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新的尖端工具可以根据血块的形状来区分血块的成因

新的尖端工具可以根据血块的形状来区分血块的成因

一种使用机器学习技术的工具可以根据形状上的细微差异来区分不同类型血凝块的原因。

根据发表在《eLife》杂志上的一项研究,一种使用尖端技术的新工具能够根据引起血栓的原因来区分不同类型的血栓。

该工具可以帮助医生诊断是什么导致了血凝块,并帮助他们选择一种针对引起血凝块的治疗方法。例如,它可以帮助他们确定阿司匹林或其他抗凝药物是否是心脏病发作或中风患者的最佳选择。

当称为血小板的小而粘的血细胞聚集在一起时,就会发生血凝块。这可以帮助伤口后止血,但它也可能是有害的,造成中风或心脏病发作阻塞血管。不同类型的血凝块是由不同的分子引起的,但它们看起来都很相似。该研究的第一作者,日本东京大学化学系的博士生周玉琪解释道。更重要的是,他们几乎不可能区分使用现有的工具,如显微镜。

为了开发一种更有效的方法来识别不同类型的血凝块,周和她的同事从一个健康的人身上提取血液样本,然后将其暴露于不同的凝块剂中。该团队使用一种称为高通量成像流式细胞术的技术,捕捉了数千张不同类型凝块的图像。

接下来,他们使用一种叫做卷积神经网络的机器学习技术来训练计算机识别由不同分子引起的不同类型血块形状的细微差异。他们在电脑从未见过的25000张凝块图像上测试了这个工具,发现它也能区分图像中的大多数凝块类型。

最后,他们测试了这个被他们称为智能血小板聚集分类器(iPAC)的新工具是否能够诊断人类血液样本中的不同血块类型。他们从四个健康的人身上提取血液样本,让他们接触不同的凝血剂,结果显示iPAC能够区分不同类型的凝血。

我们证明iPAC是研究血栓形成的潜在机制的有力工具。周说。她补充说,鉴于最近有报道称COVID-19会导致血凝块,这项技术有朝一日也可能被用来更好地了解这些血凝块背后的机制,尽管目前对这种病毒的许多情况仍不清楚。

使用这个新工具可以发现不同类型的血块的特征,这些血块以前是不为人类所认识的,并且能够诊断由凝血剂组合而成的血块。东京大学化学系教授、资深作者Keisuke Goda说。有关凝血原因的信息可以帮助研究人员和医生评估抗凝血药物的有效性,并为特定的病人选择正确的治疗方法,或结合治疗方法。

参考文献:按激动剂类型对血小板聚集物进行智能分类;周宇琦,安本笃,程磊,通讯作者,黄春荣,小林博文,吴运昭,盛艳,孙家卫,Yatomi Yutaka和Goda Keisuke, 2020年5月12日,eLife。

DOI: 10.7554 / eLife.52938

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