ทีมวิจัยที่ University of Hong Kong (HKU) ได้พัฒนาความก้าวหน้าในด้านเทคโนโลยีการแพทย์เมื่อเร็ว ๆ นี้ เทคโนโลยีที่เป็นนวัตกรรมนำโดยศาสตราจารย์ Qi Kevin จากคณะวิศวกรรมศาสตร์มีจุดมุ่งหมายเพื่อให้ได้การวิเคราะห์ที่แม่นยำของเซลล์เดียวโดยไม่ต้องใช้เทคนิคการติดฉลากแบบดั้งเดิมผ่านแนวทางปัญญาประดิษฐ์แบบกำเนิดซึ่งเป็นการปรับปรุงประสิทธิภาพและความแม่นยำของการวินิจฉัยโรคมะเร็งอย่างมีนัยสำคัญ
เทคโนโลยี Cytomad ได้แสดงให้เห็นถึงประสิทธิภาพที่โดดเด่นในการทดสอบความร่วมมือที่โรงเรียนแพทย์มหาวิทยาลัยฮ่องกงหลี่กาและโรงพยาบาลแมรี่โดยเฉพาะอย่างยิ่งในการประเมินผู้ป่วยมะเร็งปอด โดยการแก้ไขความไม่สอดคล้องกันโดยอัตโนมัติในกระบวนการถ่ายภาพเทคโนโลยีนี้ไม่เพียง แต่ปรับปรุงความชัดเจนของภาพ แต่ยังแยกข้อมูลสำคัญที่ตรวจจับได้ยากในอดีตให้การสนับสนุนข้อมูลที่เชื่อถือได้มากขึ้นสำหรับการตัดสินใจทางการแพทย์
วิธีการถ่ายภาพเซลล์แบบดั้งเดิมมักจะต้องใช้การย้อมสีและการติดฉลากของตัวอย่างเซลล์ซึ่งเป็นกระบวนการที่ใช้เวลานานและยุ่งยาก Cytomad เปลี่ยนสถานการณ์นี้อย่างสมบูรณ์กำจัดขั้นตอนที่น่าเบื่อเหล่านี้ทำให้กระบวนการเตรียมตัวอย่างง่ายขึ้นและเร่งกระบวนการวินิจฉัยอย่างมาก โมเดล AI สามารถแปลงภาพสนามสว่างมาตรฐานให้เป็นตัวแทนที่มีรายละเอียดมากขึ้นเผยให้เห็นคุณสมบัติของเซลล์ซึ่งมักจะวิเคราะห์ได้ยาก
ปัจจุบันเทคนิคการถ่ายภาพเซลล์จำนวนมากขึ้นอยู่กับกระบวนการที่ช้าและมีราคาแพงซึ่งอาจชะลอการตัดสินใจในการรักษาที่สำคัญ ในทางตรงกันข้าม Cytomad เป็นทางเลือกที่ปราศจากแท็กซึ่งไม่เพียง แต่ลดต้นทุน แต่ยังรักษาความแม่นยำในระดับสูง ด้วยการใช้ประโยชน์จาก AI Generative ระบบจะแปลงภาพสนามสว่างที่มีความเปรียบต่างต่ำเป็นการสร้างภาพข้อมูลที่ให้ข้อมูลมากขึ้นวิเคราะห์สัณฐานวิทยาของเซลล์อย่างลึกซึ้งโดยไม่ต้องย้อมสีเคมี
ความท้าทายอีกประการหนึ่งในการถ่ายภาพเซลล์คือการเปลี่ยนแปลงที่แนะนำโดยความแตกต่างระหว่างการกำหนดค่าอุปกรณ์และโปรโตคอลการถ่ายภาพคือ "เอฟเฟกต์แบทช์" ความไม่สอดคล้องกันนี้อาจขัดขวางการตีความทางชีววิทยาที่ถูกต้อง โซลูชันการเรียนรู้ของเครื่องจักรที่มีอยู่จำนวนมากขึ้นอยู่กับสมมติฐานข้อมูลที่กำหนดไว้ล่วงหน้า จำกัด การปรับตัว อย่างไรก็ตาม Cytomad ไม่จำเป็นต้องมีข้อ จำกัด ด้านข้อมูลที่กำหนดไว้ล่วงหน้าเพื่อให้สามารถประมวลผลการวิเคราะห์ภาพมือถือได้มากขึ้น
