基于 CTC 液体活检智能筛查的胃癌精准诊疗评估系统及应用

本项目将通过已有的多功能免疫脂质磁球（EpCAM、Vimentin 等多位点）分离技术将循环肿瘤细胞（CTC）进行分离，在免疫荧光技术的基础上，结合加权引导滤波的 Retinex 细胞图像增强算法及轻量级卷积神经网络的 CTC 智能识别方法，针对 CTC 图像存在灰度不均匀、低对比度以及边缘模糊等特点，利用深度学习等人工智能方法，进行分割与识别，对胃癌患者血液中的 CTC 进行靶向分离及精准鉴定，实现对 CTC 的精准识别，建立基于 CTC 的早期胃癌精准诊断模型；同时，在获得的 CTC 单细胞基础上，结合 CTC 单细胞的免疫组化/Fish 信息，及 CTC 单细胞的基因突变和基因组学测试数据，整合临床医疗数据（病理、肿瘤分级分期、化疗敏感性、耐药性、放疗敏感性、预后预测等）、专业文献等，再将生物信息和临床信息结合起来，基于 CTC 液体活检的大数据开展相关科学研究，构建智能筛查的胃癌精准诊疗评估系统，并最终对患者进行精准的个体化诊疗评估分析，实现对早期胃癌的精准诊断及胃癌患者临床疗效的精准评估。