利用深度学习对恒河猴埃博拉病毒病的组织形态学分析
2020年春季澳门威尼斯人注册网站研究孵化奖获得者
挑战是什么？
埃博拉病毒病（EVD）由埃博拉病毒属4种中的1种（扎伊尔、苏丹、Taï森林和本迪布焦）引起。 这些会导致人类出现出血热。 致死率在25-90%之间。 在2014-2016年发生的西非疫情中，几内亚、利比里亚和塞拉利昂发生了28,652例病例和11,325例死亡，估计给全球经济造成530亿美元的损失。 有史以来第二大埃博拉病毒病疫情目前正在刚果民主共和国得到解决。 截至2020年4月5日，其中包括3453例病例和2264例死亡。 值得注意的是，这是首次向在疫情期间接种了疫苗的22.3万多人分发了高效安全的疫苗。 不幸的是，该疫苗仅对埃博拉病毒有效，而对其他三种埃博拉病毒无效。 因此，埃博拉病毒病仍然是一个重大的新出现的公共卫生威胁。
解决方案是什么？
尼古拉斯·科罗斯兰德和哈里里计算澳门威尼斯人注册网站研究所的澳门威尼斯人注册网站研究员兼初级教员Vijaya Kolachalama共同致力于开发新的分析工具，用于理解生物数据集以及定量组织形态学“病理”与其他临床病理澳门威尼斯人注册网站研究数据的相互关系。 此外，他们的澳门威尼斯人注册网站研究代表了促进两名教授之间合作的机会，他们在专业知识、病理学和计算机科学方面具有独特而协同的领域。 这种合作将导致自主分类和量化evd相关的组织形态学表型的能力。
什么是过程？
该团队将使用从恒河猴的肝脏和脾脏收集的纵向样本的组合，这些样本收集于感染后3-8天（DPI），以及由于临床恶化而被安乐死的末期动物（6-8 DPI）。 These samples have been chemically inactivated and transported to Dr. Crossland’s BSL-2 laboratory and are available immediately for Model Table 1. 埃博拉病毒病组织形态学表型。 提出利用深度学习对EVD的组织形态学表型进行自主分类和量化。