速度提高300倍!Cell介紹檢測癌癥轉移的新技術

【字體: 時間:2019年12月13日 來源:生物通

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  “以前,傳統的生物發光成像無法檢測到這些特征。DeepMACT是第一種能夠在全身范圍內對轉移過程進行定量分析的方法。而且我們的方法能夠更詳細地分析腫瘤抗體療法的靶向性。”

  

癌癥是全球死亡的主要原因之一。超過90%的癌癥患者死于癌細胞遠端轉移,而不是原發腫瘤的直接結果。癌癥轉移通常是由單個擴散的癌細胞發展而來的,它們逃避了人體的免疫監視系統。到目前為止,由于成像技術(例如生物發光和MRI)的分辨率有限,因此無法對整個體內的這些細胞進行全面檢測。這導致相對缺乏對各種癌癥類型的特定傳播機制的了解,而這也是有效治療的先決條件。此外,這還妨礙了對新藥候選物腫瘤治療功效的評估。

深度學習,超越人類檢測能力

此前,為了開發克服這些障礙的新技術,由德國亥姆霍茲慕尼黑中心的組織工程和再生醫學研究所所長AliErtürk博士領導的團隊開發了一種能將小鼠身體轉換成透明狀態,從而可以對單個細胞進行成像的技術:vDISCO。研究人員使用激光掃描顯微鏡,能夠在小鼠身體組織中檢測到單個癌細胞的最小轉移灶。

但是,手動分析此類高分辨率成像數據是非常耗時的過程。目前用于此類數據分析的算法的可靠性和處理速度有限,因此,研究團隊開發了一種新型的基于深度學習的算法——DeepMACT。

利用這種方法,研究人員現在已經能夠檢測和分析癌癥轉移,并自動繪制vDISCO治療性抗體的分布。 DeepMACT算法在檢測轉移方面與人類專家差不多,但速度提高了300倍以上。

“只需單擊幾下,DeepMACT即可在不到一個小時的時間內完成數月的手動檢測工作。我們現在能夠日常進行低至單個擴散腫瘤細胞的高通量轉移分析,” 文章一作,Oliver Schoppe博士說。

檢測細胞,收集數據,了解癌癥

使用DeepMACT,研究人員獲得了對不同腫瘤模型獨特轉移譜的新見解。多種癌癥類型的傳播模式可以使針對不同轉移性癌癥的定制藥物靶向成為可能。

DeepMACT通過分析小鼠中乳腺癌轉移的進程,已經發現隨著時間的推移,整個小鼠體內小轉移的實質性增加。

博士后研究員Chenchen Pan博士補充說:“以前,傳統的生物發光成像無法檢測到這些特征。DeepMACT是第一種能夠在全身范圍內對轉移過程進行定量分析的方法。而且我們的方法能夠更詳細地分析腫瘤抗體療法的靶向性。”

評估當前的癌癥療法的有效性

借助DeepMACT,研究人員現在可以通過工具來評估采用腫瘤特異性單克隆抗體的臨床癌癥療法的靶向性。他們使用DeepMACT來量化名為6A10的治療性抗體的功效,該抗體已被證明可減少腫瘤的生長。

結果表明6A10可以會錯過受影響小鼠體內多達23%的轉移。這強調了在單一轉移水平上針對新型腫瘤藥物開發的靶向療效分析的重要性。當小分子藥物與熒光染料結合時,該方法還可能追蹤小分子藥物的分布。

停止轉移過程

這些結果表明,DeepMACT不僅為癌癥轉移的綜合分析提供了有力的方法,而且為臨床前研究中的治療藥物評估提供了靈敏的工具。

“與癌癥的斗爭已經進行了數十年,我們要最終戰勝該疾病還有很長的路要走。為了開發更有效的癌癥療法,了解多種癌癥類型的轉移機制,開發能夠停止轉移過程的腫瘤特異性藥物。”Ertürk解釋說。

(生物通)



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