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新算法将防止错误识别的癌细胞

肯特大学的研究人员开发了一种计算机算法,该算法可以基于显微图像识别癌细胞系中的差异,这是朝着消除实验室中细胞的误识别的方向发展的一种独特方法。

癌细胞系是在实验室中作为细胞培养物分离和生长的细胞,用于研究和开发抗癌药物。但是,许多细胞系在被其他细胞系交换或污染后会被错误识别,这意味着许多研究人员可能会使用不正确的细胞。

自从癌细胞系的研究开始以来,这一直是一个持续存在的问题。短串联重复序列(STR)分析通常用于鉴定癌细胞系,但昂贵且耗时。此外,STR无法区分来自同一个人或动物的细胞。

肯特工程与数字艺术学院(EDA)和计算机学院(SoC)的研究人员基于一组实验细胞系的显微图像并利用能够进行“深度学习”的计算机模型,对计算机进行了一段时间的质量比较癌细胞数据。据此,他们开发了一种算法,使计算机可以检查细胞系的单独的微观数字图像,并准确地识别和标记它们。

这一突破有可能提供一种易于使用的工具,该工具无需专家的设备和知识即可在实验室中快速识别所有细胞系。

这项研究由Chee(Jim)Ang博士(SoC)和Gianluca Marcelli博士(EDA)与领先的癌细胞系专家Martin Michaelis教授和Mark Wass博士(生物科学学院)共同领导。

多媒体/数字系统高级讲师昂格博士说:“我们的合作证明了巨大的成果,有望在实验室和癌症研究中实现潜在的未来应用。利用这种新算法将产生进一步的结果,可以改变科学中细胞鉴定的格式,为研究人员提供更好的机会正确鉴定细胞,从而减少癌症研究中的错误并可能挽救生命。

“结果还表明,计算机模型可以分配用于正确识别细胞系的确切标准,这意味着将来研究人员接受培训以准确识别细胞的潜力也可能大大增强。”

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