摘要：近日，南京鼓楼医院临床干细胞研究室王斌教授团队联合东南大学图像科学与技术实验室陈阳教授团队，在国际期刊Biomedical Signal Processing and Control上发表了一项重要研究成果。

近日，南京鼓楼医院临床干细胞研究室王斌教授团队联合东南大学图像科学与技术实验室陈阳教授团队，在国际期刊Biomedical Signal Processing and Control上发表了一项重要研究成果。

他们成功地运用人工智能技术，仅凭细胞形态的图像分析，就能快速而精准地判断干细胞的衰老状态。

这一技术突破，为未来干细胞产品的质量控制带来了全新的方法，极有希望解决当前干细胞临床应用中的一道关键瓶颈。

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这几年，干细胞治疗在医疗领域越来越火了起来，尤其是间充质干细胞（医学上简称MSCs），凭借其强大的再生能力和免疫调节功能，成为再生医学界炙手可热的研究对象。

不过，虽然干细胞看起来前景光明，但实际操作时也并非一帆风顺。尤其是在实验室培养过程中，细胞经过多次“传代”（通俗点说，就是细胞不断地一代代培养繁殖下去），往往会出现明显的衰老迹象。

具体表现是什么样呢？比如，人脐带间充质干细胞（简称HUCMSCs）培养久了，细胞外观会变得又扁又大，好像“胖了一圈”，还会出现一些奇怪的泡状结构，有的细胞甚至多出了几个明显膨大的细胞核。

体外培养的HUCMSCs在传代过程中（P2、P5和P10）呈现不同的细胞形态

细胞一旦进入衰老期，它的活性和功能也会大打折扣，生长速度减慢，免疫调节效果也跟着降低，一些与衰老相关的指标，比如Ki67、pRPS6、β-半乳糖苷酶，以及一些“抗衰老卫士”基因P16、P21、P53等的表达水平也会发生明显变化。

体外培养不同代次HUCMSCs表现出不同的免疫调节能力

HUCMSCs随传代次数增加呈现复制性衰老的特征

说到这里，很多人或许会问：这么明显的问题，难道之前没有检测办法吗？事实上，传统检测方法倒不是没有，只不过这些方法往往耗时又费劲，很难满足临床快速筛查的需求。

为了攻克这一难题，南京鼓楼医院和东南大学的研究人员大胆尝试，引进了当下流行的深度学习技术。

ResNext分类算法

团队选用了ResNeXt神经网络（这是一种专门处理图像识别任务的人工智能算法），对HUCMSCs细胞图像进行训练分析，结果令他们喜出望外：这个智能系统居然能根据细胞图像，迅速判断出干细胞传代次数和衰老状态的准确程度，远超预期。

ResNeXt网络预测HUCMSCs的代次

研究团队对14株人脐带干细胞进行了深入分析，从第一代（P1）到第十代（P10）都做了详细测试。

在验证环节，这套智能系统识别细胞代次（传代次数）的准确率惊人：预测误差在3代以内时准确率高达91.9%，扩大到5代以内时，准确率更是飙升到了99.5%。

即使是在严格的测试集中，这一方法依然表现出色，3代误差内的准确率有56.7%，而5代以内准确率更高达91.0%。

更令人欣喜的是，这个智能系统还能分辨出不同来源的间充质干细胞，比如区别来自脐带的HUCMSCs和骨髓来源的HBMMSCs，识别准确率同样达到90.2%。

ResNeXt网络预测MSCs种类

要知道，不同组织来源的干细胞，虽然都是MSCs，但具体功能和治疗用途差别还是挺大的。这种快速、精准的分类方法，无疑为未来干细胞产品的质量监管、细胞溯源提供了重要保障。

从行业视角来看，这一成果不光有科研价值，更有实际应用前景。目前，医院和科研机构在评价干细胞质量时，经常为各种复杂的检测步骤烦恼不已，而新的检测技术则大大简化了这道程序。

只需采集细胞形态的图片，这套智能系统就能迅速给出答案。更直白一点讲，这个方法帮大家省下的不仅仅是钱和时间，更可能直接提高干细胞疗法在临床上的成功率。

当然，研究团队也坦言，现阶段这一技术的应用还只是开了个好头，未来仍需扩大样本库，比如引入更多不同类型的MSCs细胞数据，不断提高识别准确率和稳定性。

但可以肯定的是，随着技术逐渐成熟，干细胞治疗在临床上的可靠性将获得更坚实的支撑，患者们也将因此获得更大的受益空间。

来源：医食参考