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新的AI系统发现隐藏的细胞子类型，提升精密药物
CellLens揭示了组织内细胞行为的隐藏模式，为细胞异质性提供了更深入的见解 - 对于推进癌症免疫疗法至关重要。
来源:MIT新闻 - 人工智能为了为癌症产生有效的靶向疗法，科学家需要在不同肿瘤内部和跨不同肿瘤内分离癌细胞的遗传和表型特征，因为这些差异会影响肿瘤对治疗的反应。
这项工作的一部分需要深入了解每个癌细胞在肿瘤中表达的RNA或蛋白质分子，以及在显微镜下的样子。
传统上，科学家分别研究了其中一个或多个这些方面，但是现在使用卷积神经网络和图形神经网络的组合，将所有三个领域融合在一起，将所有三个领域融合在一起。这使系统可以将具有相似生物学的细胞分组 - 即使在孤立的情况下看起来非常相似的细胞，但根据周围环境的行为有所不同。
这项研究最近发表在《自然免疫学》上，详细介绍了麻省理工学院，哈佛医学院，耶鲁大学，斯坦福大学和宾夕法尼亚大学的研究人员之间的合作结果，这是由麻省理工学院博物馆（Bokai Zhu）的努力，由麻省理工学院（MIT
最近在自然免疫学上发表 自然免疫学 麻省理工学院和哈佛大学的广泛研究所 MGH，麻省理工学院和哈佛大学的Ragon Institute Zhu解释了该新工具的影响：“最初我们会说，哦，我找到了一个单元。这称为T细胞。使用相同的数据集，通过应用CellLens，现在我可以说这是一个T细胞，目前正在患者中攻击特定的肿瘤边界。MGH，麻省理工学院和哈佛大学的Ragon Institute
Zhu解释了该新工具的影响：“最初我们会说，哦，我找到了一个单元。这称为T细胞。使用相同的数据集，通过应用CellLens，现在我可以说这是一个T细胞，目前正在患者中攻击特定的肿瘤边界。
这些发现可以帮助科学家更好地了解免疫系统如何与肿瘤相互作用，并为更精确的癌症诊断和免疫疗法铺平道路。 Alex K. Shalek医学工程与科学研究所