新工具有助于区分血栓形成的缘故原由

一种使用尖端手艺的新工具能够凭据血栓形成的缘故原由来区分差别类型的血栓。这个工具可以辅助医生诊断是什么导致了血凝块，并辅助他们选择一种针对导致血凝块破碎的治疗方式。例如，它可以辅助他们确定阿司匹林或其他抗凝血药物是否是刚患心脏病或中风的人的最佳选择。

当血小板群集在一起时，就会泛起血栓。这有助于伤口后止血，但也可能通过壅闭血管造成中风或心脏病发作。差别类型的血凝块是由差别的分子引起的，但它们看起来都异常相似，因而使用显微镜等现有工具险些无法将它们区分开来。

为了开发一种更有用的方式来识别差别类型的血栓，研究人员从一个康健人身上采集血液样本，然后将其暴露在差别的凝血剂中。研究小组使用一种叫做高通量成像流式细胞术的手艺，拍摄了数千张差别类型血栓的图像。

接下来，他们使用一种称为卷积神经网络的机械学习手艺来训练计算机，以识别由差别分子引起的差别类型血栓形状的细微差异。他们在25000张电脑从未见过的血块图像上测试了这个工具，发现它也能分辨出图像中的大多数血块类型。

最后，他们测试了这个被称为智能血小板群集分类器（iPAC）的新工具是否能诊断出人类血液样本中的差别血块类型。他们从四个康健人身上采集血样，让他们接触差别的凝块剂，并显示iPAC可以区分差别类型的凝块。

iPAC是研究血栓形成机制的有力工具。这项手艺有一天也可以用来更好地领会这些血块背后的机制，只管现在对这种病毒的许多情形还不清晰。

使用这一新工具可以发现人类以前无法识别的差别类型凝块的特征，并能够诊断由凝块剂组合引起的凝块。有关血栓形成缘故原由的信息可以辅助研究人员和医生评估抗血栓药物的有用性，并为特定患者选择准确的治疗方式或治疗组合。

泉源： 

Yuqi Zhou et al, Intelligent classification of platelet aggregates by agonist type, 

eLife (2020). 

《血管与腔内血管外科杂志》

2020.05.13