新工具有助于区分血块的原因

一个新工具使用尖端技术可以区分不同类型的血凝块基于是什么导致了他们,在eLife根据今天公布的一项研究。

这个工具可以帮助医生诊断是什么引起血凝块,并帮助他们选择一个治疗目标分解的原因。例如,它可以帮助他们确定阿司匹林或另一种抗凝药物将是最好的选择对于一个人刚刚有心脏病发作或中风。

血凝块出现在小粘性白细胞血小板聚集在一起。这可以帮助止血后降低,但它也可以是有害的导致中风或心脏病发作的阻塞血管。“不同类型的血凝块是由不同的分子,但是他们看起来都很相似,”周韩宇奇作者解释说,博士生的化学、日本东京大学。“更重要的是,他们几乎不可能分辨使用现有的工具,如显微镜。”

开发一种更有效的方法来识别不同类型的血凝块,周和她的同事们把健康个体的血液样本,并将它们完全暴露于不同的凝血剂。团队被成千上万的不同类型的凝块的图像利用高通量技术成像流式细胞术。

他们下一个使用机器学习技术的类型称为卷积神经网络训练计算机识别的细微差别的形状不同类型的凝块引起的不同的分子。他们测试这个工具25000凝块图像计算机从未见过,发现它也能够区分大多数凝块类型的图像。

“最后,他们测试了这个新工具,它们叫智能血小板聚合分类器(iPAC),可以诊断不同的凝块类型在人类血液样本。他们把四个健康人的血液样本,暴露出他们不同的凝血剂,显示,iPAC可以区分不同类型的凝块。

“我们表明,iPAC是一种强大的工具为研究血栓形成的潜在机制,”周说。她补充说,鉴于最近报道,COVID-19引起血栓,这项技术有一天可以被用来更好地理解这些血块背后的机制,虽然目前仍未知的病毒。

“使用这个新工具可能会发现不同类型的凝块的特点,以前不被人类,并使血栓的诊断引起的凝血剂的组合,“Keisuke Goda资深作者说,东京大学化学系教授。“信息血块的原因可以帮助研究人员和医生评估抗凝药物的有效性,选择正确的治疗,或治疗的组合,为特定的病人。”

参考:周,Y。Yasumoto,。Lei, C。黄,C。小林,H。吴,Y。,。Goda, k (2020)。智能分类的血小板聚集受体激动剂类型。ELife,9。doi: 10.7554 / elife.52938

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