香港大学（HKU）の研究チームは、最近、「蒸留に対する細胞形態」（Cytomad）と呼ばれる高度なイメージングツールを成功裏に開発しました。工学部のQi Kevin教授が率いる革新的な技術は、生成的人工知能アプローチを通じて従来のラベル付け技術なしに単一細胞の正確な分析を実現することを目指しており、それにより、がん診断の効率と精度を大幅に改善します。
Cytomad Technologyは、特に肺がん患者の評価において、香港Li Ka-Shing Medical SchoolとMary Hospitalでの共同試験における優れたパフォーマンスを実証しています。イメージングプロセスの矛盾を自動的に修正することにより、このテクノロジーは画像の明確さを改善するだけでなく、過去に検出するのが難しい重要な情報を抽出し、医療決定のより信頼性の高いデータサポートを提供します。
従来のセルイメージング方法では、通常、細胞サンプルの染色と標識が必要です。これは、時間がかかり、面倒なプロセスです。 Cytomadはこの状況を完全に変え、これらの退屈なステップを排除し、サンプルの準備プロセスを簡素化し、診断プロセスを大幅に高速化しました。 AIモデルは、標準的な明るいフィールド画像をより詳細な表現に変換でき、通常、この変換が困難な細胞特性を明らかにします。
現在、多くの細胞イメージング技術は、ゆっくりと高価なプロセスに依存しており、重要な治療の決定を遅らせる可能性があります。対照的に、Cytomadは、コストを削減するだけでなく、高度な精度を維持するタグフリーの代替品を提供します。生成AIを活用することにより、システムは低コントラストの明るいフィールド画像をより有益な視覚化に変換し、化学染色なしで細胞の形態を深く分析します。
セルイメージングのもう1つの課題は、デバイスの構成とイメージングプロトコルの違い、つまり「バッチ効果」によって導入されるバリエーションです。この矛盾は、生物学の正確な解釈を妨げる可能性があります。多くの既存の機械学習ソリューションは、事前定義されたデータの仮定に依存しており、適応性を制限しています。ただし、Cytomadは事前定義されたデータ制限を必要とせず、細胞画像解析のより客観的かつ一般化された処理を可能にします。
Cytomadシステムの利点は、超高速光学イメージング技術であり、毎日何百万もの細胞画像をキャプチャできます。このハイスループット機能は、AIモデルのトレーニング、最適化、および実装を加速します。研究チームは、この技術を使用して、AI駆動型の生物医学イメージングソリューションをさらに改善したいと考えています。大量の細胞データを迅速に処理する能力により、Cytomadは臨床用途と医学研究における強力なツールになります。
肺がんの診断に加えて、Cytomadは創薬の発見を加速し、スクリーニングプロセスに必要な時間を短縮する可能性があります。効率的なイメージングとAI駆動型分析の組み合わせは、従来の方法に代わるより効率的な代替品を提供します。治療に対する細胞反応の迅速な評価は、医薬品開発のタイムラインを改善し、したがって医薬品研究に価値をもたらすと予想されます。
長期的には、研究チームは、Cytomadの予測医療分野への適用を拡張し、癌や他の疾患の初期兆候を検出するためのモデルを訓練することを計画しています。将来の開発は、システムを臨床診療に統合して、リアルタイムの患者の監視とパーソナライズされた治療計画を可能にすることに焦点を当てるかもしれません。 AIは、大規模なデータを分析し、微妙な細胞の変化をキャプチャできます。これにより、初期疾患を検出する能力が向上し、患者の治療効果が改善される可能性があります。
研究を推進するために、チームは3年間の臨床試験で肺がん患者を追跡するための財政的支援を求めており、AIが強化されたイメージングを使用して結果を追跡しています。この研究は、医療診断におけるAIのより広範な適用を促進し、医療ソリューションの効率とスケーラビリティを改善することが期待されています。
論文：https：//advanced.onlinelibrary.wiley.com/doi/full/10.1002/ADVS.202307591
キーポイント：
**研究チームは、がん診断の精度と速度を改善できる新しいAI駆動型の画像ツールであるCytomadを開発しました。 **
** Cytomadは、自動画像修正と分析を通じて診断プロセスを簡素化します。 **
**この技術は、肺がんの検出に適しているだけでなく、創薬を加速し、将来的にはより広い予測医療分野に適用されることが期待されています。 **