Gastric cancer is among the most malignant tumours with the highest incidence and mortality rates. The early detection and accurate histopathological diagnosis of gastric cancer are essential factors that can help increase the chances of successful treatment. While the worldwide shortage of pathologists has imposed burdens on current histopathology services, it also offers a unique opportunity for the use of artificial intelligence assistance systems to alleviate the workload and increase diagnostic accuracy. To the best of our knowledge, there has not been a clinically applicable histopathological assistance system with high accuracy that can generalize to whole slide images created with diverse digital scanner models from different hospitals. Here, we report a clinically applicable artificial intelligence assistance system developed at the Chinese PLA General Hospital, China, using a deep convolutional neural network trained with 2,123 pixel-level annotated H&E-stained whole slide images. The model achieved a sensitivity near 100% and an average specificity of 80.6% on a real-world test dataset, which included 3,212 whole slide images digitalized with three scanner models. We showed that the system could aid pathologists in improving diagnostic accuracy and preventing misdiagnoses. Moreover, we demonstrated that our system could perform robustly with 1,582 whole slide images from two other medical centres. Our study suggests the feasibility and benefits of using histopathological artificial intelligence assistance systems in routine practice scenarios.

Conjugation to a carrier protein is essential to give rise to the antigenicity of hapten, which is a small molecule and cannot induce an immune response by itself alone. Three carrier proteins e.g. KLH (Keyhole Limpet Hemocyanin), BSA (Bovine Serum Albumin ), and OVA (Ovalbumin) were used mostly. KLH is advantageous to the others, majorly owing to its strong immunogenicity and limited usage in other biological assays. However, the solubility of KLH is not as well as the others, especially after hapten conjugation. Besides, the high market price of KLH results in high costs in vaccine and antibody development. Here, we extracted the shrimp hemocyanin (SHC) from Penaeus vannamei (P. vannamei) with a production yield of > 1 g proteins (98 % pure) per 1 kg shrimp. Compared to KLH, the peptide-SHC conjugates exhibit higher solubility after hapten conjugation. Furthermore, compared with KLH, SHC induces comparable antibody production efficiency in mammals, with or without conjugation. Finally, rabbit polyclonal antibodies or mouse monoclonal antibodies were generated by immunizing SHC-peptide conjugates, and their applications in western blot, immunofluorescence and immunohistochemistry were confirmed. Therefore, we demonstrated that SHC may be used as a substitute for KLH in future antibody and vaccine development