人工智能方法预测细胞在疾病微环境中的组织方式

人体细胞是生命的组成部分，它们以精确的方式排列。这是必要的，因为通路和空间为细胞在特定组织或器官内沟通、协作和发挥作用提供了一种手段。细胞排列的变化可能导致细胞生长失控、细胞死亡和疾病，包括癌症。

梅奥诊所个体化医学中心和梅奥诊所综合癌症中心的科学家开发了一种人工智能方法，称为空间信息人工智能(SPIN-AI)。这种新的深度学习技术可以分析单个细胞的遗传信息，以重建组织中细胞的精确布局，而无需事先了解细胞如何组织。详细介绍SPIN-AI的新研究发表在《Biomolecules》杂志上。

在这项研究中，研究小组利用一种称为鳞状细胞癌的皮肤癌的特殊数据测试了他们的新型SPIN-AI方法。这种特殊的数据被称为空间转录组数据，包含有关数千个基因如何在细胞内特定位置活跃表达的信息。通过使用这些数据，研究小组能够创建一个详细的地图，揭示细胞如何在患病组织中组织和表现。

“了解细胞在疾病中如何组织和交流对于更好地了解导致疾病的原因以及制定新的治疗设计至关重要，”梅奥诊所系教授、系统生物学家HuLi博士说分子药理学和实验治疗学系和个体化医学中心。李博士是该研究的共同主要作者。

科学家们表示，他们的发现可能为针对每个人特定细胞特征的个体化治疗铺平道路。

梅奥诊所药理学和肿瘤学研究员CristinaCorreia博士说：“我们选择这项研究是因为这些数据广泛可用，并且包括来自许多患者的高质量空间转录组数据，这有助于对我们的研究结果进行基准测试。”分子药理学和实验治疗学以及该研究的共同主要作者。“我们现在可以利用这些发现来进一步研究如何帮助操纵细胞微环境来维持和增强药物反应。”

研究人员强调，他们的研究是基于他们的假设，即存在有助于预测细胞布局的特定基因。

利用他们的SPIN-AI创新，研究人员发现了一类新的基因，他们将其命名为“空间预测基因”。这些基因提供了有关它们在细胞生态位中活跃或“开启”的位置的线索。研究人员表示，通过研究这些基因，他们可以深入了解细胞是如何精心组织的，以及它们在特定区域的功能中发挥的作用。

“许多人只是将人工智能用于识别任务或分类任务。但在我们的工作中，我们表明我们可以利用人工智能来做出由假设驱动的新发现，”ChoongUng博士说，他是一名分子药理学和实验治疗学系研究员。翁博士也是该研究的共同主要作者。“提出正确的问题并战略性地制定精心设计的训练测试程序对于充分利用人工智能的力量，尤其是深度学习至关重要，”Ung博士补充道。

该团队计划继续研究改进SPIN-AI的方法，探索其识别和区分不同细胞群的能力，并研究将其与治疗靶点相匹配的策略。