●王卓倫 陳君清
以色列特拉維夫大學(xué)近日發(fā)布公報說,，該大學(xué)研究人員開發(fā)出一種基于人工智能的scNET系統(tǒng),，能深入了解細胞在腫瘤等復(fù)雜生物環(huán)境中的行為變化，有望為疾病治療研究提供新途徑,。
公報說,，當前單細胞測序技術(shù)日益成熟,，使研究人員能觀察生物樣本中不同細胞群體的基因表達特征,，并探索其對個體細胞功能的影響,。在腫瘤環(huán)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(guān)測序技術(shù)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。
研究人員表示,，scNET系統(tǒng)將單細胞數(shù)據(jù)與基因互動網(wǎng)絡(luò)整合起來,，描繪出不同基因之間可能的相互影響路徑,。該系統(tǒng)提高了對樣本中細胞群體的識別準確性，能夠揭示細胞在不同條件下的基因行為特征,，幫助科學(xué)家理解健康狀態(tài)的細胞機制及其對藥物治療的反應(yīng)。
研究團隊重點研究了具有抗癌潛力的T細胞群體，借助新系統(tǒng)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(fā)現(xiàn)此前在傳統(tǒng)分析方法中是難以識別的,。
公報說，scNET展示了人工智能與生物醫(yī)學(xué)融合的巨大潛力，未來有望揭示疾病潛在機制,，開發(fā)新型治療方案,。
相關(guān)研究成果已發(fā)表在英國科學(xué)期刊《自然—方法》上。
據(jù)新華社
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