Sci Rep：科學家開發出新型算法或有望預防對癌細胞的錯誤識別！

來源：作者：人氣：-發表時間：2020-12-17 15:04:00【大中小】

近日，一項刊登在國際雜志Scientific Reports上題為“Towards image-based cancer cell lines authentication using deep neural networks”的研究報告中，來自肯特大學等機構的科學家們通過研究開發出了一種新型的計算機算法，其或能基于顯微成像的技術來識別癌細胞系的差異。

癌細胞系是一種在實驗室中離體且能夠以細胞培養物作為營養物質生長的特殊細胞類型，其能被研究人員用來研究并開發新型抗癌藥物；然而許多細胞系在于其它細胞系交換或被污染后會被錯誤地識別，這就意味著許多研究人員可能使用了錯誤的細胞來進行研究測試。自從科學家們對癌細胞系研究開始以來，這或許一直是一個持久的問題，短串聯重復序列（STR，short tandem repeat）分析常被用來識別癌細胞系，但這種分析較為昂貴且比較耗時；此外，STR并不能用來區分來自同一個個體或動物機體的細胞。

這項研究中，基于對來自大量細胞系的顯微成像且利用計算機模型來進行深度學習，科學家們通過使用一段時間內對大量癌細胞數據的比較分析結果來訓練計算機模型。基于此，他們開發出了一種新型算法，其能允許計算機對細胞系的單獨顯微數字圖像進行分析，并準確識別和標記這些圖像。這一研究突破或有望為研究人員提供一種易于使用的工具，從而在沒有專業人員和設備的情況下，在實驗室中快速識別并分析所有的細胞系。

研究者表示，我們的研究結果已經證明了在實驗室和癌癥研究中潛在實施的巨大成果，利用這種新型算法將會產生進一步的結果并有望改變科學研究中關于細胞識別的方法和方式，并能讓科學家們有更好的機會來準確識別細胞，以減少癌癥研究中錯誤的發生并潛在挽救患者的生命。此外，研究者指出，利用這種新型的計算機模型還能夠精確地分配用于正確識別細胞系的標準，這就意味著未來研究人員接受準確識別細胞的訓練的能力或有望得到進一步加強。