腫瘤，是危害我們身體最可怕的惡魔之一。要想制服它，首先就是要準(zhǔn)確地找到它，看它是怎么活動的，然后才能開展有針對性的治療。

　　自德國科學(xué)家倫琴發(fā)現(xiàn)X射線以來，人們發(fā)現(xiàn)可以通過很多的物理媒介來看到人體的各種器官和組織。于是百年來，X射線（X光CT）、伽馬射線（正電子發(fā)射斷層成像）、射頻波（磁共振成像）、超聲波（超聲成像）等各種技術(shù)快速發(fā)展并應(yīng)用于醫(yī)學(xué)診斷，極大地促進(jìn)了人類對于多種疾病的生物醫(yī)學(xué)認(rèn)知和臨床診療能力。

　　腫瘤組織也是能通過上述這些技術(shù)看到的。但是，面對惡性腫瘤之所以稱之為“惡魔”，自然有它更令人生畏的本領(lǐng)。

　　首先，非特異性的影像技術(shù)并不能很好地觀測到所有的腫瘤，因此惡性腫瘤往往能在患者體內(nèi)發(fā)展到中晚期。此時(shí)，腫瘤細(xì)胞已轉(zhuǎn)移擴(kuò)散，很難界定其分布范圍；而具有強(qiáng)特異性的影像方法，卻又由于對人體有損害、花費(fèi)貴等原因，較難用于日常身體檢查。

　　此外，即使惡性腫瘤被觀測到，受限于成像技術(shù)，腫瘤細(xì)胞術(shù)在體內(nèi)的轉(zhuǎn)移范圍和術(shù)后的殘留量也很難確定。腫瘤細(xì)胞往往會殘留在體內(nèi)，隨后東山再起。

　　所以，要想用影像技術(shù)準(zhǔn)確地找到腫瘤“惡魔”，可能還需要花費(fèi)更多的功夫。

　　光學(xué)分子影像：用光學(xué)信息捕捉到腫瘤“惡魔”

　　光學(xué)分子影像出現(xiàn)，為人們提供了新的影像技術(shù)手段。光學(xué)分子影像技術(shù)，是指成像目標(biāo)（例如腫瘤）由于藥物介入等原因會產(chǎn)生特定波長的光學(xué)信息。通過對這些光學(xué)信息進(jìn)行采集并推導(dǎo)其光源分布，進(jìn)而在分子層面上尋找和跟蹤成像目標(biāo)的運(yùn)動軌跡。

　　光學(xué)分子影像斷層可視化小鼠顱內(nèi)腦膠質(zhì)瘤區(qū)域（藍(lán)色區(qū)域）

　　舉個(gè)例子，在進(jìn)行光學(xué)分子標(biāo)記后，生物體的身體里如果出現(xiàn)了腫瘤細(xì)胞，由于熒光效應(yīng)，腫瘤細(xì)胞會發(fā)出一種特定譜段的光子。這些光子通過與生物組織的相互作用，會有一部分到達(dá)生物體的皮膚，從而被光學(xué)探測器捕捉，形成像攝影照片一樣的圖像。這時(shí)候，醫(yī)生就可以看到腫瘤的產(chǎn)生并捕捉到它的蹤跡。

　　光學(xué)分子影像可以提供極高的腫瘤成像靈敏度和特異性，又安全無輻射，目前已經(jīng)被廣泛應(yīng)用于腫瘤的預(yù)臨床動物模型研究中，并逐步開展了腫瘤臨床診療的轉(zhuǎn)化應(yīng)用。

　　從二維到三維，科學(xué)家一直在嘗試

　　然而，光學(xué)分子影像卻不得不面對一個(gè)明顯的瓶頸：所有的光學(xué)圖像只能定性地反映動物體表是否有光透出，這是一種二維成像，無法反映出光源在生物體內(nèi)的三維空間位置，難以確定腫瘤具體發(fā)生在動物體內(nèi)的哪個(gè)器官、哪片組織。

　　所以，科學(xué)家們開展琢磨，如何才能把光學(xué)分子影像技術(shù)從二維發(fā)展到三維？于是，光學(xué)散射斷層成像方法被逐步提出，試圖通過動物體表的二維光斑圖像，三維重建出動物體內(nèi)的光源位置。

　　這種重建策略在2000年左右就被提出，經(jīng)過近20年的發(fā)展，科學(xué)家們在模型精度和算法速度方面已經(jīng)做了很多的工作。但是，由于光子在生物體內(nèi)不走直線，而是高散射傳播，生物體內(nèi)不同器官和組織對于光子的散射能力又千差萬別。因此，這種方法一直受困于成像精度不夠、實(shí)用性不足。

　　利用AI，畫出“不走尋常路”腫瘤細(xì)胞的三維影像圖

　　日前，中國科學(xué)院自動化研究所分子影像院重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室，摒棄了傳統(tǒng)成像方法的思路，提出一種基于人工智能策略的新型重建方法。

　　該網(wǎng)絡(luò)以鼠腦結(jié)構(gòu)為依托訓(xùn)練重建模型，并以2D光學(xué)分子成像結(jié)果作為網(wǎng)絡(luò)輸入，重建得到三維光學(xué)光源（腦膠質(zhì)瘤）分布結(jié)果。

　　這種方法充分利用了人工智能網(wǎng)絡(luò)的優(yōu)勢，完全舍棄構(gòu)建模型去描述光子在生物體內(nèi)的傳播，而是構(gòu)建了大量的仿真數(shù)據(jù)集訓(xùn)練人工智能網(wǎng)絡(luò)，讓計(jì)算機(jī)自己去“學(xué)習(xí)”和“理解”體表光斑和體內(nèi)光源的關(guān)系，然后構(gòu)建出一個(gè)新的模型，最終準(zhǔn)確定位腫瘤細(xì)胞的三維位置，繪制出它活動路徑的三維分布圖。

　　該方法顯著提高了成像精度。一系列實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明，這種新型人工智能方法對于腫瘤的三維定位誤差均小于80微米，而傳統(tǒng)方法的定位誤差為350微米以上。

　　這項(xiàng)研究表明，人工智能在提高生物醫(yī)學(xué)成像的成像精度上，有著顯著的優(yōu)越性和應(yīng)用潛力，為疾病動物模型乃至臨床患者的影像學(xué)研究提供了全新的思路。

　　也就是說，借助人工智能的力量，人們在定位和跟蹤腫瘤“惡魔”的進(jìn)程中，又往前邁進(jìn)了一步。而如何更快、更準(zhǔn)確地找到腫瘤“惡魔”，依然是科學(xué)家們所努力的方向。