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[蚁利新闻]全息摄影技术支持智能手机进行癌症诊断和健康

时间:2018-03-10   编辑:蚁利科技

“移动医疗”(Mobile health或mHealth)得益于移动通讯工具的普及应用,如智能手机或无线通讯技术等,帮助人们就医和管理个人健康信息。
 
  根据WHO统计信息,全球范围有50亿手机终端,其中70%的用户是在中低收入国家。同时,无线通讯网络已覆盖了全球85%的人群居住区,甚至超过了供电设施的覆盖面积。
 
  根据著名的克里夫兰医学中心专家编写《移动医疗》内容,我们不难看出:“移动医疗”是本世纪不能忽视的医疗服务场景,是AI技术应用在医健产业必然发展方向。
 
  因此,智能手机在医疗资源有限的地区的普及,也为这些地区移动医疗的应用创造了条件。使智能手机更好的实现管理健康的三大功能:
 
  收集数据;
 
  传播医健知识和宣教;
 
  远程实时监护或随访管理。
 
  当前全球面临的癌症挑战
 
  人类在癌症发生发展、扩散和耐药性研究方面已取得了很大进展。层出不穷的癌症诊断技术和日益强大的生物信息学分析工具,为癌症研究人员和医务人员提供了前所未有的便利。
 
  遗憾的是,这些先进的科技只惠及了医疗资源丰富的地区。地球上还有大量区域,受地理环境、社会结构和人力资源的限制,甚至连最基本的癌症诊断和分析都得不到保障。
 
  以宫颈癌为例,全世界80%由宫颈癌引起的死亡发生在这些医疗资源有限的国家,而医疗资源丰富的国家大多会采用先进的筛查技术(如巴氏涂片和/或HPV DNA检测)排查宫颈癌。
 
  智能手机作为诊断平台的可行性
 
  目前,智能手机无处不在的,功能多样化,这些优点有助于在诊断领域测试它们的性能。
 
  此外,智能手机的便携性、无线数据传输和易操作等特点,有利于将医疗保健服务扩大到医疗资源不足的社区。除了能为病人提供便捷,还能提高人群健康水平。
 
  假如你在国外旅行时拍了一张照片,智能手机的地理标记功能可以同时记录时间和地点。若将这一特性整合到医疗诊断方法中,将有助于人们提高对疾病流行病学的认识。
 
  除了在资源有限的情况下不能进行准确的癌症分类外,这种方法也能根据需要,将有限的化疗药物进行更合理的分配。
 
  智能手机如何支持分子诊断?
 
  来自全世界的研究人员,发明了多样化的技术来提高智能手机的分子诊断功能,这些技术包括荧光,全息摄影,和电化学等。
 
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  每个平台都有各自的优缺点,了解临床需求和相关专业知识有助于确定合适的平台,排除不可行方案。
 
  全息摄影和对比增强显微技术,通过达到所需的信噪比,实现更可靠的检测。
 
  智能手机早期在诊断领域仅作为显微镜来使用,提供便捷的检测。实际上,这项功能需要专业病理学家作为最终用户。但是,在资源有限的国家,病理学家稀缺,根本不具备可行性。
 
  此外,来自两位癌症患者的两张幻灯片在显微镜下看起来也许是一样的,但是其各自临床过程可能完全不同。
 
  因此,将全息摄影技术开发重点放在肿瘤分子分析上,以便更好地评估潜在的生物学行为,改进诊断方法。
 
  如选择淋巴瘤和乳腺癌作为研究对象,可将智能手机作为捕获数据的工具,并将它们获得的数据传输到“云计算”工具。
 
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  当然,事先需安装一个服务器,在几秒内对数据进行分析和重构,并将诊断结果发回智能手机。
 
  如何通过阴影和智能手机突显癌症
 
  “阴影”的使用是对全息摄影原理的一种运用。有点像用手操作的“皮影戏”,当光线照射一个物体时,光线会在一个特定的角度衍射。这就产生了一种独特的全息模式(阴影),即固有的“噪音”。
 
