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东南大学苏州医疗器械研究院在《Biomaterials》发表肿瘤芯片人工智能分析最新研究进展

作者:器官芯片网 日期:2021-04-06 16:12:15 点击数:

每年全世界有将近1000万人死于癌症,发展出更好的仿真肿瘤模型和分析方法,对于加速抗肿瘤药物的开发以及治疗肿瘤具有关键作用。目前体外肿瘤模型已越来越多的被应用在肿瘤的药效评价中,而在三维体系下建立的体外肿瘤模型相比于二维肿瘤模型近期成为研究热点,被众多文献证明可提供更具有生理相关性的药物反应。但是目前三维体外肿瘤模型研究方兴未艾,尚缺乏合适的评价指标对三维肿瘤行为如肿瘤的入侵性和实时的活性--进行定量分析,这些缺陷限制了三维肿瘤模型在大规模临床前药物筛选中的应用。

测量三维肿瘤侵袭性在技术上具有挑战性。首先,三维培养的肿瘤球不能用单一的焦平面来精确表征;其次,由于在亮场成像中肿瘤球体与ECM的边界往往不清楚,通常需要对肿瘤细胞进行荧光标记;第三,目前分析三维肿瘤侵袭性的方法主要是简单测量肿瘤球大小和侵袭至特定方向的距离,这两个参数不能准确描述肿瘤的侵袭。

因此,如何科学并且高效地表征三维肿瘤球的侵袭行为需要提出新的科学方法和指标进行定量的测量和研究。

东南大学苏州医疗器械研究院在《Biomaterials》发表肿瘤芯片人工智能分析最新研究进展(图1)


基于目前存在的这些问题,东南大学苏州医疗器械研究院研发了基于AI(人工智能)的三维肿瘤球识别技术(SMART),整合了自动识别、自动聚焦和一种改进的CNN算法来自动检测肿瘤球边界,并开发了两个综合参数精确分析细胞系或原代肿瘤细胞三维培养生长过程中的侵袭行为。

首先采用两步法构建6种肿瘤球及其微环境,所构建肿瘤球包含类似实体瘤的坏死核心区。利用SMART技术对现有参数进行分析,包括肿瘤球原始半径、核半径、侵入半径、面积、周长和圆度。不同癌种的肿瘤球边缘或光滑或粗糙甚至不同程度的突起,细胞球的形态行为与SMART技术分析结果一致:MCF-7HT29HCT116低侵袭性;A549NCI-H23中度侵袭性;MDA-MB-231高侵袭性。所开发的SMART技术定义了两个新的肿瘤指标—冗余周长(EPI)和多尺度熵指数(MSEI)分析肿瘤球的侵袭性:冗余周长是肿瘤球周长与其等效周长的比值,表征肿瘤球突起的数目和大小;多尺度熵用来评估肿瘤球边界信息的复杂性,量化细胞的侵袭性。这两个参数能较好地表征不同肿瘤球的侵袭能力。

东南大学苏州医疗器械研究院在《Biomaterials》发表肿瘤芯片人工智能分析最新研究进展(图2)


进行EPIMSEI分析时,肿瘤球边缘识别和清晰标记十分重要,但是在样本数量极大的工业化药物筛选过程中,该步骤非常耗时。因此,开发了基于深度学习的算法和全自动成像系统对肿瘤球体的边界实现了全自动识别和标记。算法基于PSP-U-Net架构的深度学习网络进行训练,对原始图像进行重构,并由智能系统自动生成输出图像。基于PSP-U-Net架构的图像分析准确性随着训练次数的增加而提高,f值(预测结果与地面真实值进行比较计算得出的指标)在经过125000次训练后稳定在0.95以上。

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利用该系统对三维肿瘤球进行抗肿瘤药物筛选检测,测试了5种不同迁移性的细胞系肿瘤球对不同药物的反应,结果显示,通常作为肿瘤药物疗效指标的球状体大小这一参数,在三维培养中并不能充分反映肿瘤球形体的生存能力和/或侵袭性,因为肿瘤因为坏死后的膨大亦会造成肿瘤变大的“表象”,这也是在临床中许多肿瘤患者接受治理中发现的规律。此外,对来自四名原发性肺癌患者的细胞进行测试,与细胞系形生的肿瘤类似,在大多数时间点,侵袭性较强的原发肿瘤细胞产生的球状体比侵袭性较弱的细胞产生的球状体显示出更高的EPIMSEI值。

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为了进一步证实具有较高EPIMSEI的肿瘤球状体实际上更具侵袭性,团队设计了一个微生理系统/器官芯片系统中(Microphysiological System)研究3D微环境中的肿瘤侵袭。该系统包括一个插入的圆形通道和一个储液器,用于收集那些从原始球体侵入到循环流体系统的细胞,该系统还包含一种微型灌注系统,可安装在培养箱内。肿瘤球在MPS中以50ul /min的灌注速度培养长达28天,药物测试显示了相类似结果。

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综上所述,基于人工智能的SMART系统可以实现非标记的全自动化肿瘤球入侵分析。该系统提供了与专业人员相当甚至更高的3D肿瘤球分析精度,同时显著减少了实验人员分析和操作的时间和劳动力成本,所开发的肿瘤侵袭性评价指标显著改善了3D环境下肿瘤球侵袭性的定量评价。该研究为更精确的3D体外肿瘤模型应用于高通量临床前药物筛选提供了工具,以加快新的抗转移药物的开发。

该研究以“Automated evaluation of tumor spheroid behavior in 3D culture using deep learning-based recognition”为题发表在Biomaterials上。论文的第一作者为东南大学苏州医疗器械研究院陈早早副教授,论文的通讯作者为东南大学生医学院的院长顾忠泽教授。

论文链接:https://doi.org/10.1016/j.biomaterials.2021.120770

 

本文报道的该套肿瘤三维器官芯片检测装备和试剂盒目前已完成产业化前期工作。东南大学苏州医疗器械研究院,可提供肿瘤三维培养试剂盒和高内涵自动化检测仪器。肿瘤器官芯片/类器官试剂盒,从原代细胞提取开始,可从病人手术或活检分离组织中,培养原代肿瘤细胞和类器官,用于大批量高通量的培养生成肿瘤聚集体以及肿瘤类器官。肿瘤器官芯片高内涵检测仪可实现全自动的肿瘤聚集体的实时动态分析,入侵性,活性评价,并自动生成报告。本套试剂盒和高内涵检测仪器,可向各大科研院所、医院、检测机构等相关单位提供。

联系方式:伍经理:15951834756





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