AI助力 “光譜神探”5分鐘檢出白血病早期信號

王冠玉 中青報·中青網記者 孫海華

“只需要小于0.5微升的腦脊液，即可在5分鐘內達到96.13%的準確率。我們希望能為急性白血病診斷，尤其是棘手的中樞神經系統白血病診斷提供一種全新的‘光譜學利器’。”西安電子科技大學（以下簡稱“西電”）張東杰副教授這樣介紹團隊的最新突破。

論文發表頁面。西安電子科技大學/供圖

近日，西電陳雪利教授團隊在國際頂級期刊《細胞》子刊《細胞報告醫學》上發表了該項最新研究成果——一款基于深度學習與光譜技術的智能診斷平臺，讓快速、精準“捕捉”白血病細胞及分泌物成為可能。

一次交流，聽出一個臨床難題

在2021年的一次學術交流中，團隊負責人陳雪利在和華西醫院檢驗科醫生的討論中，了解到白血病細胞學檢測中的一些無奈。“無奈源于白血病細胞侵入中樞神經系統后，會像‘種子’黏附于‘土壤’般牢牢貼在腦膜血管壁上，導致腦脊液中游離的異常細胞數量很少。”陳雪利說，這使得常規細胞學或流式細胞術方法容易出現假陰性或漏診，不僅給醫生診斷帶來風險，也給患者帶來沉重的心理負擔。

臨床醫生的感嘆，擊中了工科科研者的心。“能不能用我們的方法，幫臨床‘看’得更清、更準？”一個源于現實痛點、旨在“破局”的交叉研究構想就此萌芽。

兩把“鑰匙”，打開精準檢測大門

想法很美好，但通往成功的路上卻橫亙著兩大技術關隘：一是如何從極微量樣本中捕獲有效的疾病信號；二是如何從海量信號中精準識別出疾病的“指紋”。

第一把“鑰匙”，是名為SERS（表面增強拉曼光譜）的高靈敏檢測技術。“拉曼光譜是一種非彈性散射光譜，能夠特異性識別不同類型的分子和物質，但它的信號非常弱。而SERS技術能夠通過入射光和貴金屬納米結構的相互作用，實現6-8個數量級的信號放大。”論文第一作者張東杰副教授解釋。

這一技術還具有特異性好、操作簡單、樣品需求少，以及不受生物樣品自發熒光和水干擾等優點。團隊還設計了一種類似“豬籠草”結構的超疏水滑移基底，能將微小的樣本液滴快速聚集濃縮。這使得檢測所需的樣本量降至“小于0.5微升”，整體檢測流程縮短至“5分鐘以內”，這對于簡化臨床操作、助力醫生快速決策具有重要意義。

第二把“鑰匙”，則是名為“多特征融合”的智能“解碼器”。該網絡可以實現跨維度的特征交互，有效抑制噪聲，捕獲關鍵特征。“我們將一維光譜和二維圖像融合，既可以提取光譜強度等信息，還可以捕捉到光譜的位置、對稱性及局部空間信息，讓模型獲得更立體的‘視覺’，從而做出更精準的判斷。”張東杰說。

基于一系列創新性研究支撐，這一全新的AI-SERS平臺交出了一份亮眼的“成績單”：急性白血病篩查準確率高達96.13%，在區分不同亞型、判斷基因異常等多項高難度診斷任務中，準確率均超過91%，相關評估指標表現優異。

多方攜手，共織一張驗證網

優異的性能背后，是跨越5家醫療與科研機構的緊密協同，這是一場典型的“醫工交叉”接力賽：西電團隊負責技術攻堅與算法開發；四川大學華西醫院、西安大興醫院、山東大學齊魯醫院、山東第一醫科大學附屬第一醫院等合作醫院，則承擔了臨床樣本采集與大規模驗證的重任。

“起步時，我們只有華西醫院一個中心的樣本。但要證明方法的普適性，必須有多中心數據的支持。”陳雪利教授介紹，“幸運的是，當我們展示出初步成果后，后續加入的醫院伙伴給予了我們毫無保留的信任和支持。”

392份腦脊液樣本、接近20000條光譜數、包含來自120名患者的6000多條光譜數據用于外部獨立驗證……是這張由多方共同織就的臨床驗證網絡，確保了研究成果的可靠性與未來走向臨床的潛力。

談及臨床應用前景，共同通訊作者曾琦副教授表示，該技術走向大規模臨床應用尚需完成醫療器械注冊所需的試劑盒定型、大規模臨床試驗等環節。“未來，我們希望它能發展成為一項獨立、快速的光譜學診斷工具。”

陳雪利教授團隊合影。西安電子科技大學/供圖

“除了白血病，我們在腦膠質瘤、宮頸癌、干眼癥等疾病的檢測上也看到了曙光。”陳雪利描繪了團隊的藍圖：未來，或許只需一滴體液，就能快速、無創地對多種疾病進行早期篩查。

對于下一步，團隊目標明確：一方面，深入探索光譜背后的生物學含義，實現從“知其然”到“知其所以然”的跨越；另一方面，致力于推動檢測設備的小型化、集成化與低成本化，讓“樣本進、結果出”的自動化快速檢測，能從研究實驗室真正走向基層醫療機構，惠及更多患者。

來源：中國青年報客戶端