客观日本

中日合力开发出白血病耐药性简易AI检测法

2019年07月18日 生物医药

东京大学研究生院理学系研究科小林博文特别研究员、雷诚特任助教(武汉大学工业科学研究院教授)、合田圭介教授(兼武汉大学工业科学研究院客座教授)等于东京大学研究生院医学系研究科安本笃史助教、矢富裕教授等合作,利用告诉明视野显微镜结合人工智能(Artificial Intelligence, AI)深度学习(Deep Learning),开发出一套用于迅速、简便、低成本体外检测白血病耐药性的全新技术[1]。在实际检查白血病患者血液样本时,通过本技术可以清晰分辨出白血病患者与健康人之间白血球耐药性的差异,有望在后续临床实践及个性化医疗中得到应用(图1)。

中日合力开发出白血病耐药性简易AI检测法

图1 白血病耐药性检测流程示意图

2019年7月9日,该研究成果已在线发表于英国皇家化学学会(Royal Society of Chemistry,RSC)电子期刊《Lab on a Chip》上[文献1]。参与该创新项目的还有多伦多大学计算机科学专业硕士生WU Yi、国立交通大学研究生院光电所电气学院博士生黄俊融、卡内基梅隆大学计算机科学专业本科生李文轩、东京大学研究生院理学系研究科化学专业硕士生吴云昭、理化学研究所集成生物器团队客座研究员和奈良先端科学技术大学研究生院物质创成科学领域副教授Yaxiaer Yalikun(曾获2011年新疆维吾尔自治区优秀自费留学生一等奖)、东京大学研究生院理学系研究科化学专业硕士生姜逸越、东京大学研究生院理学系研究科化学专业特别研究员郭宝山、国立交通大学研究生院光电所电气学院教授孙家伟等研究学者。

目前白血病的标准治疗,需要采用高强度的化学疗法,会给接受化疗的患者带来极大的身体负担。虽然慢性粒细胞白血病等可以通过基于特意性基因诊断的分子靶向治疗,对些许种类的白血病患者允许实施相对温和的个体化治疗(Personal Medicine)。但对于剩余的大部分白血病患者,由于缺乏选择判断最适药物的客观评价手段,目前依然会采用常规大剂量化学疗法。因此,患者不仅要承受化疗药物副作用带来的巨大身体负担,而且正好碰上适合自身的最佳治疗方案的机率也不乐观。

近年来,针对每个细胞进行功能测定(Functional Assay)的方法作为白血病精准医疗(Precision Medicine)的一类解决方案备受瞩目。但目前功能测定主要依靠对荧光标记后的细胞进行显微摄影,由此导致多种实用限制。由于荧光拍照速度较慢,同时还需要对样本进行溶血和标的细胞浓缩等繁杂的前处理,无法实现对全血新鲜样本直接检测。另外,荧光标记物本身价格较高,高价医疗成本进一步会转嫁给患者身上。整体来说,该方案费时、费力、高成本。

本研究方案中,研发团队采用了特殊的高速明视野显微镜(Optofluidic time-stretch microscopy)对微流控芯片上每秒百万数量级高通量细胞流中大量非标记血细胞进行连续摄像(图2)。由此避开了基于荧光显微镜方案中对血液样品进行稀释、溶血、分离、标记等复杂费时的前处理过程,可以直接使用采样后的全血对白血病细胞进行耐药性评价。

中日合力开发出白血病耐药性简易AI检测法

图2高速明视野显微镜(Optofluidic time-stretch microscopy)

不同抗癌药物引起的白血病细胞表观形态学上的细微变化,都可以通过基于大量连续拍摄图片进行深度学习后的人工智能高精度检测出来。采用全血样品成功评价样品中白血病细胞的耐药性实验结果也验证了该方案的有效性。

而且,通过深度学习还成功从全血图像中分辨出了红血球和白血球细胞。深度学习通过编码-解码(Encoder-Decoder)二维卷积神经网络,从图像中提取和解析特征信息来最终实现对耐药性的评价。采用该方法的实验中,明确显示白血病患者来源的白血球较健康对照组对药物的高应答性(图3)。

中日合力开发出白血病耐药性简易AI检测法

图3 利用深度学习AI对全血图像进行解析

快速简便又成本低廉的检测方法如果得以应用,在给药前就可以掌握不同患者的耐药性情况,从而可以给出适合不同患者自身情况的定制配方。通过非标记的新鲜全血样品即可展开检测,避开一直以来个性化医疗赖以生存的生物标记物(Biomarker)概念,以全新的个性化治疗理念推进精准医疗的临床实践。

供稿 宋傑 东京大学博士
编辑修改 JST客观日本编辑部

参考文献:
1. Hirofumi Kobayashi, Cheng Lei*, Yi Wu, Chun-Jung Huang, Atsushi Yasumoto, Masahiro Jona, Wenxuan Li, Yunzhao Wu, Yaxiaer Yalikun, Yiyue Jiang, Baoshan Guo, Chia-Wei Sun, Yo Tanaka, Makoto Yamada, Yutaka Yatomi, and Keisuke Goda*. Intelligent whole-blood imaging flow cytometry for simple, rapid, cost-effective drug-susceptibility testing of leukemia. Lab on a Chip. DOI:10.1039/C8LC01370E

相关链接:
1. 东京大学官方新闻稿

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