相关成果近期以封面文章形式，发表在美国《细胞》杂志上。德国亥姆霍兹慕尼黑研究中心等机构研究人员在一种名为vDISCO的成像技术基础上，开发出一种能处理高分辨率3D图像的人工智能算法DeepMACT。这种基于深度学习的算法可迅速找到患癌小鼠身体各处的癌症转移灶，包括单个癌细胞形成的转移灶。

　　DeepMACT找到癌症转移灶的准确性与人类专家相当，但速度可达后者的300倍以上。研究人员说，DeepMACT是第一种能够在全身范围内对癌症转移过程进行定量分析的方法，且可在一小时内做完人工识别需要数月才能完成的工作。

　　研究人员说，DeepMACT不仅可全面分析癌症转移情况，还可在临床前研究中评估治疗药物有效性，对靶向药物研发具有重要意义。