سفر سلولهای سرطانی از تومور به جریان خون
سلولهایی که از تومور اصلی جدا شده و وارد رگهای خونی میشوند، به اختصار CTC نامیده میشوند. این سلولها صرفاً نشاندهنده حضور بیماری نیستند، بلکه پتانسیل مهاجرت به اندامهای مختلف بدن و ایجاد تومورهای جدید را دارند. به همین دلیل، شناسایی سریع و دقیق آنها برای پزشکان اهمیت حیاتی دارد؛ چرا که تشخیص زودهنگام این سلولها، مسیر پایش پیشرفت بیماری و ارزیابی میزان اثربخشی درمانهای پزشکی را هموار میکند.
چالش شناسایی «سوزنی در انبار کاه»
بزرگترین مانع در مسیر شناسایی CTCها، تعداد بسیار اندک آنها در مقایسه با سایر اجزای خون است. در هر نمونه خون، میلیونها گلبول قرمز و سفید جریان دارد، در حالی که تعداد سلولهای سرطانی ممکن است بسیار محدود باشد. این تفاوت فاحش در تعداد، فرآیند شمارش و تفکیک این سلولها را به عملیاتی زمانبر و دشوار تبدیل کرده است.
روشهای متداول برای جداسازی سلولها
پژوهشگران طی سالهای گذشته راهکارهای متنوعی را برای استخراج این سلولهای کمیاب توسعه دادهاند. برخی از این متدهای شناسایی عبارتند از:
- استفاده از آنتیبادیهای اختصاصی برای جذب سلولها
- جداسازی بر اساس تفاوت در اندازه یا چگالی سلولی
- بررسی میزان چسبندگی سلولهای سرطانی
- بهرهگیری از ویژگیهای فیزیکی نظیر خواص آکوستیکی و هیدرودینامیکی
هر یک از این روشها محدودیتهای خاص خود را دارند و نیاز به راهکارهای دقیقتر و سریعتر را بیش از پیش احساس میکنند.
نقش هوش مصنوعی در دقتبخشی به تشخیص
هاجر مقدس، استادیار گروه مهندسی مکانیک دانشگاه یاسوج، به همراه یکی از همکاران دانشگاهی خود، پژوهشی را با هدف بررسی کاربرد هوش مصنوعی در تشخیص سلولهای سرطانی جریان خون انجام دادهاند. آنها در این مطالعه بر ساختارها و مبانی روشهای هوشمند برای شناسایی و شمارش خودکار این سلولها تمرکز کردهاند.
این پژوهش در قالب یک مطالعه مروری صورت گرفته است. محققان با بررسی نظاممند مطالعات پیشین، کاربردهای یادگیری ماشین (Machine Learning) و یادگیری عمیق (Deep Learning) را در تحلیل نمونههای واقعی خون بررسی کردهاند تا تصویری جامع از پیشرفتهای تکنولوژیک در این حوزه ارائه دهند.