MIT新AI揭癌細胞隱藏亞型 助精準醫療突破

新AI系統CellLENS揭示隱藏細胞亞型 助力精準醫療發展

為了研發更有效的癌症定向治療，科學家需要分辨癌細胞在不同腫瘤內外的基因及表型特徵，因為這些差異會影響腫瘤對治療的反應。這當中，深入了解每一個癌細胞所表達的RNA或蛋白質分子、其在腫瘤中的位置，以及顯微鏡下的形態，是非常重要的。

過去科學家通常分別從這些角度單獨分析細胞，但麻省理工學院（MIT）等機構最新研發的深度學習AI工具——CellLENS（細胞局部環境及鄰域掃描），則將這三大領域數據融合，透過卷積神經網絡和圖神經網絡的結合，為每顆細胞建立完整的數碼檔案。這種方法令系統能夠將生物學特徵相似的細胞歸類，即使它們在孤立狀態下看似相同，但因所處微環境不同，行為卻截然不同。

這項研究成果近日發表於《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等多所頂尖機構合作完成，領銜研究者是MIT博士後研究員朱博凱，他同時隸屬於MIT與哈佛的大型跨學科研究機構Broad Institute及Ragon Institute。

朱博凱解釋說：「過去我們只能簡單地說，這是一顆T細胞。而現在透過CellLENS，我們可以更具體地指出，這是一顆正在攻擊患者腫瘤邊界的特定T細胞亞型。我們可以利用現有數據更精確地定義細胞種類、亞型、功能狀態及可能的生物學作用。這方法有助於發現新型生物標誌物，提供關於病變細胞更具體且細緻的資訊，推動針對性治療的研發。」

這項技術的突破意義重大，因為現有方法往往忽略了分子層面或細胞所處環境的重要信息。例如，免疫療法若瞄準只存在於腫瘤邊界的細胞，治療效果可能會受限。利用深度學習，CellLENS能同時捕捉細胞形態及其在組織中的空間位置，揭示多層次信息。

研究團隊將CellLENS應用於健康組織及包括淋巴瘤、肝癌等多種癌症樣本，成功發現罕見免疫細胞亞型，並揭示這些細胞的活性與位置如何影響疾病進程，如腫瘤浸潤或免疫抑制。

這些發現有助於科學家更深入理解免疫系統與腫瘤的互動，為未來更精確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所長Alex K. Shalek教授表示：「我非常興奮看到像CellLENS這樣的新AI工具，能協助我們更全面了解組織中異常細胞行為。現今多組學技術讓我們能測量大量細胞及其微環境資訊，如何有效利用這些數據來推動新療法發現，是改進醫療介入的關鍵。只要搭配合適的數據和嚴謹的後續驗證，這類工具有望加速提升人類健康水平。」

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評論與啟示

CellLENS的誕生標誌著精準醫療邁向新里程碑。過去生物醫學研究往往受限於單一維度數據分析，難以全面描繪細胞在複雜組織環境中的真實行為。CellLENS融合了基因表達、蛋白質特徵及細胞空間分佈三大維度，利用深度學習技術突破傳統分析瓶頸，揭示了肉眼難以察覺的細胞亞型及其功能差異。

這不僅有助於癌症免疫療法的精準設計，例如針對特定腫瘤邊界的免疫細胞亞群制定策略，提升治療效果，還能推動新型生物標誌物的發現，促進早期診斷和疾病監測。更廣泛而言，這種跨領域、多模態數據融合的方法，為未來多種疾病的細胞微環境研究提供了範本。

然而，AI系統的準確性和臨床應用的可行性仍需大量後續驗證與優化。數據質量、模型透明度及解讀能力是推廣這類工具的關鍵挑戰。同時，跨學科合作與數據共享將成為推動精準醫療發展的核心動力。

對香港及全球的醫療研究界而言，CellLENS展示了人工智能與生命科學結合的巨大潛力。未來，隨著這類技術成熟，或能帶動本地癌症治療策略革新，提升患者治療效果及生存率，成為精準醫療的重要助力。

以上文章由特價GPT API KEY所翻譯及撰寫。而圖片則由FLUX根據內容自動生成。

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