香港大学（HKU）的研究团队近日宣布，他们成功开发出一款基于人工智能的成像工具，旨在提升癌症诊断的速度和准确性。这项名为 “细胞形态对抗蒸馏”(CytoMAD)的新技术，由工程学院的齐凯文教授领导，利用生成式人工智能的方法进行精确的单细胞分析，且无需传统的标记技术。
CytoMAD 的技术经过香港大学李嘉诚医学院及玛丽医院的合作测试，已在肺癌患者的评估中表现出良好的效果，并且能支持药物筛选过程。该技术通过自动纠正成像过程中的不一致性，提高图像的清晰度，并提取先前无法检测到的信息，进而实现更可靠的数据分析，为医疗决策提供支持。
传统的细胞成像方法往往需要对细胞样本进行染色和标记，既耗时又费力。而 CytoMAD 则省去了这些步骤，简化了样本准备过程，加快了诊断流程。该 AI 模型能够将标准的明场图像转化为更详细的表现形式，从而揭示通常难以分析的细胞特性。这一转化是通过训练生成式 AI 算法实现的，能够提取与细胞机械及分子特性相关的信息。
目前，许多细胞成像技术依赖于缓慢和昂贵的过程，可能会延误关键的治疗决策。相较之下，CytoMAD 提供了一种无需标记的替代方案，降低了成本并保持了准确性。通过利用生成式 AI，该系统将低对比度的明场图像转化为更具信息量的可视化图像，深入分析细胞形态而无需化学染色。
另一个细胞成像中的挑战是设备配置和成像协议之间的差异所引入的变异，称为 “批次效应”。这种不一致性可能会妨碍生物学的准确解释。许多现有的机器学习解决方案依赖于预先定义的数据假设，限制了其适应性。而 CytoMAD 则无需预定义的数据限制，允许对细胞图像分析进行更客观和普遍化的处理。
这项系统的优势在于其超高速光学成像技术，能够每天捕捉数百万个细胞图像。这种高通量能力加速了 AI 模型的训练、优化和实施。研究团队希望借助这一技术进一步完善 AI 驱动的生物医学成像解决方案。快速处理大量细胞数据的能力，使 CytoMAD 成为临床应用和医学研究中的强大工具。
除了肺癌诊断，CytoMAD 还可能加速药物发现，缩短筛选过程所需的时间。高效的成像与 AI 驱动分析的结合，为传统方法提供了更高效的替代方案。迅速评估细胞对治疗的反应，有望改善药物开发的时间表，从而为制药研究带来价值。
长期来看，研究团队希望将 CytoMAD 的应用扩展到预测医疗领域，计划训练模型检测癌症和其他疾病的早期迹象。未来的发展可能会集中在将该系统整合到临床实践中，以实现实时患者监测和个性化治疗规划。AI 能够分析海量数据，捕捉微妙的细胞变化，可能会提高早期疾病检测的能力，从而改善患者的治疗效果。
为了推动这一研究，团队正寻求资金支持，计划在三年的临床试验中对肺癌患者进行跟踪，以利用 AI 增强成像技术跟踪结果。这一研究有望推动 AI 在医疗诊断中的更广泛应用，提高医疗解决方案的效率与可扩展性。
论文:https://advanced.onlinelibrary.wiley.com/doi/full/10.1002/advs.202307591
划重点:
🔍 ** 研究团队开发了 CytoMAD，一种新型的 AI 驱动成像工具，能提升癌症诊断的准确性和速度。**
💡 **CytoMAD 通过自动图像校正和分析，省去传统细胞染色标记的繁琐步骤，简化了诊断流程。**
🚀 ** 该技术不仅适用于肺癌检测，还可加速药物发现，未来有望应用于更广泛的预测医疗领域。**
