кафедры машиностроения и механики, в сотрудничестве с Сяолэй Хуанг, преподавателем Колледжа информационных наук и технологий Пенсильванского государственного университета, метод использует алгоритм машинного обучения. к изображениям под микроскопом в светлом поле клеток, обнаруженных в образцах крови пациентов, содержащих лейкоциты и ЦОК.

Образцы крови были взяты у участвовавших в исследовании пациентов, проходящих курс лечения рака почек или почек 4 стадии в больнице Лихай-Вэлли-Седар-Крест под наблюдением Суреша Г. Наира, доктора медицины, главного врача Института рака Лихай-Вэлли. Модель показала высокую точность: 88,6% общей точности для крови пациента и 97% для культивированных клеток. Результаты были опубликованы в Nature Scientific Reports в статье под названием «Обнаружение редких циркулирующих опухолевых клеток без маркировки с помощью анализа изображений и машинного обучения». Помимо Лю, Хуанга и доктора Наира, среди авторов три доктора философии Лихай. ученики Шен Вэн, Ююань Чжоу и Сячен Цинь.

Доктор Наир говорит, что новаторский метод Лю по выделению редких циркулирующих раковых клеток в пробирке с кровью – а их количество может составлять всего 15 клеток на миллиард – представляет собой «более простой, элегантный и экономичный подход к наблюдению за пациентами, принимающими такие виды лечения, как иммунотерапия и таргетная терапия рака на уровне циркулирующих клеток, а не сканирование, такое как компьютерная томография, которая ищет 100 миллионов или более клеток, организованных в опухоль размером один сантиметр ».

«Это небольшое исследование демонстрирует, что наш метод может обеспечить высокую точность идентификации редких ЦКО без необходимости использования продвинутых устройств или опытных пользователей, что обеспечивает более быстрый и простой способ подсчета и идентификации ЦКО», – говорит Лю. «По мере того, как в будущем будет доступно больше данных, модель машинного обучения может быть усовершенствована и служить точным и простым в использовании инструментом для анализа CTC».

По его словам, этот метод требует минимальной предварительной обработки данных и имеет простую экспериментальную установку. Чтобы получить результаты, команда предварительно обработала образцы цельной крови, сделав яркое поле и флуоресцентные изображения клеток. Они обучили модель глубокого обучения с обрезанными одиночными ячейками в изображениях с ярким полем и использовали соответствующие флуоресцентные изображения в качестве наземных меток. Они также обучили и протестировали модель с культивированными клеточными линиями для сравнения. Затем группа провела тестирование и обобщила статистические результаты обученной модели.

«Мы настраивали детали модели, чтобы достичь лучших результатов, пока результат не стал современным», – говорит Лю.

По сути, они провели два эксперимента: в одном была группа сравнения, оперированная на лейкоцитах и ​​культивируемых линиях раковых клеток, а в другом – на лейкоцитах и ЦКО пациентов. Они ожидали, что первая группа экспериментов с использованием группы сравнения будет работать нормально из-за большого количества обучающих наборов данных для культивируемых клеток. Они использовали 1745 одноклеточных изображений и достигли общей точности 97,5%. Команда не ожидала, что вторая группа из образцов крови пациентов даст такой же высокий уровень точности, как первая группа, потому что обучающий набор данных был ограничен – на основе 95 изображений одиночных клеток в качестве необработанных входных данных.

«Но когда мы применили технику трансферного обучения с предварительно обученной сетью, мы были удивлены улучшением», – говорит Лю. «Мы обнаружили, что модель машинного обучения может идентифицировать CTC с разумной точностью до 88%».

В крови собирали образцы , частично с использованием коммерческого набора обогащения и частично с использованием микрожидкостного устройства , разработанное Лем специально , чтобы поймать и отпустить ЦОК. Он и его команда продолжают вводить новшества в этой области и разрабатывают устройство, объединяющее машинное обучение оптического изображения и акустическую сортировку для автоматической обработки образца.

Доктор Наир и Лю, вместе с двумя стипендиатами сети здравоохранения Лихай-Вэлли, доктором Заком Вулфом и доктором Саро Саркисяном, продолжат сотрудничество в следующих шагах. Среди них – усовершенствование техники, позволяющей отслеживать изменения мутаций ДНК в захваченных клетках . По словам Лю, это предоставит врачам еще больше информации и позволит им вносить коррективы в лечение, улучшающие результаты лечения, в том числе продлевающие жизнь пациентов.

«Как главный врач Института рака Лихай-Вэлли – член Мемориального альянса Слоуна Кеттеринга – и как врач, ведущий клинические испытания в академических кругах в течение тридцати лет, я невероятно горд нашим сотрудничеством», – говорит д-р Наир.

услуги нутрициологаАвтор сайта и статей: Наталья Степанова, нутрициолог-психолог, консультант по питанию и коррекции веса. Подробнее обо мне

Я в соц. сетях: Vk, Instagram.

Рейтинг
Еще статьи нутрициолога:
Adblock
detector