研究人员采用新的人工智能方法来分析肿瘤

研究人员采用新的人工智能方法来分析肿瘤

瑞典卡罗林斯卡学院和SciLifeLab的研究人员将卫星成像和社区生态学中使用的人工智能（AI）技术结合起来，以解释来自肿瘤组织的大量数据。该方法发表在《自然通讯》杂志上，有助于对癌症患者进行更个性化的治疗。

虽然肿瘤成像的最新进展为了解肿瘤的微观世界提供了深刻的见解，但挑战在于解释产生的大量数据。由于在数万或数十万个细胞中同时测量数百个分子，研究人员很难知道要关注哪些分子和细胞。

原则上，人工智能方法可以帮助研究人员分析这些雪崩般的数据，并确定要关注的内容。然而，传统的人工智能，如深度神经网络，往往在执行任务时，没有提供人类可以理解的清晰解释。该过程如何工作的细节在所谓的黑匣子中隐藏或难以访问。

卡罗林斯卡医学院和SciLifeLab的研究团队认识到了这些方法的局限性，并从其他领域寻求灵感。他们确定了分别可追溯到2000年代和1950年代的卫星成像和生态学的成熟分析技术。

与解释卫星图像相似

新的人工智能方法不断开发，以解释卫星图像中的数据，例如，在大型卫星图像中自动识别城市、湖泊、森林和沙漠。在生态学中，先进的技术被用来揭示植物、动物和微生物物种如何在给定的地理区域内作为群落共存。

“我们意识到肿瘤图像的解释类似于卫星图像的解释，组织中细胞之间的关系类似于生态学中物种之间的关系，”卡罗林斯卡学院细胞和分子生物学系高级研究员Jean Hausser解释道。“通过结合卫星成像和生态学中使用的技术，并将它们用于肿瘤组织的分析，我们现在已经能够将复杂的数据转化为对癌症如何工作的新见解。

下一步是将新方法应用于临床试验。研究人员正在与法国里昂的一家大型癌症医院合作，以寻求为什么只有一些患者对癌症免疫疗法有反应的答案。在与美国梅奥诊所的另一项合作中，他们正在调查为什么一些乳腺癌患者不需要化疗。

“通过我们的新方法，我们可以揭示肿瘤组织中的重要细节，这些细节可以确定癌症治疗是否有效。长期目标是能够根据个人需求定制癌症治疗，避免不必要的副作用，“Jean Hausser说。