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意义：由于靶细胞稀少且不同标本之间背景信号存在差异，荧光显微镜中的稀有细胞识别仍然具有挑战性。将标本特异性的荧光富集与图像分类相结合，可能实现对稀有细胞更高效且更具特异性的自动检测。 目的：我们开发了一个两阶段框架，用于在荷瘤小鼠和无瘤小鼠的外周血单个核细胞（PBMC）制备样本中识别并定量候选稀有循环混合肿瘤细胞（CHCs，ECAD+/CD45+）。 方法：对来自28只小鼠的PBMC进行了多通道荧光显微成像。采用匹配的未染色样本建立动物特异性的ECAD和CD45背景分布，用于候选细胞富集。使用盲法多标注者共识标签，基于DAPI、ECAD和CD45图像裁剪块训练卷积神经网络（CNN）。通过10次随机初始化下的留一动物交叉验证评估泛化性能。最终分类采用10模型集成，并使用以分割细胞总数为暴露量的负二项回归比较组间稀有细胞负担。 结果：在1,065,512个分割细胞中，富集步骤保留了10,176个候选细胞（0.96%），将搜索空间缩减了99%以上。5只可评估荷瘤动物中有4只显示出可重复的留出判别性能，其中量化的受试者工作特征曲线下面积（AUROC）中位数为0.918–0.951；1只动物为可重复的离群值（中位AUROC为0.338）。集成模型部署后，在荷瘤动物中，每50,000个分割细胞可识别出157.94个阳性共识细胞，而对照组为49.55个。估计荷瘤动物中的稀有细胞发生率高出3.15倍（95% CI，0.91–10.99；双侧p=0.071；预先指定的单侧p=0.036）。 结论：标本特异性的荧光富集结合监督式图像分类，缩小了细胞搜索空间，并实现了对一种稀有CHC（ECAD+/CD45+）表型的自动化定量。跨动物验证还识别出标本特异性的泛化失败，凸显了基于生物学标本层面验证的重要性。
意义：由于目标细胞稀少且不同标本之间背景存在差异，荧光显微镜中的稀有细胞识别仍然具有挑战性。将标本特异性的荧光富集与图像分类相结合，可能实现对稀有细胞更高效且特异性更强的自动检测。
目的：我们开发了一个两阶段框架，用于在荷瘤小鼠和未荷瘤小鼠的外周血单个核细胞（PBMC）制备样本中识别并定量候选稀有循环混合型肿瘤细胞（CHCs，ECAD+/CD45+）。
方法：对来自28只小鼠的PBMC采用多通道荧光显微镜进行成像。匹配的未染色样本用于建立动物特异性的ECAD和CD45背景分布，以进行候选细胞富集。采用盲法多标注者共识标签，基于DAPI、ECAD和CD45图像裁剪块训练卷积神经网络（CNN）。通过留一动物交叉验证并结合10次随机初始化评估模型的泛化能力。最终分类采用由10个模型组成的集成模型，并使用以分割细胞总数为暴露量的负二项回归比较组间稀有细胞负荷。
结果：在1,065,512个分割细胞中，富集步骤保留了10,176个候选细胞（0.96%），将搜索空间缩小了99%以上。5只可评估荷瘤动物中有4只显示出可重复的留出判别性能，其中量化的受试者工作特征曲线下面积（AUROC）中位数为0.918–0.951；另有1只动物为可重复的离群值（AUROC中位数为0.338）。集成模型部署后，在荷瘤动物中每50,000个分割细胞可识别出157.94个阳性共识细胞，而对照组为49.55个。估计的稀有细胞发生率在荷瘤动物中高出3.15倍（95% CI，0.91–10.99；双侧p=0.071；预先设定的单侧p=0.036）。
结论：标本特异性的荧光富集结合监督式图像分类，缩小了细胞搜索空间，并实现了对稀有CHC（ECAD+/CD45+）表型的自动定量。跨动物验证还识别出标本特异性的泛化失败，凸显了生物学标本层面验证的重要性。
📄 原文链接：https://www.biorxiv.org/content/10.64898/2026.08.14.744773v1?rss=1
🏷️ 深度学习 荧光显微成像 循环杂合细胞 胰腺癌模型 卷积神经网络 稀有细胞识别