香港大学（HKU）的科研团队近日在医疗科技领域取得了突破性进展，他们成功研发了一款基于人工智能的先进成像工具，名为“细胞形态对抗蒸馏”（CytoMAD）。这项创新技术由工程学院的齐凯文教授领衔开发，旨在通过生成式人工智能的方法，实现无需传统标记技术的单细胞精确分析，从而显著提升癌症诊断的效率和准确性。
CytoMAD技术已经在香港大学李嘉诚医学院及玛丽医院的合作测试中展现了卓越的性能，特别是在肺癌患者的评估中表现突出。该技术通过自动纠正成像过程中的不一致性，不仅提高了图像的清晰度，还能提取出以往难以检测到的关键信息，为医疗决策提供了更加可靠的数据支持。
传统的细胞成像方法通常需要对细胞样本进行染色和标记，这一过程既耗时又繁琐。而CytoMAD则彻底改变了这一现状，它省去了这些繁琐的步骤，简化了样本准备过程，从而大大加快了诊断流程。该AI模型能够将标准的明场图像转化为更详细的表现形式，揭示出通常难以分析的细胞特性，这一转化是通过训练生成式AI算法实现的，能够提取与细胞机械及分子特性相关的信息。
目前，许多细胞成像技术依赖于缓慢且昂贵的过程，这可能会延误关键的治疗决策。相比之下，CytoMAD提供了一种无需标记的替代方案，不仅降低了成本，还保持了高度的准确性。通过利用生成式AI，该系统将低对比度的明场图像转化为更具信息量的可视化图像，深入分析细胞形态而无需化学染色。
细胞成像中的另一个挑战是设备配置和成像协议之间的差异所引入的变异，即“批次效应”。这种不一致性可能会妨碍生物学的准确解释。许多现有的机器学习解决方案依赖于预先定义的数据假设，限制了其适应性。而CytoMAD则无需预定义的数据限制，允许对细胞图像分析进行更客观和普遍化的处理。
CytoMAD系统的优势在于其超高速光学成像技术，能够每天捕捉数百万个细胞图像。这种高通量能力加速了AI模型的训练、优化和实施。研究团队希望借助这一技术进一步完善AI驱动的生物医学成像解决方案。快速处理大量细胞数据的能力，使CytoMAD成为临床应用和医学研究中的强大工具。
除了肺癌诊断，CytoMAD还可能加速药物发现，缩短筛选过程所需的时间。高效的成像与AI驱动分析的结合，为传统方法提供了更高效的替代方案。迅速评估细胞对治疗的反应，有望改善药物开发的时间表，从而为制药研究带来价值。
长期来看，研究团队希望将CytoMAD的应用扩展到预测医疗领域，计划训练模型检测癌症和其他疾病的早期迹象。未来的发展可能会集中在将该系统整合到临床实践中，以实现实时患者监测和个性化治疗规划。AI能够分析海量数据，捕捉微妙的细胞变化，可能会提高早期疾病检测的能力，从而改善患者的治疗效果。
为了推动这一研究，团队正寻求资金支持，计划在三年的临床试验中对肺癌患者进行跟踪，以利用AI增强成像技术跟踪结果。这一研究有望推动AI在医疗诊断中的更广泛应用，提高医疗解决方案的效率与可扩展性。
论文:https://advanced.onlinelibrary.wiley.com/doi/full/10.1002/advs.202307591
划重点:
** 研究团队开发了 CytoMAD，一种新型的 AI 驱动成像工具，能提升癌症诊断的准确性和速度。**
**CytoMAD 通过自动图像校正和分析，省去传统细胞染色标记的繁琐步骤，简化了诊断流程。**
** 该技术不仅适用于肺癌检测，还可加速药物发现，未来有望应用于更广泛的预测医疗领域。**