人工智能助力新系統揭示細胞行為變化

　　以色列特拉維夫大學近日發布公報說，該大學研究人員開發出一種基于人工智能的scNET系統，能深入了解細胞在腫瘤等復雜生物環境中的行為變化，有望為疾病治療研究提供新途徑。

　　公報說，當前單細胞測序技術日益成熟，使研究人員能觀察生物樣本中不同細胞群體的基因表達特征，并探索其對個體細胞功能的影響。在腫瘤環境中，這種研究尤其重要，既可以觀察治療對癌細胞本身的作用，也能分析其對腫瘤周圍促癌或抗癌細胞的影響。然而，目前相關測序技術還存在一些問題，使得研究人員難以精準捕捉控制細胞功能的遺傳程序變化。

　　研究人員表示，scNET系統將單細胞數據與基因互動網絡整合起來，描繪出不同基因之間可能的相互影響路徑。該系統提高了對樣本中細胞群體的識別準確性，能夠揭示細胞在不同條件下的基因行為特征，幫助科學家理解健康狀態的細胞機制及其對藥物治療的反應。

　　研究團隊重點研究了具有抗癌潛力的T細胞群體，借助新系統首次清晰觀察到藥物如何激活T細胞的細胞毒性功能，從而更有效攻擊腫瘤細胞，而這一發現此前在傳統分析方法中是難以識別的。

　　公報說，scNET展示了人工智能與生物醫學融合的巨大潛力，未來有望揭示疾病潛在機制，開發新型治療方案。

　　相關研究成果已發表在英國科學期刊《自然-方法》上。