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过去几年，治疗选择领域的巨大进步显着提高了结肠癌患者治愈的机会。然而，这些新方法(例如免疫疗法)需要精确诊断，以便可以针对个体进行专门定制。

德国波鸿鲁尔大学蛋白质诊断中心PRODI 的研究人员正在使用人工智能与红外成像相结合，为个体患者优化结肠癌治疗。无标签和可自动化的方法可以补充现有的病理分析。由 Klaus Gerwert 教授领导的团队于 2023 年 1 月在欧洲癌症杂志上报告了他们的发现。

一小时深入洞察人体组织

PRODI团队在过去几年一直在开发一种新的数字成像方法：所谓的无标记红外(IR)成像测量被检组织的基因组和蛋白质组组成，即根据红外光谱提供分子信息. 这些信息在人工智能的帮助下被解码并显示为假彩色图像。为此，研究人员使用了深度学习领域的图像分析方法。

PRODI 团队与临床合作伙伴合作，证明使用深度神经网络可以可靠地确定微卫星状态，这是结肠癌的预后和治疗相关参数。在此过程中，组织样本经过标准化、独立于用户的自动化过程，并在一小时内实现肿瘤的空间分辨差异分类。

治疗有效性的指示

在经典诊断中，微卫星状态通过各种蛋白质的复杂免疫染色或通过 DNA 分析来确定。“15% 到 20% 的结肠癌患者在肿瘤组织中表现出微卫星不稳定性，”鲁尔大学病理研究所所长 Andrea Tannapfel 教授说。“这种不稳定性是一个阳性生物标志物，表明免疫疗法将是有效的。”

随着治疗选择的不断改进，快速、简单地确定此类生物标志物也变得越来越重要。基于 IR 显微数据，PRODI 对神经元网络进行了修改、优化和训练，以建立无标记诊断。与免疫染色不同，这种方法不需要染料，并且比 DNA 分析快得多。

“我们能够证明用于确定微卫星状态的 IR 成像的准确性接近于临床上最常用的方法，即免疫染色，”博士说。学生 Stephanie Schörner。Frederik Großerüschkamp 博士补充说：“通过不断进一步开发和优化该方法，我们期望进一步提高准确性。”

关键词： 不稳定性 免疫疗法 人工智能 研究人员