“這項研究表明了在醫學中實施基於人工智慧技術的優勢和前景，以非侵入性地方式調查疾病背後的生物學過程。”——Or Perlman博士，麻省總醫院Athinoula A. Martinos生物醫學成像中心研究員
在最近發表在《自然·生物醫學工程》（Nature Biomedical Engineering）上的一項研究中，由麻省總醫院的研究人員領導的團隊證明，磁共振成像（MRI）和人工智慧（AI）可用於檢測腫瘤細胞死亡的早期跡象，以響應一種基於病毒的新型癌症療法。
最近，一種有希望的治療性病毒在保留正常組織的同時選擇性地殺死癌細胞。為治療侵襲性腦瘤帶來了希望。為了進一步最佳化基於病毒的治療，必須對治療反應進行頻繁的非侵入性監測。這種監測對於瞭解病毒和癌細胞之間的相互作用至關重要，例如病毒在腫瘤內的擴散程度和治療反應。
Or Perlman博士 麻省總醫院Athinoula A. Martinos生物醫學成像中心研究員
研究人員使用定量分子MRI影象測量多種組織特性，包括組織pH值和蛋白質濃度，這些屬性會隨著細胞死亡而改變。這種方法可以比以前的技術更早地監測治療反應。治療反應在病毒治療後48小時就可以看到，遠在觀察到腫瘤體積的任何變化之前。
Athinoula A. Martinos生物醫學成像中心的研究員和教師Christian Farrar博士說："我們對一個MRI掃描器進行程式設計，為不同的分子化合物和細胞pH值建立獨特的訊號 "指紋"。然後用一個深度學習神經網路來解碼這些指紋並生成定量的pH值和分子圖。"核磁共振分子指紋方法在一項小鼠腦瘤研究中得到了驗證，該研究採用了一種新的基於病毒的療法，可以選擇性地殺死癌細胞。"
Christian Farrar博士 麻省總醫院神經科學助理教授 Athinoula A. Martinos生物醫學成像中心的研究員和教師
為了最大限度地提高這種治療方法的效率，研究人員開發了一種監測由病毒引起的腫瘤細胞死亡的方法，使早期監測和快速檢測腫瘤區域的治療反應成為可能。最近，研究人員已經實施了這種方法來量化健康人腦中的細胞pH值和分子化合物。未來在人類腦瘤患者中調研使用這種方法的效果將有助於最佳化這些基於病毒的療法。
Athinoula a.Martinos生物醫學成像中心研究員Or Perlman博士說：“這項研究表明了在醫學中實施基於人工智慧技術的優勢和前景，以非侵入性地方式調查疾病背後的生物學過程。這種方法成功的最有趣和最關鍵的組成部分之一是使用模擬的分子指紋來訓練機器學習神經網路。這一概念可被擴充套件和進一步研究，以解決其他醫學和科學挑戰。”
本研究描述了一種利用MRI非侵入性檢測腫瘤細胞死亡的新方法。這樣的能力對於癌症治療的非侵入性監測非常有用，有可能改善患者護理，並針對單個患者調整治療。同樣的方法也可能有助於檢測和描述發生細胞死亡升高的其他疾病，如中風和肝病。雖然這項研究主要是透過小鼠腦腫瘤模型驗證的，但研究人員已經證明了使用同樣的方法在大鼠中風模型和健康人中生成定量pH值和分子圖的能力。在未來，他們計劃進一步探索這種非侵入性成像方法在腦腫瘤和中風患者中的適用性。
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