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人工智能揭示癌症隐藏特征

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来源:央视新闻客户端

英国南安普敦大学研究人员开发出一个开源人工智能平台,可在肿瘤样本中快速、精准分析数十万个细胞,绘制肿瘤内细胞中心体异常的空间分布图。研究表明,中心体异常的空间分布与癌症临床特征相关。新成果未来有望用于癌症患者风险评估、开发新的靶向疗法等。

南安普敦大学日前发布新闻公报说,中心体是细胞的“组织中枢”,能帮助细胞正常分裂并维持其结构。中心体出现异常时,细胞可能积累遗传错误,这是癌症特征之一。

该校研究人员领衔的团队,利用团队开发的名为CenSegNet的人工智能平台,对来自127名乳腺癌患者的911份肿瘤样本中超过33万个中心体进行了分析。他们发现了两种截然不同的中心体异常类型:一类是细胞内中心体数量过多,另一类是中心体异常增大。两种异常形式相互独立,可出现在同一肿瘤的不同区域。

研究还显示,异常增大的中心体较多的肿瘤与更具侵袭性的疾病特征相关,包括较高的肿瘤分级、淋巴结受累和某些遗传改变等;而肿瘤核心区域内增大的中心体数量较少的患者,其总体生存情况往往更好。

相关论文发表于英国《自然-通讯》杂志。论文通讯作者之一、南安普敦大学研究人员萨拉赫·伊莱亚斯说,研究显示,中心体异常具有不同的生物学状态,呈现不同的空间分布,并与癌症临床特征相关。特定的异常组合可能影响肿瘤生长方式、对周围组织的侵袭以及对治疗的反应。该发现为开发新型生物标志物和更个性化的治疗策略提供了可能。

研究人员已证明这一技术还可用于肾脏、结肠和阑尾组织分析,下一步将把它与基因组、转录组和蛋白质组数据相结合,以评估基于中心体的生物标志物能否辅助治疗决策和改善患者预后。

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