ข้อได้เปรียบของระบบ Cytomad คือเทคโนโลยีการถ่ายภาพออปติคัลความเร็วสูงพิเศษซึ่งสามารถจับภาพเซลล์หลายล้านภาพทุกวัน ความสามารถในการรับส่งข้อมูลสูงนี้ช่วยเร่งการฝึกอบรมการเพิ่มประสิทธิภาพและการใช้งานโมเดล AI ทีมวิจัยหวังที่จะใช้เทคโนโลยีนี้เพื่อปรับปรุงโซลูชั่นการถ่ายภาพชีวการแพทย์ที่ขับเคลื่อนด้วย AI ความสามารถในการประมวลผลข้อมูลเซลล์จำนวนมากทำให้ Cytomad เป็นเครื่องมือที่ทรงพลังในการใช้งานทางคลินิกและการวิจัยทางการแพทย์
นอกเหนือจากการวินิจฉัยโรคมะเร็งปอด Cytomad อาจเร่งการค้นพบยาและลดเวลาที่จำเป็นสำหรับกระบวนการตรวจคัดกรอง การรวมกันของการถ่ายภาพที่มีประสิทธิภาพและการวิเคราะห์ที่ขับเคลื่อนด้วย AI เป็นทางเลือกที่มีประสิทธิภาพมากขึ้นสำหรับวิธีการดั้งเดิม การประเมินอย่างรวดเร็วของการตอบสนองของเซลล์ต่อการรักษาคาดว่าจะปรับปรุงระยะเวลาของการพัฒนายาและนำคุณค่ามาสู่การวิจัยทางเภสัชกรรม
ในระยะยาวทีมวิจัยหวังที่จะขยายการประยุกต์ใช้ Cytomad ไปยังสาขาการแพทย์ที่คาดการณ์ได้วางแผนที่จะฝึกอบรมแบบจำลองเพื่อตรวจจับสัญญาณเริ่มต้นของโรคมะเร็งและโรคอื่น ๆ การพัฒนาในอนาคตอาจมุ่งเน้นไปที่การรวมระบบเข้ากับการปฏิบัติทางคลินิกเพื่อให้การตรวจสอบผู้ป่วยแบบเรียลไทม์และการวางแผนการรักษาส่วนบุคคล AI สามารถวิเคราะห์ข้อมูลขนาดใหญ่และจับการเปลี่ยนแปลงของเซลล์ที่ละเอียดอ่อนซึ่งอาจปรับปรุงความสามารถในการตรวจจับโรคระยะแรกและปรับปรุงผลการรักษาของผู้ป่วย
ในการขับเคลื่อนการศึกษาทีมกำลังค้นหาการสนับสนุนทางการเงินเพื่อติดตามผู้ป่วยมะเร็งปอดในการทดลองทางคลินิกสามปีเพื่อติดตามผลลัพธ์โดยใช้การถ่ายภาพ AI-enhanced การวิจัยนี้คาดว่าจะส่งเสริมการใช้ AI ที่กว้างขึ้นในการวินิจฉัยทางการแพทย์และปรับปรุงประสิทธิภาพและความยืดหยุ่นของโซลูชั่นทางการแพทย์
กระดาษ: https://advanced.onlinelibrary.wiley.com/doi/full/10.1002/advs.202307591
ประเด็นสำคัญ:
** ทีมวิจัยได้พัฒนา Cytomad ซึ่งเป็นเครื่องมือถ่ายภาพที่ขับเคลื่อนด้วย AI ใหม่ที่สามารถปรับปรุงความแม่นยำและความเร็วของการวินิจฉัยโรคมะเร็ง -
** Cytomad ทำให้กระบวนการวินิจฉัยง่ายขึ้นผ่านการแก้ไขภาพและการวิเคราะห์อัตโนมัติ -
** เทคโนโลยีนี้ไม่เพียง แต่เหมาะสำหรับการตรวจหามะเร็งปอด แต่ยังเร่งการค้นพบยาและคาดว่าจะนำไปใช้กับสาขาการแพทย์ที่คาดการณ์ได้ในอนาคต -