“慧眼識癌”系統：僅靠痰液檢測就能篩出肺癌

張曄 范蘇

通過痰液就能檢測出人是否患有肺癌，在很多人看來這是難以置信的事情。但是近日，南通大學醫學院通過集成創新復合納米微球富集肺癌細胞技術以及單細胞分離技術，將人工智能（AI）技術和病理診斷相結合，研發出了通過痰液篩查肺癌的診斷方式。

識別癌細胞無異于大海撈針

近半個世紀以來，肺癌的發病率和病死率都處于迅速上升的趨勢。早發現、早治療是提高肺癌患者生存率最有效的方法。

該團隊負責人、南通大學醫學院陳怡洋從大二開始，與志同道合的同學一起組成團隊，申請了“AI輔助肺癌細胞病理診斷”的大學生創新項目，探索如何解決痰液制片難、肺癌細胞尋找難、病理確診難等肺癌診斷方面的問題。

團隊成員們發現，利用納米微球技術富集肺癌細胞是一個很好的路徑。經過很長時間的研究和探索，團隊成功研發出被覆特殊復合蛋白的Fe3O4（四氧化三鐵）磁性納米顆粒，它能很好地解決痰液中肺癌細胞收集難的問題。實驗數據表明，用這種磁性納米顆粒做成的微球可以很好地在患者痰液中吸附肺癌細胞，能將確診陽性率提升30%以上。

將AI技術運用到癌細胞診斷中

在解決了如何富集癌細胞的問題之后，該團隊又運用“互聯網+”思維，把AI技術運用到腫瘤細胞診斷上。

陳怡洋和團隊成員們首先從細胞分離做起，在醫學院季菊玲教授的指導下，團隊最終研制出適合肺癌細胞的分離液，可以使制片出來的復雜癌細胞簇不會重疊在一起，這樣通過AI技術就能實現精準識別標注，從而提升診斷的效率。

要想讓AI實現精準識別，還需要收集大量的肺癌細胞病理圖像和專家的標注來訓練AI算法。在學院老師以及校友專家的幫助下，團隊與復旦大學附屬中山醫院等大型醫院病理科開展了合作，積累多中心的肺癌細胞病理資源，建立肺癌細胞病理標注數據庫，最終開發出“慧眼識癌”遠程病理診斷系統原型，實現了“云端”對肺癌細胞的識別診斷。

‘云端’診斷相比以前坐在顯微鏡前多遍觀察要輕松得多。遇到拿不準的病理圖像還能請專家遠程會診，省去了患者去大醫院就診的寶貴時間和往返費用。

目前，該團隊已經與中國肺癌防治聯盟達成了合作，將推動痰液早篩成為國家肺癌篩查的推薦項目，幫助患者進行無創診斷，使得病理醫生能更簡便、更準確地實現篩查工作，讓肺癌細胞盡早現形。