AI助力揭示細胞在腫瘤等複雜生物環境中的變化 | 聯合早報
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以色列特拉維夫大學研究人員開發出一種基於人工智能(AI)的scNET系統,能深入瞭解細胞在腫瘤等複雜生物環境中的行為變化,有望為疾病治療研究提供新途徑。
新華社報道,以色列特拉維夫大學近日發佈公報説,當前單細胞測序技術日益成熟,使研究人員能觀察生物樣本中不同細胞羣體的基因表達特徵,並探索其對個體細胞功能的影響。在腫瘤環境中,這種研究尤其重要,既可以觀察治療對癌細胞本身的作用,也能分析其對腫瘤周圍促癌或抗癌細胞的影響。然而,目前相關測序技術還存在一些問題,使得研究人員難以精準捕捉控制細胞功能的遺傳程序變化。
研究人員説,scNET系統將單細胞數據與基因互動網絡整合起來,描繪出不同基因之間可能的相互影響路徑。這個系統提高了對樣本中細胞羣體的識別準確性,能夠揭示細胞在不同條件下的基因行為特徵,幫助科學家理解健康狀態的細胞機制及其對藥物治療的反應。
研究團隊重點研究具有抗癌潛力的T細胞羣體,藉助新系統首次清晰觀察到藥物如何激活T細胞的細胞毒性功能,從而更有效攻擊腫瘤細胞,而這一發現此前在傳統分析方法中是難以識別的。
公報説,scNET展示人工智能與生物醫學融合的巨大潛力,未來有望揭示疾病潛在機制,開發新型治療方案。
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相關研究成果已發表在英國科學期刊《自然—方法》上。