Sci Rep：迷信家开辟出新型算法 或无望预防对癌细胞的差错辨认!

2020年12月17日 讯 /100医药网BIOON/ --近日，一项登载在国内杂志Scientific Reports上题为“Towards image-based cancer cell lines authentication using deep neural networks”的研讨申报中，来自肯特年夜学等机构的迷信家们通过研讨开辟出了一种新型的盘算机算法，其或能基于显微成像的技术来辨认癌细胞系的差别。

癌细胞系是一种在试验室中离体且可能以细胞培育物作为养分物资成长的特别细胞类型，其能被研讨职员用来研讨并开辟新型抗癌药物；然而许多细胞系在于其它细胞系互换或被净化后会被差错地辨认，这就象征着许多研讨职员能够使用了差错的细胞来进行研讨测试。自从迷信家们对癌细胞系研讨开端以来，这或者始终是一个耐久的成绩，短串联反复序列（STR，short tandem repeat）阐发常被用来辨认癌细胞系，但这种阐发较为低廉且比拟耗时；此外，STR并不克不及用来区分来自统一个个别或植物机体的细胞。

图片起源：Pixabay/CC0 Public Domain

这项研讨中，基于对来自卑量细胞系的显微成像且应用盘算机模子来进行深度培训，迷信家们通过使用一段光阴内对年夜量癌细胞数据的比拟阐发成果来训练盘算机模子。基于此，他们开辟出了一种新型算法，其能许可盘算机对细胞系的独自显微数字图像进行阐发，并精确辨认和标志这些图像。这一研讨突破或无望为研讨职员提供一种易于使用的对象，从而在没有业余职员和设备的环境下，在试验室中疾速辨认并阐发一切的细胞系。

研讨者表现，咱们的研讨成果曾经证实了在试验室和癌症研讨中潜在施行的微小结果，应用这种新型算法将会发生进一步的成果并无望改动迷信研讨中对于细胞辨认的办法和方式，并能让迷信家们有更好的机遇来精确辨认细胞，以削减癌症研讨中差错的产生并潜在抢救患者的性命。此外，研讨者指出，应用这种新型的盘算机模子还可能准确地分派用于正确辨认细胞系的尺度，这就象征着将来研讨职员承受精确辨认细胞的训练的才能或无望获得进一步增强。（100医药网100yiyao.com）

原始出处：

Mzurikwao, D., Khan, M.U., Samuel, O.W. et al. . Sci Rep 10, 19857 (2020).doi：10.1038/s41598-020-76670-6