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GANDA: A deep generative adversarial network conditionally generates intratumoral nanoparticles distribution pixels-to-pixels

像素 深度学习 纳米医学 分布(数学) 人工智能 计算机科学 模式识别(心理学) 纳米颗粒 纳米技术 数学 材料科学 数学分析
作者
Yuxia Tang,Jiulou Zhang,Doudou He,Wenfang Miao,Wei Liu,Yang Li,Guangming Lu,Fei‐Yun Wu,Shouju Wang
出处
期刊:Journal of Controlled Release [Elsevier BV]
卷期号:336: 336-343 被引量:20
标识
DOI:10.1016/j.jconrel.2021.06.039
摘要

Intratumoral nanoparticles (NPs) distribution is critical for the success of nanomedicine in imaging and treatment, but computational models to describe the NPs distribution remain unavailable due to the complex tumor-nano interactions. Here, we develop a Generative Adversarial Network for Distribution Analysis (GANDA) to describe and conditionally generates the intratumoral quantum dots (QDs) distribution after i.v. injection. This deep generative model is trained automatically by 27,775 patches of tumor vessels and cell nuclei decomposed from whole-slide images of 4 T1 breast cancer sections. The GANDA model can conditionally generate images of intratumoral QDs distribution under the constraint of given tumor vessels and cell nuclei channels with the same spatial resolution (pixels-to-pixels), minimal loss (mean squared error, MSE = 1.871) and excellent reliability (intraclass correlation, ICC = 0.94). Quantitative analysis of QDs extravasation distance (ICC = 0.95) and subarea distribution (ICC = 0.99) is allowed on the generated images without knowing the real QDs distribution. We believe this deep generative model may provide opportunities to investigate how influencing factors affect NPs distribution in individual tumors and guide nanomedicine optimization for molecular imaging and personalized treatment.
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