近日，威廉希尔生物与医学工程学院/医学科学与工程学院、北京生物医学工程高精尖中心、生物力学与力学生物学教育部重点实验室樊瑜波教授（通讯作者）、岳蜀华副教授（通讯作者）、陈珣助理教授（共同第一作者）研究团队，联合北京大学肿瘤医院、北京市肿瘤防治研究所、恶性肿瘤发病机制及转化研究教育部重点实验室季加孚教授、李子禹教授（通讯作者）和吴舟桥医师（共同第一作者）研究团队，在著名跨学科综合性期刊《Advanced Science》上发表无标记智能化光学分子细胞病理的最新成果“Accurate and Rapid Detection of Peritoneal Metastasis from Gastric Cancer by AI-Assisted Stimulated Raman Molecular Cytology”。威廉希尔为第一完成单位。
胃癌是严重威胁人类健康的重大疾病。腹膜转移占胃癌远处转移的50%～60%，是进展期胃癌死亡的首要原因。腹膜转移与否很大程度上决定了治疗策略，因此及时准确的诊断至关重要。腹膜转移的金标准是腹腔探查下活检组织病理学检查，但穿刺取样存在风险，通常不在术前进行，而且耗时过长，无法在术中获得最终病理结果。目前的诊断方法主要是腹腔灌洗液脱落细胞病理学检查，其具备损伤小、风险小的优点，但其检测灵敏度不足60%（即漏诊率较高），且高度依赖病理医生经验、一致性差、难以标准化和自动化。针对上述问题，本研究利用受激拉曼散射分子成像无标记、高速、高灵敏、高化学特异性的优势，融合人工智能算法，提出一种全新的无标记智能化光学分子细胞病理检测方法，显著提升胃癌腹膜转移检测的灵敏度，且缩短检测时间。相关技术所申请的发明专利已获得授权，有望为胃癌腹腔脱落细胞和腹膜转移的检测提供更加快速有效的临床解决方案。
受激拉曼散射显微成像是一类新兴的无需荧光标记的分子成像技术，近年来为肿瘤代谢和诊断的研究提供了有力手段。本研究基于受激拉曼散射的单细胞分子成像，首先采集胃癌腹腔脱落细胞的脂质、蛋白、核酸3个通道的原位图像，再利用深度学习网络实现高精准的单细胞分割，接着提取和筛选在阴性和阳性病例中具有显著差异的12个单细胞形态和成分特征，然后利用PCA降维和K-means聚类方法，识别出脱落细胞中指示阳性和阴性的细胞亚群（significant marker cell cluster），从而实现胃癌腹膜转移的精准诊断。经80个病例（53951个脱落细胞）的实验验证，结果显示，该方法在20分钟内实现单病例的腹腔脱落细胞检测，腹膜转移的诊断灵敏性和特异性达到81.5%和84.9%，AUC达到0.85。而且，本研究还发现单细胞形态特征主要贡献了诊断特异性，而单细胞成分特征主要贡献了诊断灵敏度，这也就很好地解释了受激拉曼散射分子成像能够显著提高诊断灵敏度的原因。
本研究得到了国家自然科学基金、北京市自然科学基金、高等学校学科创新引智计划（111计划）等项目的支持。
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https://onlinelibrary.wiley.com/doi/10.1002/advs.202300961
