新AI系統CellLENS揭示隱藏細胞亞型，推動精準醫療發展
麻省理工學院（MIT）最新研發出一款名為CellLENS（Cell Local Environment and Neighborhood Scan）的深度學習人工智能工具，能夠揭示組織內細胞行為中隱藏的模式，深入解析細胞異質性，對癌症免疫療法的發展具有重要意義。
為了開發有效的癌症定向療法，科學家必須分離出不同腫瘤內癌細胞的基因和表型特徵，因為這些差異會影響腫瘤對治療的反應。這過程中，需要深入了解每個癌細胞所表達的RNA或蛋白質分子，細胞在腫瘤中的位置，以及顯微鏡下的細胞形態。過往科學家多是分別研究這些層面，然而CellLENS結合卷積神經網絡和圖神經網絡，將三個領域的資訊融合，為每個細胞建立全面的數碼檔案。
透過這套系統，CellLENS能夠將具有相似生物學特徵的細胞分群，即使細胞在單獨觀察時極為相似，但因周遭環境不同而表現出不同的行為，也能被有效區分。這項研究最近發表於《Nature Immunology》，由MIT、哈佛醫學院、耶魯大學、史丹福大學及賓夕法尼亞大學的團隊合作完成，MIT博士後研究員朱博凱領導。
朱博凱解釋：「傳統上我們會說，這是一個T細胞。但運用CellLENS後，我們可以更精確地說，這個T細胞正在攻擊病人體內特定腫瘤邊界。我們能利用現有資訊更細緻地定義細胞的種類、亞群、功能狀態及潛在的生理表現。這方法甚至能幫助發現新的生物標記，提供關於病變細胞的具體且細節豐富的資訊，促進更精準的療法開發。」
這項技術突破極其重要，因為現有方法常忽略關鍵的分子或上下文資訊，例如免疫療法可能僅針對存在於腫瘤邊界的細胞，限制了療效。CellLENS利用深度學習，能探測細胞形態及其在組織中的空間位置等多層資訊。
研究團隊將CellLENS應用於健康組織及多種癌症樣本，包括淋巴瘤和肝癌，成功發現罕見的免疫細胞亞型，並揭示這些細胞的活動及位置如何與疾病過程相關，如腫瘤浸潤或免疫抑制。這些發現有助科學家深入理解免疫系統與腫瘤的互動，為更精準的癌症診斷和免疫療法鋪路。
共同作者、MIT醫學工程與科學研究所（IMES）所長Alex K. Shalek說：「我對CellLENS這類新AI工具充滿期待，能幫助我們以更全面的角度了解組織內異常細胞行為。現代多組學技術能測量大量個別細胞及其組織環境資訊，如何有效利用這些數據發掘新的治療靶點，是提升醫療介入成效的關鍵。只要搭配適當的數據輸入及嚴謹的後續驗證，這類工具將加速我們改善人類健康的能力。」
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評論與啟示：
CellLENS的誕生標誌著人工智能在生命科學領域的又一次重大進展。過去，細胞分析多依賴單一維度的數據，限制了對細胞行為的全面理解。CellLENS通過融合分子表達、形態學和空間定位三方面數據，解鎖了細胞異質性的深層次信息，這對癌症免疫療法尤其關鍵，因為免疫細胞的功能狀態和位置決定了其攻擊腫瘤的能力。
從香港醫療環境來看，精準醫療正逐步成為趨勢，但技術門檻和數據整合能力仍有待提升。CellLENS的成功展示了跨領域合作——結合化學、生物學、計算機科學和醫學的力量，才能催生突破。未來本地醫療機構若能引入類似技術，配合香港獨特的人口基因組數據，將大大推動癌症診療的個人化進程。
此外，這項技術也提醒我們，AI在醫療應用中不應只是簡單的數據分析工具，而是能夠深入理解生物學複雜性的智能系統。這對政策制定者和醫療從業者提出了更高要求：如何確保數據質量、保護患者隱私、以及培養跨學科人才，都是推動此類創新技術落地的關鍵。
總括而言，CellLENS不僅是科技創新的象徵，更是精準醫療未來的關鍵推手。它讓我們看見，真正的醫療突破不只是治療手段的改進，而是對疾病本質理解的躍進。香港作為國際醫療樞紐，有望透過積極引進和本地化發展，成為亞洲精準醫療的領航者。
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