“用眼睛辨别癌症”系统:肺癌只有通过痰检才能筛查出来

该团队成功研制出涂有特殊复合蛋白的Fe3O4磁性纳米粒子，可以解决痰液中肺癌细胞难以收集的问题。实验数据表明，这种磁性纳米粒子制成的微球能很好地吸附患者痰液中的肺癌细胞，诊断阳性率可提高30%以上。

痰可以检测一个人是否有肺癌，这是很多人难以置信的。然而，近日，南通大学医学院的一个大学生团队通过整合复合纳米球富集肺癌细胞和单细胞分离的创新技术，将AI技术与病理诊断相结合，开发出了一种通过痰液筛查肺癌的诊断方法。

不久前，团队项目“洞察癌症——，肺癌细胞病理诊断赛道的领跑者”在第七届中国国际互联网大学生创新创业大赛中获得国家银奖。

识别癌细胞就像大海捞针。

在过去的半个世纪里，肺癌的发病率和死亡率迅速上升。早期发现和治疗是提高肺癌患者生存率最有效的方法，但目前尚无性价比高的普查方法。

团队负责人、南通大学医学院学生陈益阳表示，肺癌诊断的金标准是细胞病理学诊断，但对于病理学家来说，对细胞进行切片，准确找出肺癌细胞，是一项非常耗时耗力的工作。

从大二开始，陈益阳就与志同道合的同学组成团队，为大学生申请了“AI辅助肺癌细胞病理诊断”创新项目，探索如何解决肺癌诊断中存在的痰标本制备难、肺癌细胞发现难、病理诊断难等问题。

在肺癌细胞的病理涂片图像中，肺癌细胞的数量很少，往往与其他大量的良性细胞混杂在一起，使得识别极其困难。在这种情况下，找到肺癌细胞就像大海捞针。不仅时间长，还需要长期的经验积累。

研究小组成员发现，使用纳米球是一种富集肺癌细胞的好方法。“由于良性细胞和恶性细胞的性质不同，我们希望能发现一种特殊的蛋白质能在癌细胞的表面受体上有特异性吸附。”团队成员、南通大学医学院学生Xi玉婷说。经过长时间的研究探索，团队成功研制出涂有特殊复合蛋白的Fe3O4磁性纳米粒子，可以解决痰液中肺癌细胞难以收集的问题。实验数据表明，这种磁性纳米粒子制成的微球能很好地吸附患者痰液中的肺癌细胞，诊断阳性率可提高30%以上。

人工智能技术在癌细胞诊断中的应用

在解决了如何丰富癌细胞的问题后，团队利用“互联网”思维，将AI技术应用于肿瘤细胞诊断。

“学生们的想法看似简单，但非常前卫，真正做到并不容易。”团队导师、南通大学医学院副教授吴慧群表示，与CT图像上的肺结节类似，显微镜拍摄的肺癌细胞病理图像中，很多细胞都是聚集的。此外，不同医院产品的差异也会影响病理图像的显示，增加了标注和机器学习的难度。

陈益阳和他的团队成员首先从细胞分离开始，但国内没有现成的分离解决方案。在医学院季菊玲教授的指导下，团队最终研发出一种适用于肺癌细胞的分离解决方案，可以防止生产产生的复杂癌细胞簇相互重叠，从而通过AI技术实现准确的识别和标记，从而提高诊断效率。

为了让AI实现准确识别，需要采集大量的肺癌细胞病理图像和专家标注来训练AI算法。在学院老师和校友专家的帮助下，团队与复旦大学附属中山医院、上海交通大学附属胸科医院、同济大学附属肺科医院、该校附属医院等大型医院病理科合作，积累多中心肺癌细胞病理学资源，建立肺癌细胞病理学标记数据库，最终开发出“以眼识癌”远程病理诊断系统原型，实现了对云端肺癌细胞的识别诊断。

“‘云’诊断比坐在显微镜前反复观察容易多了！遇到不准确的病理影像，还可以请专家远程会诊，省去了患者去大医院的宝贵时间和往返费用！”在一些临床试验中，该系统得到了许多医生的称赞。他们表示，“用眼睛识别癌症”的远程病理诊断系统给病理学家带来了很多便利，不仅节省了诊断时间，还提高了效率，给患者带来了好处。

中国科学院院士、复旦大学附属中山医院院长贾凡评价：“该项目与临床样本检测的符合率非常高，是‘互联网精准医疗诊断’的成功范例。未来，互联网AI精准诊疗将大有可为，应用也将越来越广泛。”

目前，该团队已与中国肺癌预防联盟达成合作，将推动早期痰液筛查作为国家肺癌筛查推荐项目，帮助患者进行无创诊断，让病理学家更轻松、准确地实现筛查工作，让肺癌细胞尽早出现。