日前，来自中国和澳大利亚的研究人员通过研究开发出了一种新算法，这种新算法能够帮助检测血管的早期形成，未来或有望帮助进行恶性肿瘤的早期诊断，并且改善患者疗法的成功率。研究人员开发出的这种新型软件(算法)能够明显改善对新血管产生的检测，我们都知道新血管的产生(血管发生)能够促进癌症的进展。

　　图片摘自：CSIRO

　　对血管生长进行早期诊断或许就能够帮助研究人员对恶性肿瘤的生长进行快速检测，而这也是癌症疗法成功以及患者生存率该删的关键因素。这项研究中研究人员通过联合研究在癌症发生的多个阶段对小鼠的大脑和肝脏进行成像分析。研究人员对来自26只小鼠的高分辨率3D 微型CT图片进行分析研究，利用这些图片，研究者们就开发出了一种强大的算法来对机体的脉管系统进行准确描述，而且这还能够对血管及其分支的长度和形状形成予以保留。

　　研究人员利用一种名为终点限制(end-point constraints)的技术来进行研究，终点对于保留新生血管几何学特性非常重要，包括末梢血管的分支模式和长度等。截至目前为止，通过高分辨率成像来获取血管结构的图片仅能够帮助产生血管结构的骨架图，而这往往仅会提供有限的的细节和准确性。

　　对血管系统进行准确的定量(尤其是末梢血管分支的数量)在准确评估和疗法的开发上扮演着关键的角色。抗血管发生疗法往往旨在抑制癌症产生新的血管，而随着时间持续监测血管的微小改变往往非常必要，因为患者对抗血管发生疗法会产生不同的疗法。研究人员所开发上的新型软件能够帮助测定血管增生过程中所发生的微小改变，包括血管分支的数量和长度，而且还能够产生更加明显的血管系统骨架。研究者Sanchia Aranda教授表示，癌症形成心血管的能力往往是癌症所具有的关键特性，因为其能够促进癌细胞扩散到机体其它部位中。这项研究计划中，我们希望通过血管的3D同步加速图像来帮助研究肿瘤的微环境，从而帮助我们理解关键的癌症进展过程。

　　目前研究者希望通过开发新型的策略来干扰血管发生，从而有效阻断癌症的扩散。为了能够将本文的研究成果推向人类的临床试验中，研究人员如今正在寻找新型的3D成像技术，并且同硬件制造商合作，在对人类安全的辐射水平下产生高分辨率的图像。研究者Dadong Wang说道，这种新型软件的应用或许能够在3D血管发生分析的基础上被进一步扩展。研究人员开发的对血管发生进行早期诊断和定量化分析的算法或许能够帮助他们向开发癌症诊断和治疗的新方法迈向一大步，然而如今这种新算法能够广泛应用到其它应用中，比如用于药物开发的3D突起生长分析中。

　　研究者表示，在应用于人类患者之前，他们或许还有很长一段路要走，如今他们正在寻找合作伙伴来进行下一步深入的研究。