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       循環腫瘤細胞（CTC）外周血負荷與癌癥的預后密切相關。有研究表明在第一個治療周期后清除CTC對癌癥治療有效。然而CTC非常罕見，并且在CellSearch系統中通過手動查看縮略熒光圖像而被識別出來，這個操作過程存在一定誤差。

      CTC是精準醫學中潛力巨大的生物標志物。因含量極低、繁瑣的手動評分和廣泛的細胞異質性而受到阻礙。

      本月10日，來自荷蘭特溫特大學技術醫學中心的Christoph Brune和他的同事在Nature子刊NatureMachine Intelligence上發表了名為‘Deep learning of circulating tumour cells’的文章，推出了一個名為ACCEPT的開源圖像分析程序，該程序可對全血樣本圖像中存在的所有對象進行自動檢測、特征提取和分類。

該研究的主要亮點：

1、為CTC識別提出了一種自動、準確和強大的深度學習框架，該框架解決了液體生物的異質性和多類屬性。

2、通過遞增的多類細胞表征過程和可視化來獲得可解釋的AI用于癌細胞分析，從而揭示了細胞的新亞類。

3、通過對CTC進行自動定量、鑒定和可視化開發，作者朝著自動化分析和驗證對癌癥疾病中CTC的理解邁出了一大步。