  云算法将这种噪声重构成可识别的模式,从而确定标本中是否存在癌症特异性标记。
 
  如何使用全息技术实现癌症筛检
 
  假设想要确定一个样本细胞表面的雌激素受体表达量(雌激素受体表达量乳腺癌的重要信息),其表达水平直接决定患者是否接受激素治疗。
 
  在撒哈拉以南的非洲地区,很多情况下无法对雌激素受体进行常规检测或及时检测。相比之下,在美国雌激素受体检测项目是一项常规项目。
 
  因此,一旦基于智能手机的移动平台能在国外使用,人们就可以通过在智能手机摄像头上方的一个小附件上放置一份乳房组织样本进行检测,不受医疗资源限制。
 
  研究人员目前开发的智能手机诊断平台通过在组织标本表面涂一层微小的塑料珠,这些微珠表面标记有雌性激素受体抗体。如果标本本身有表达雌性激素受体,那么抗体(连同附着的微珠)就会与之结合。
 
  然后,将智能手机的光照射到标本,创造出全息模式。这些产生的数据被发送到“云计算”工具,并重建原始的细胞和微珠影像。
 
  如果微珠上的抗体与标本上的雌激素受体结合,那么就能观察到细胞与微珠在既定距离内紧密相连。如果微珠上的抗体没有与雌激素受体结合,将会看到微珠随意排列,漂浮在细胞附近或周围。
 
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分子检测与全息摄影。(a)由细针穿刺采集的癌症细胞的全息分析示意图。(b) 将全息图重建为互补振幅和相位对比图像。其中绿色代表微珠,红色代表细胞。
 
  可使用多重标记对更多感兴趣的目标进行检测。目前检测结果可以在一个小时内完成,相对于需要花费数天的常规病理检测技术(在资源丰富的地区)来说是一个巨大的进步。
 
  全息技术如何被转移到可穿戴设备上?
 
  可穿戴设备目前尚处于早期研究阶段,但在临床实践中具有很好的应用前景。以智能手表为例,它可用来存放和处理标本,还可用来接收和存储信息。
 
  正在开发的人工智能算法,用来分析数据,这种算法对资源密集型计算需求不大。应用程序将安装在智能手表或眼镜等其他可穿戴设备上。随着其他技术的进步,未来的发展将令人振奋!
 
  癌症诊疗中面临的挑战
 
  尽管目前与实验室配置专业技术人员所耗费的成本相比占有绝对优势,但在不考虑资源配置的情况下,真正实现这些技术的普及应用,需要严格控制检测费用,甚至每一项测试必须低于一美元。但这项检测中所用的抗体就很昂贵。
 
  正是意识到这一点,研究人员采用了更小尺寸的微珠和较少的标本(这样抗体的用量也随之减少了)来节省成本,并将抗体转化成干粉,便于在室温长期储存(延长抗体的有效期)。
 
  遵从医疗标准的同时,任何创新都应该与现有的临床工作流程相结合,提高检测总量,使更多人受益。
 
  移动医疗设备带来的积极影响
 
  对医疗资源有限地区产生的影响将是革命性的。开发用户友好登录界面和低成本的即时服务平台,授权社区开发可持续的诊断方案。在癌症扩散前,对癌症进行诊断是提高生存率的关键。
 
  随着物联网时代的到来,联通外界为患者提供了利用强大的计算能力进行临床分析的便利。人工智能和机器学习的使用只能从精确度和预测方面提高便利性。
 
  随着医疗变得越来越分散,医疗护理的重担将逐渐落在病人自己身上。
 
  通过微型设备、可穿戴设备和先进的生物传感器,人们可以持续访问健康数据,进而了解自己的身体状况。
 
  这些健康数据可传输给医生或专家,可通使用算法追踪疾病,实现真正的个体化医疗。

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