微核组学可视化分析与人工智能检测策略的研究进展

作     者：王保民 胡耿 胡丽华 陈丹 安羽 李呈 贾光 胡贵平 Wang Baomin;Hu Geng;Hu Lihua;Chen Dan;An Yu;Li Cheng;Jia Guang;Hu Guiping

作者机构：北京航空航天大学生物与医学工程学院北京100191 北京航空航天大学医学科学与工程学院北京100191 北京大学第一医院北京100034 北京航空航天大学大数据精准医疗高精尖创新中心北京100191 北京大学公共卫生学院北京100191 

出 版 物：《中华预防医学杂志》 (Chinese Journal of Preventive Medicine)

年 卷 期：2022年第56卷第3期

页      面：391-396页

核心收录：

学科分类：1002[医学-临床医学] 08[工学] 081104[工学-模式识别与智能系统] 100214[医学-肿瘤学] 0811[工学-控制科学与工程] 10[医学] 

基　　金：国家自然科学基金(82003427 U2004202)。 

主　　题：基因组学 人工智能 生物学标记 微核 可视化分析 

摘      要：微核组学试验可综合展示DNA损伤与修复、染色体断裂或丢失、细胞生长抑制等多种有害结局终点,具有快速、简便、经济等特点。其不仅被广泛应用于综合评估外源性化学物质的遗传作用类型和模式,还在癌症人群的高风险筛查和风险评估中具有重要意义。然而,传统的微核组学图像计数方法(人工镜检计数、流式细胞仪计数、计算机图像分析系统)存在耗时长、准确度低,花费大等特点,不能满足当前大规模、多指标、快速化、高精度以及可视化的分析要求。近年来,随着大数据精准医疗时代的快速发展,基于机器学习的新型微核组学可视化分析与深度学习的检测策略展现出很好的应用前景。本综述在分析微核组学的应用价值的基础上,对微核图像传统和新型人工智能计数进行了系统的比较,并对微核图像检测的未来方向进行了初步探讨。