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AI助力新系统揭示细胞在肿瘤等复杂生物环境中的变化

以色列特拉维夫大学研究人员开发出一种基于人工智能(AI)的scNET系统,能深入了解细胞在肿瘤等复杂生物环境中的行为变化,有望为疾病治疗研究提供新途径。

新华社报道,以色列特拉维夫大学近日发布公报说,当前单细胞测序技术日益成熟,使研究人员能观察生物样本中不同细胞群体的基因表达特征,并探索其对个体细胞功能的影响。在肿瘤环境中,这种研究尤其重要,既可以观察治疗对癌细胞本身的作用,也能分析其对肿瘤周围促癌或抗癌细胞的影响。然而,目前相关测序技术还存在一些问题,使得研究人员难以精准捕捉控制细胞功能的遗传程序变化。

研究人员说,scNET系统将单细胞数据与基因互动网络整合起来,描绘出不同基因之间可能的相互影响路径。这个系统提高了对样本中细胞群体的识别准确性,能够揭示细胞在不同条件下的基因行为特征,帮助科学家理解健康状态的细胞机制及其对药物治疗的反应。

研究团队重点研究具有抗癌潜力的T细胞群体,借助新系统首次清晰观察到药物如何激活T细胞的细胞毒性功能,从而更有效攻击肿瘤细胞,而这一发现此前在传统分析方法中是难以识别的。

公报说,scNET展示人工智能与生物医学融合的巨大潜力,未来有望揭示疾病潜在机制,开发新型治疗方案。

相关研究成果已发表在英国科学期刊《自然—方法》上。

#以色列 #研究 #人工智能 #肿瘤



tg-me.com/zaobao_news/134136
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AI助力新系统揭示细胞在肿瘤等复杂生物环境中的变化

以色列特拉维夫大学研究人员开发出一种基于人工智能(AI)的scNET系统,能深入了解细胞在肿瘤等复杂生物环境中的行为变化,有望为疾病治疗研究提供新途径。

新华社报道,以色列特拉维夫大学近日发布公报说,当前单细胞测序技术日益成熟,使研究人员能观察生物样本中不同细胞群体的基因表达特征,并探索其对个体细胞功能的影响。在肿瘤环境中,这种研究尤其重要,既可以观察治疗对癌细胞本身的作用,也能分析其对肿瘤周围促癌或抗癌细胞的影响。然而,目前相关测序技术还存在一些问题,使得研究人员难以精准捕捉控制细胞功能的遗传程序变化。

研究人员说,scNET系统将单细胞数据与基因互动网络整合起来,描绘出不同基因之间可能的相互影响路径。这个系统提高了对样本中细胞群体的识别准确性,能够揭示细胞在不同条件下的基因行为特征,帮助科学家理解健康状态的细胞机制及其对药物治疗的反应。

研究团队重点研究具有抗癌潜力的T细胞群体,借助新系统首次清晰观察到药物如何激活T细胞的细胞毒性功能,从而更有效攻击肿瘤细胞,而这一发现此前在传统分析方法中是难以识别的。

公报说,scNET展示人工智能与生物医学融合的巨大潜力,未来有望揭示疾病潜在机制,开发新型治疗方案。

相关研究成果已发表在英国科学期刊《自然—方法》上。

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BY 联合早报 即时报道




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