近日，休斯顿大学网站上发布的一篇文章展示了一种基于人工智能（AI）的先进无标记版Time-lapse Imaging Microscopy In Nanowell Grids (TIMING™) 软件平台。这项由CellChorus Inc.开发的技术，旨在推进基于细胞的免疫疗法，用于治疗癌症和其他疾病。
这项研究得到了美国国立卫生研究院（NIH）250万美元的资助，其重点是利用先进的成像技术增强单细胞分析。它可以通过让研究人员在自然状态下研究细胞，获得对影响人类疾病的细胞行为的宝贵见解，从而彻底改变免疫疗法。
癌症治疗的进步
基于细胞的免疫疗法是一种利用患者或供者的免疫细胞来对抗癌症等疾病的方法。该过程涉及修改免疫细胞，如T细胞或自然杀伤（NK）细胞，以提高它们检测和摧毁癌细胞的能力。传统方法通常使用荧光染料，这可能会改变细胞的自然状态并可能扭曲结果。TIMING™技术通过允许实时观察细胞相互作用而不使用荧光标记，克服了这一问题，保留了细胞的自然行为。
TIMING™利用先进的显微镜和微尺度制造技术，创建了一个基于视频阵列的系统，捕捉单细胞动力学的广泛数据。借助AI和机器学习，它可以分析大量视频数据，提供对理解疾病机制和发展疗法至关重要的细胞过程的新见解。
研究重点
在这项研究中，作者专注于开发一个先进的“无标记”版本的TIMING™技术。他们致力于创建能够处理和分析由TIMING™平台生成的大量视频阵列的自动化计算机视觉系统。这涉及到对数千万张细胞图像进行机器学习模型训练，使系统能够实时识别和量化细胞行为。
研究人员将最先进的成像技术与强大的计算工具相结合，快速分析单细胞相互作用。TIMING™平台的设计使其能够捕获T细胞与肿瘤细胞相互作用的详细视频，提供关于细胞介导的细胞毒性的关键机制的重要数据。
这项研究获得了美国国立卫生研究院（NIH）国家推进转化科学中心（NCATS）通过小企业技术转让快速通道计划提供的250万美元资助，旨在将创新研究转化为实用应用。
主要成果和见解
研究表明，TIMING™平台的无标记分析显著增强了对细胞行为的理解。通过观察细胞的自然状态，该技术提供了有关细胞运动、相互作用和对治疗反应的宝贵见解。这在癌症研究中尤为重要，因为了解免疫细胞如何与肿瘤相互作用是开发有效疗法的关键。
AI的集成加快了大数据集的分析速度，使研究人员能够快速准确地处理大量视频数据。这种深入的分析对于识别新的治疗靶点和理解疾病进展中的细胞信号通路至关重要。这些发现有可能开发出新的治疗方法，通过改善免疫疗法和患者预后来彻底改变癌症护理。
医学中的潜在应用
TIMING™平台在各个领域具有重要意义。虽然其主要用途是癌症研究，但也可以应用于细胞行为至关重要的各种疾病。无标记分析的能力为研究自身免疫疾病、感染和组织再生开辟了新的可能性。
此外，所获得的见解可以为个性化医疗铺平道路，其中治疗方案根据个体细胞反应进行定制。凭借其高通量能力，该平台还作为药物发现的宝贵工具，使科学家能够实时测试各种化合物对细胞行为的影响，加速潜在疗法的识别。
结论
总之，无标记TIMING™平台的开发代表了基于细胞的免疫疗法的重大进步。使用AI进行无标记分析可以彻底改变对细胞相互作用及其在疾病治疗中的作用的理解。随着技术的发展，它可能在癌症治疗和个性化治疗及药物中发挥关键作用，推动生物医学研究和创新治疗方式的发展。
参考文献
Fickman, L. Artificial Intelligence Drives Development of Cancer Fighting Software. 发布于：休斯顿大学网站，2024年10月7日。
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