رنگ‌آمیزی نمونه‌های بیولوژیکی مبتنی بر هوش مصنوعی

رنگ‌آمیزی بافت‌شناسی، ابزار اصلی برای معاینه بافت در کلینیک‌ها و تحقیقات علوم زندگی، به طور معمول در آزمایشگاه‌های پاتولوژی برای کمک به ارزیابی پاتوفیزیولوژی و تشخیص بیماری انجام می‌شود. با وجود استفاده گسترده، روش‌های استاندارد رنگ‌آمیزی بافت‌شناسی با اشکالاتی مانند مراحل آماده‌سازی سخت، زمان طولانی، هزینه‌های بالا و نتایج متناقض مواجه هستند.

رنگ‌آمیزی مجازی، یک روش مبتنی بر یادگیری عمیق برای تولید دیجیتالی لکه‌های بافت‌شناسی، این پتانسیل را دارد که جریان‌های کاری رنگ‌آمیزی بافت‌شناسی سنتی را متحول کند. با حذف نیاز به رنگ‌آمیزی شیمیایی و ترکیبات سمی، رنگ‌آمیزی مجازی جایگزینی سریع، مقرون‌به‌صرفه و دقیق برای روش‌های رنگ‌آمیزی سنتی است که می‌تواند به طور بالقوه دقت و سرعت تشخیص‌ها را بهبود بخشد و منجر به نتایج بهتر بیمار و کاهش هزینه‌های مراقبت‌های بهداشتی شود.

گروه Ozcan در UCLA اخیرا مقاله ای را در مورد این فناوری رنگ آمیزی مجازی در حال ظهور منتشر کرده است. این مقاله مروری با عنوان «رنگ‌آمیزی بافت‌شناسی مجازی نمونه‌های بیولوژیکی مبتنی بر یادگیری عمیق»، یک مرور کلی از پیشرفت‌های اخیر در زمینه رنگ‌آمیزی مجازی ارائه می‌کند. این مفاهیم اساسی، گردش کار توسعه معمولی، و چشم اندازهای آینده فناوری رنگ آمیزی مجازی مبتنی بر یادگیری عمیق را پوشش می دهد. همچنین برخی از نتایج کلیدی از کارهای نماینده را برجسته می کند و پیشرفت تحقیقات به روز را در این زمینه به سرعت در حال تحول خلاصه می کند.

منتشر شده در نور: علم و کاربردهادر مجله Springer Nature، این مقاله مروری در مورد رنگ‌آمیزی مجازی منبع ارزشمندی را برای محققان، مهندسان نوری، میکروسکوپ‌ها، دانشمندان کامپیوتر، زیست‌شناسان، بافت‌شناسان و آسیب‌شناسان فراهم می‌کند. دکتر آیدوگان اوزجان گفت: “ما معتقدیم که این مقاله مروری به عنوان اطلسی از پیشرفت های فنی در این زمینه تحقیقاتی عمل می کند و درک سطح بالایی از آخرین پیشرفت ها در رنگ آمیزی مجازی ارائه می دهد.” و امیدواریم الهام بخش خوانندگان باشد. زمینه های علمی متنوع برای گسترش بیشتر دامنه و کاربردهای این زمینه هیجان انگیز و ادامه دادن به مرزهای آنچه که با رنگ آمیزی مجازی امکان پذیر است، ادامه یابد.