港大用AI成像助評估肺癌轉移風險

●港大學者開發人工智能工具加速癌症診斷。左起:謝堅文、蘆子蕎。 受訪者供圖
●港大學者開發人工智能工具加速癌症診斷。左起:謝堅文、蘆子蕎。 受訪者供圖

  香港文匯報訊(記者 姬文風)香港大學工程學院生物醫學工程課程主任謝堅文領導的研究團隊,開發人工智能(AI)細胞成像工具「CytoMAD」,並與港大醫學院及瑪麗醫院合作,成功應用在肺癌病人身上,以及進行藥物測試。「CytoMAD」結合團隊專利的微流控技術,可以快速、低成本地對人體細胞進行「無標記」成像,幫助醫生在單個細胞的精度水平評估病人的腫瘤, 例如估計肺癌病人癌症轉移風險。研究成果最近發表在《Advanced Science》期刊,團隊並已申請研究資金,將在3年內對肺癌病人進行臨床試驗。

  提高診斷速度和藥物研發效率

  「目前市場沒有一種具經濟效益的技術能通過成像進行單細胞分析。在傳統方法下,成像通量不夠快,細胞圖像不夠清晰,所提供的資訊也不完備。」謝堅文表示,面對顯微鏡下細胞樣本「能見度」低的挑戰,醫生通常會採用對樣本進行染色和標記的常用方法。這種方法不僅費時,過程繁瑣,且成本效益低,同時,也意味着病人需要等待一段時間,才能知道他們的細胞分析結果。

  「CytoMAD」利用生成人工智能自動校正細胞顯微成像質素,並從細胞圖像中提取原本圖片檢測不到的資訊,其全方位功能確保準確及可靠的數據分析和診斷。謝堅文分享指,人工智能技術其中一個主要優勢是「無標記」,意即準備病人或細胞樣本的步驟更少。這樣節省了大量時間和人力,提高了診斷速度和藥物研發效率。

  團隊未來其中一個主要目標是訓練模型,使醫生能夠預測潛在病人的癌症或其他疾病。「我們計劃積累足夠的數據,並使用我們的成像和人工智能技術追蹤病人的病情進展。」謝堅文說,同時「CytoMAD」的應用不僅限於肺癌病人,也有助縮短藥物篩選的漫長過程。