根据最近在《eLife》上发表的一项研究，一种新开发的工具能够根据导致血液凝块的原因来区分不同类型的血液凝块。
该工具可以帮助医生诊断是什么原因导致了血凝块的发生，并帮助他们选择合适的治疗方法。例如，该工具可以帮助他们确定对于刚刚心脏病发作或中风的人来说，阿司匹林或其它抗凝血药是否是最佳选择。
当血小板聚集在一起时，就会发生血块。这可以帮助在破损受伤之后阻止出血，但也可能由于阻塞血管而导致中风或心脏病发作。文章Yuqi Zhou博士解释说：“不同类型的血凝块是由不同的分子引起的，但它们看起来都非常相似。此外，使用显微镜等现有工具几乎无法分辨它们。”
为了开发出一种更有效的方法来识别不同类型的血凝块，Zhou和她的同事从健康个体那里采集了血样，然后将它们暴露于不同的血凝剂中。该团队使用高通量成像流式细胞术的技术捕获了数千种不同类型的血块的图像。
接下来，他们使用一种称为卷积神经网络的机器学习技术来训练计算机程序，以识别由不同分子导致的不同凝块形状的细微差异。他们利用25,000个凝块图像测试了此工具的功能，发现它能够区分图像中的大多数凝块类型。
最后，他们测试了这个名为智能血小板聚集分类器（iPAC）的新工具是否可以诊断人类血液样本中的不同凝块类型。他们从四个健康人那里采集了血液样本，然后将它们暴露于不同的凝结剂中，结果表明iPAC可以区分出不同类型的凝块。
“我们证明，iPAC是研究血块形成潜在机制的有力工具，” Zhou说。她补充说，鉴于最近有报道称COVID-19会引起血液凝块，尽管有很多关于病毒的知识目前尚不清楚，但有一天该技术也可用于更好地了解这些凝块形成的机制。 |
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