中國教育報-中國教育新聞網(wǎng)訊(通訊員 王冠玉 記者 馮麗)“只需要小于0.5微升的腦脊液,即可在5分鐘內(nèi)達到96.13%的準確率。我們希望能為急性白血病診斷,尤其是棘手的中樞神經(jīng)系統(tǒng)白血病診斷,提供一種全新的‘光譜學利器’?!蔽靼搽娮涌萍即髮W張東杰副教授這樣介紹團隊的最新突破。近日,該校陳雪利教授團隊在國際頂級期刊《細胞》子刊《細胞報告醫(yī)學》上發(fā)表了該項最新研究成果——一款基于深度學習與光譜技術的智能診斷平臺,讓快速、精準“捕捉”白血病細胞及分泌物成為可能。
2021年一次學術交流中,團隊負責人陳雪利了解到白血病細胞學檢測中的一些無奈。“無奈源于白血病細胞侵入中樞神經(jīng)系統(tǒng)后,會像‘種子’黏附于‘土壤’般牢牢貼在腦膜血管壁上,導致腦脊液中游離的異常細胞數(shù)量很少?!标愌├f,這使得常規(guī)細胞學或流式細胞術方法容易出現(xiàn)假陰性或漏診。
“能不能用我們的方法,幫臨床‘看’得更清、更準?”一個交叉研究構(gòu)想就此萌芽。但通往成功的路上橫亙著兩大技術關隘:一是如何從極微量樣本中捕獲有效的疾病信號;二是如何從海量信號中精準識別出疾病的“指紋”。第一把“鑰匙”是名為SERS(表面增強拉曼光譜)的高靈敏檢測技術?!袄庾V是一種非彈性散射光譜,能夠特異性識別不同類型的分子和物質(zhì),但它的信號非常弱。而SERS技術能夠通過入射光和貴金屬納米結(jié)構(gòu)的相互作用實現(xiàn)6—8個數(shù)量級的信號放大。”論文第一作者張東杰副教授解釋道。該技術還具有特異性好、操作簡單、樣品需求少以及不受生物樣品自發(fā)熒光和水干擾等優(yōu)點。團隊還設計了一種類似“豬籠草”結(jié)構(gòu)的超疏水滑移基底,能將微小的樣本液滴快速聚集濃縮。這使得檢測所需的樣本量降至“小于0.5微升”,整體檢測時間縮短至“5分鐘以內(nèi)”。第二把“鑰匙”則是名為“多特征融合”的智能“解碼器”,該網(wǎng)絡利用多頭自注意力機制實現(xiàn)跨維度的特征交互,能有效抑制噪聲、捕獲關鍵特征。
“我們將一維光譜和二維圖像融合,既可以提取光譜的強度、半高寬信息,還可以捕捉到光譜的位置、對稱性以及局部空間信息,讓模型獲得更立體的‘視覺’,從而做出更精準的判斷?!睆垨|杰解釋道。
最終,基于SERS光譜和深度學習策略的AI-SERS平臺交出了一份亮眼的“成績單”:急性白血病篩查準確率高達96.13%,在區(qū)分不同亞型、判斷基因異常等多項高難度診斷任務中,準確率均超過91%,相關評估指標均表現(xiàn)優(yōu)異。
“除了白血病,我們在腦膠質(zhì)瘤、宮頸癌、干眼癥等疾病的檢測上也看到了曙光?!标愌├枥L了團隊的藍圖:未來,或許只需一滴體液,就能快速、無創(chuàng)地對多種疾病進行早期篩查。
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