机器学习和人工智能:实现基于原子力显微镜的生物标志物的临床翻译,用于癌症诊断
Aidan T O'Dowling1,2,3, Brian J Rodriguez2,4, Tom K Gallagher1,3
1UCD School of Medicine, University College Dublin, Dublin, Ireland.
Computational and structural biotechnology journal
|November 11, 2024
概括
这篇评论探讨了原子力显微镜 (AFM) 和人工智能 (AI) 如何改善癌症诊断. 人工智能和机器学习 (ML) 可以分析AFM数据,使生物力学特征成为有用的癌症生物标志物.
科学领域:
- 生物物理学的生物物理.
- 癌症研究 癌症研究
- 生物医学工程 生物医学工程
背景情况:
- 细胞生物力学显著影响瘤发生,但机制仍然不完全理解.
- 原子力显微镜 (AFM) 是纳米组织和细胞力学测量的关键技术.
- 目前的AFM复杂性限制了其临床诊断应用.
研究的目的:
- 审查AFM在评估癌细胞和组织机制中的应用.
- 探索人工智能 (AI) 和机器学习 (ML) 与癌症研究的AFM的整合.
- 突出AI-ML增强的AFM在癌症诊断和预后方面的潜力.
主要方法:
- 对癌症生物力学AFM现有文献的综述.
- 对将AI和ML应用于AFM数据 (地形学,力谱学) 的研究进行分析.
- 专注于癌症中的纳米尺度形态和生物力学特征.
主要成果:
- AFM提供了有关癌细胞和组织机械性质的详细见解.
- 人工智能和机器学习可以自动化和增强复杂的AFM数据的分析.
- 将AFM与AI/ML结合起来,可以确定新的诊断和预后生物标志物.
结论:
- 人工智能和机器学习可以显著提高AFM在癌症研究中的可访问性和实用性.
- 由AI-ML-AFM分析的纳米级生物机械和形态特征有可能成为临床生物标志物.
- 这种方法可以改善癌症诊断,预后和治疗策略.
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