德國研究人員開發出一種新技術，可全面分析癌症轉移情況，甚至「看清」身體中最小的癌症轉移灶。該技術不僅有助**不同癌症的轉移機制，還可驗證靶向抗癌藥物功效，助力抗癌藥物研發。
德國亥姆霍茲慕尼黑研究中心等機構研究人員在一種名為vdisco的成像技術基礎上，開發出一種能處理高解析度3d影象的人工智慧演算法deepmact。這種基於深度學習的演算法可迅速找到患癌小鼠身體各處的癌症轉移灶，包括單個癌細胞形成的轉移灶。
deepmact找到癌症轉移灶的準確性與人類專家相當，但速度可達後者的300倍以上。研究人員說，deepmact是第一種能夠在全身範圍內對癌症轉移過程進行定量分析的方法，且可在一小時內做完人工識別需要數月才能完成的工作。
此外，deepmact還可用於評估抗癌藥物的有效性，找出哪些癌症轉移灶已被抗體藥物結合，哪些被漏掉了。研究顯示，使用抗體藥物6a10後，小鼠全身大部分癌症轉移灶被抗體藥物結合，但仍有23%的轉移灶「漏網」。
癌症是全球最常見的死因之一。超過90%的癌症患者並非死於原發腫瘤，而是死於癌症轉移。癌症轉移通常由單個擴散的癌細胞引起。研究人員說，deepmact不僅可全面分析癌症轉移情況，還可在臨床前研究中評估**藥物有效性，對靶向藥物研發具有重要意義。
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