新的人工智能工具描绘了肿瘤中单个细胞的多样性

新的人工智能工具描绘了肿瘤中单个细胞的多样性

由加文医学研究所领导的一个跨国研究团队开发并测试了一种新的人工智能工具，以更好地表征肿瘤内单个细胞的多样性，并为患者打开更有针对性的治疗之门。

名为 Aanet 的人工智能工具的开发和使用结果今天发表在癌症检测美国癌症研究协会的期刊。

并非所有肿瘤细胞都是相同的

肿瘤不仅仅由一种类型的细胞组成，它们是不同细胞的混合体，这些细胞以不同的方式生长和对治疗做出反应。这种多样性或异质性使癌症变得更加困难，反过来又可能导致较差的结果，特别是在三阴性乳腺癌中。

异质性是一个问题，因为我们目前对待肿瘤就好像它们是由相同的细胞组成的一样。这意味着我们提供的疗法可以通过针对特定机制来杀死肿瘤中的大部分细胞。但并非所有癌细胞都具有这种机制。虽然患者可能会有最初的反应，但剩余的细胞可能会生长，癌症可能会复发。 “

Christine Chaffer 副教授，该研究的共同高级作者，加文癌症可塑性和休眠项目的联合主任

尽管异质性是一个问题，但研究人员并没有足够的知识来描述它：“到目前为止，研究人员还无法清楚地解释肿瘤中邻近细胞之间的差异，以及我们如何将这些差异分类为有意义的方法，以更好地治疗肿瘤。全部查弗副教授补充道：

一种新工具表征了五种新的癌细胞群

为了解决这个问题，该团队开发并训练了一种名为 Aanet 的强大新型人工智能工具，可以检测肿瘤内细胞的生物模式。

然后，他们使用人工智能工具揭示肿瘤内单个细胞的基因表达模式，重点关注三阴性乳腺癌的临床前模型以及 ER 阳性、HER2 阳性和三阴性乳腺癌的人类样本。在此过程中，他们鉴定了肿瘤内具有不同基因表达谱的五种不同癌细胞群，这表明细胞行为存在重大差异。

“使用我们的人工智能工具，我们能够在单个肿瘤中持续发现五种新的细胞类型，称为‘原型’。每组都表现出不同的生物途径以及生长、转移和不良预后标志物的倾向。我们下一步是看看这些细胞类型如何随着时间的推移而变化，例如

这对于癌症研究来说尚属首次。共同负责人、耶鲁大学副教授 Smita Krishnaswamy 领导了该 AI 工具的开发：“得益于技术进步，过去 20 年单细胞水平的数据出现爆炸式增长。通过这些数据，我们发现不仅商业化的癌症癌细胞。这是首次对不同病例进行另一项研究。通过有意义的原型，可以分析多样性，与空间肿瘤生长和代谢组学建立有意义的关联，找到特征。”

新分类可推动更好、更有针对性的治疗

研究人员表示，使用 AANET 根据肿瘤中不同细胞群的生物学特征来表征肿瘤中的不同细胞群，为癌症治疗的范式转变打开了大门。

“目前，对患者进行癌症治疗的选择主要基于癌症所具有的器官，如乳腺癌、肺癌或前列腺以及所有分子标记。然而，这是假设该癌症中的所有细胞都是相同的。相反，我们现在有一个工具来表征患者的异质性，就像任何处理生物阶段的小组一样。我们知道他们将瞄准每一个这些不同群体通过其生物学途径。这有可能显着改善该患者的治疗结果，”查弗副教授说。

关于 Aanet 的应用，该研究的共同高级作者、Garvan 教授 Sarah Kummerfeld 解释道：“我们设想未来医生将这种人工智能分析与传统癌症诊断结合起来，开发出针对独特肿瘤细胞类型中所有细胞类型的更加个性化的治疗方法。我们可以提高患者的技术和生物学改善。我们的研究可以解决技术和生物生物学问题。我们可以解决技术和生物生物学应用于自身免疫性疾病等疾病的技术和生物生物学问题。”

这项研究得到以下来源的支持。

在澳大利亚：Nelune 基金会、Tour de Cure、雅诗兰黛、Kinghorn 基金会、Paramor 家庭基金会、新南威尔士大学研究补助金、Ramaciotti 生物医学研究奖、ARC 开发项目补助金以及 NHMRC 创意补助金和研究者补助金。

在美国：格鲁伯基金会科学奖学金和麻省理工学院和哈佛大学布罗德研究所的埃里克和温迪施密特中心、国家科学基金会、耶鲁大学癌症中心试点补助金和斯隆奖学金。

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