研究人员绘制了人类骨髓的内容图

威尔康奈尔医学院的一个团队绘制了人类骨髓内造血细胞的位置和空间特征。他们的发现证实了有关该组织解剖学的假设，并为研究疾病提供了一种强大的新方法，从非癌性疾病(如镰状细胞性贫血)到恶性疾病(如影响骨髓的急性白血病)。

在Blood中描述的研究中，研究人员检索了纽约长老会/威尔康奈尔医学中心 29 名患者的未识别档案骨髓样本，生成了大量有关其内容之间空间关系的数据。

病理学和实验医学系多参数原位成像 (MISI) 实验室主任、威尔康奈尔大学病理学和实验医学助理教授 Sanjay Patel 博士表示，历史上创建骨髓图像一直很困难药品。他和他的同事通过设计一种方法来可视化整个组织，然后用人工智能(AI)对其进行分析，从而克服了这些挑战。

“我们已经能够以一种以前不可能的方式将我们的方法应用于档案样本，”帕特尔博士说，他也是纽约长老会/威尔康奈尔医学中心的血液病理学家，也是桑德拉和爱德华协会的成员威尔康奈尔医学院迈耶癌症中心。他指出，他们总共成功识别并确定了约 150 万个细胞的位置。

想象难以捉摸的血液发源地

我们的血细胞从骨髓开始，在那里干细胞产生祖细胞，进而产生红细胞和白细胞，以及称为血小板的伤口密封碎片。这些过程中的错误可能会导致后天性疾病，包括白血病、淋巴瘤和多发性骨髓瘤等癌症，以及出生时就存在的镰状细胞性贫血等疾病。

然而，研究血细胞在人体组织的原生环境中的诞生已被证明具有挑战性。更重要的是，当收集骨髓样本时，保存技术可以降解其所含细胞内的一些核酸和蛋白质。而且，为了避免偏差，研究人员需要捕获整块组织的图像，从而生成大量数据。

帕特尔博士的团队想出了一系列解决方案。他们首先从威尔康奈尔医学病理学和实验医学系的组织档案中收集样本。这些一到两厘米长的组织块来自接受过活检但结果证明没有疾病的患者。

MISI 实验室的研究人员测试了多种称为抗体的免疫蛋白，从常规临床诊断中使用的经过彻底审查的标记物目录中进行选择，以了解哪些最有效地标记骨髓内容物，使其通过基于荧光的可见性成像仪器。

他们在医学生物信息学公司 BostonGene Corporation 的合作者随后使用人工智能分析生成的图像，挑选出单个细胞，例如干细胞和产生血小板的巨核细胞，以及骨骼、脂肪和血管。帕特尔博士表示，这项技术使团队能够将难以管理的大量信息进行复杂的分析。

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