通过深度学习,在全血中检测罕见的循环瘤细胞集群,使用无标签的流细胞计
Nilay Vora1, Prashant Shekar2, Michael Esmail3,4
1Department of Biomedical Engineering, Tufts University, Medford, MA 02155, USA.
bioRxiv : the preprint server for biology
|August 14, 2023
概括
深度学习增强了血液中的循环瘤细胞集群 (CTCC) 检测,使用共聚焦反射和光流细胞计 (BSFC). 这种先进的方法为识别这些转移生物标志物提供了更高的准确性,为体内监测铺平了道路.
科学领域:
- 生物医学工程 生物医学工程
- 癌症研究 癌症研究
- 医学诊断 医学诊断 医学诊断
背景情况:
- 转移性瘤显著恶化患者的预后,循环瘤细胞群 (CTCC) 是转移性进展和风险增加的关键指标.
- 目前用于检测循环瘤细胞 (CTCs) 和CTCCs的现有方法主要是ex vivo,缺乏体内实用性和实时监测能力.
结论:
- 基于深度学习的BSFC展示了在全血中检测CTCC的强大性能,显示出对体内应用的希望.
- 在无标签的BSFC中取得的进一步进展可能使CTCC的临床检测和ex vivo隔离在最小的处理过程中成为可能.


