本文转载自科技大观园。原文为《台湾全球首创 3D 数位病理影像暨 AI 分析平台——化影像为武器，对癌细胞做出反击！》作者/科技大观园特约编辑|摄影师曾凡安用影像保留了许多珍贵的记录，讲述了许多精彩的故事。但是图像的力量并不仅限于此。科学家和医生也会拍照录像，但对象不是普通人的东西，而是遥远的恒星或微小的组织细胞。台湾省的研究团队甚至成功地使传统的病理图像突破了2D平面的限制，充分展示了3D全景，帮助我们看到了疾病的真实面目，赢得了挽救生命的机会。
从010年到1010年，癌症是台湾省近40年的头号死因。曾经工作良好的人体细胞，可能受到细菌或病毒感染、环境中的重金属、辐射等致癌因素的影响，会变成恶性肿瘤——，也就是癌症。癌细胞会破坏各种重要器官，抢夺身体大部分营养物质，最终可能导致身体因器官衰竭、营养不良和并发症而死亡。
1909年十大死因。(资料来源：厚生省)在癌症治疗中，化疗是用化学药品毒害癌细胞，但由于特异性低，患者往往伤敌一千，损敌八百。后来发展起来的靶向药物治疗，虽然不是无差别攻击，但疗效有限，某些种类的癌症更容易产生耐药性。狡猾的癌细胞还能产生抑制免疫细胞活性的蛋白质，从而躲避免疫系统的侦察和追击。2018年获得诺贝尔生理学和医学奖的“免疫疗法”，是通过注射癌细胞表达的蛋白质的阻断剂来维持免疫细胞战斗力的突破性疗法。
但是，癌细胞也不是省油的灯。它们将与周围的细胞混合，如血管、成纤维细胞、免疫细胞等。通过分泌各种细胞因子，它们会创造一个有利于自身生长的小世界，即肿瘤微环境。比如癌细胞可以在微环境中促进血管生成，具有免疫抑制的能力，使免疫细胞失效。因此，即使是低副作用的免疫疗法也可能是无用的。
为什麽癌症大魔王如此棘手？
目前，癌症的诊断和疗程的决定主要依赖于通过切片检测获得的图像。所谓活检检验，就像去肿瘤细胞大本营刺探敌情。医生可以通过手术、内窥镜或注射器获得标本组织。通过这些第一手信息，我们可以判断肿瘤的类型和疾病的严重程度，然后我们可以制定一个有效的策略来对抗癌细胞。
麻烦的是，显微镜下的切片样本只能看到同一平面的细胞间相互作用，组织上有荧光染料标记蛋白质的特定活细胞。肿瘤学家很难将带有荧光信号的样本图像拼接成可以观察细胞相互作用的三维图像。但这个问题的解决方法，恰恰掌握在用望远镜观测无数恒星的天文学家手中！
许多具有不同特征的天体就像组织中数百万个发出不同荧光信号的细胞。宇宙中天体的相对位置和关系也类似于细胞之间的相互作用。这种相似性使得美国约翰霍普金斯大学的肿瘤学家和天文学家决定并肩作战，利用天文学的图像处理工具，建立分析肿瘤切片图像的模型。这一跨域碰撞的研究成果——AstroPath于今年6月发表在《科学》杂志上。
许多具有不同特征的天体就像组织中数百万个发出不同荧光信号的细胞。图//pixabay，wikipedia
当医学邂逅天文学，跨领域碰撞出新解方
肿瘤学家和天文学家的跨界合作，极大地提高了组织切片图像分析的效率，性能十分惊人。而台湾研究团队则更进一步，直接突破了传统薄片的限制，获得了具有独家专利的条理清晰的立体图像，并进一步借助人工智能打造了全球首个3D数字病理检查和AI分析平台！
实现台湾一号的团队源于国立清华大学生物系教授的研究团队，邀请清华大学脑科学中心蒋安石院士团队、分子与细胞生物学研究所张大慈教授团队、清华大学脑科学中心林研究员共同努力，攻克了以往三维组织成像的技术瓶颈。通过科技部聚划算计划的引导，2018年成立了Jellox Biotechnology Inc .承担了光电子、生物医药、成像、AI等领域最前沿的技术。
罗杰生物技术独特的全球病理检查平台包括三个关键部分：(1)快速组织澄清，(2)高速图像捕捉，(3)智能分析3)3D人工图像。
3D人工智能图像分析过程示意图。图/罗杰生物科技有限公司过去无法实现3D组织图像，最大的困难在于无法突破组织的透光屏障。洁盛基专利光学组织澄清技术最厉害的是，样本可以“透明”而不被破坏，穿透率可以像水一样清澈。传统的样本处理，通过物理切片和脱水，不可避免地导致组织结构的变形，难以量化整个病理图景。
标準化来进行评估。但这项独家的组织澄清处理技术，可最大程度保存样本原来的面貌，还能让样本进行重複染色，再利用于各式生物检验。更重要的是，不再是单一切面的样本，让全自动影像扫描撷取，从不可能变得可能。
把检体样本透明化之后，研究团队接着以高速镭射显微镜，对样本进行全身扫描后，数位缝合平行多叠影像。只要搭配适当的染色技术，就可迅速取得比传统检测还多百倍资讯量的高精度 3D 肿瘤影像。这些病理组织样本的全景 3D 细节，让医生可以更清楚判别癌细胞的型态、分布与周围细胞的交互作用。
研究团队也没有停留在 3D 影像产製的完善，更抓紧大数据、巨量分析的趋势，目标是要提供 AI 自动化病理组织影像分析。研究团队建立不同癌症的 3D 数位病理影像资料库，让电脑进行机器学习，透过癌组织的特徵辨识训练，目前已可得到超过 90 % 的準确度。AI 自动化分析能克服传统人工判读模式潜藏的误差（如不同判读者的差异、视觉疲劳与检体採样量不足等问题），大大减轻临床病理医师的工作负担，加快诊断的效率。癌症的治疗，就像与死神赛跑，所以尽速决定对风险最小、成效最佳的疗法，对提高病患的存活率至关重要。
未来，捷络生技这个领先全球的 3D 数位病理检验暨 AI 分析平台，预期可实际应用在检测药物的穿透性、筛选适合免疫疗法的病患、分析肿瘤微环境等方向。不管是从美国或是台湾的例子，都让我们看见不同领域相互激蕩的成果，并非止步于学术象牙塔的研究，而是可以被实际应用在日常生活中的技术。
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