休斯顿卫理公会的科学家们开发了一种人工智能平台，能够解码人体内部细胞如何进行通信，为研究阿尔茨海默病、癌症等疾病打开了一扇窗口，并可能加速新治疗方法的探索。
人体内的细胞不断"交谈"—发送信号告诉邻近细胞何时生长、休息、修复损伤、抵抗感染或保持平静。这些细胞对话构成了维持组织和器官正常功能的基础通信网络。当这些信号被扭曲、减弱或劫持时，就可能导致疾病。该平台的开发被称为"共智能单细胞空间细胞通信"(iS2C2)，已在《信号转导与靶向治疗》期刊上发表。
休斯顿卫理公会生物医学工程约翰·S·邓恩总统杰出讲席教授、该研究的主要作者Stephen Wong博士表示："理解一种疾病意味着确定这些细胞对话是如何出错的以及如何修复它们。例如，在阿尔茨海默病中，信号中断可能导致炎症和脑损伤。在癌症中，异常的细胞间通信可导致肿瘤生长、扩散和对治疗的抵抗。"
为了实现这一目标，研究团队创建了一个AI技术平台，旨在识别、建模和解释体内的细胞通信网络。
Wong说："我们设计iS2C2既高度准确又具有生物学可解释性。它分析复杂数据，推断细胞可能如何进行通信，确定疾病发展的原因，并以简单、具有生物学意义的语言解释这些发现。这可以帮助研究人员更快地从解释复杂数据转向更清晰地理解正在发生的事情，并最终利用这些信息开发新的治疗建议。"
该平台结合了先进的数学建模和细胞分析与大型语言模型支持的推理，使其能够生成关于病变细胞行为的更可靠信息。
据Wong介绍，该平台的一个关键优势是即使在数据集不完整的情况下也能工作。为解决有限的生物数据问题——研究单细胞及其组织方式时的常见问题——该平台整合了生成式AI模块来填补缺失信息，改进预测和生物学解释。这有助于克服现实世界大规模研究中的主要瓶颈。
当应用于阿尔茨海默病数据集时，iS2C2生成了准确、可重复且经专家验证的结果，揭示了大脑中神经元和周围支持细胞之间先前被低估的通信途径，这些途径可能促进疾病进展并指向新的治疗靶点。
当应用于骨癌转移数据时，该平台揭示了癌症扩散时促进骨内肿瘤生长的细胞间通信。此外，该技术发现了一种常用于乳腺癌的疗法，可以与其他治疗方法结合，更早地阻止骨癌的扩散。
Wong表示："这一AI平台能够指引我们找到新的治疗策略，这可能是一个游戏规则改变者。如果你能确定哪些细胞在驱动疾病，它们如何通信，以及哪些通路可以通过治疗干预，你就为精准医学创建了一个更具操作性的地图。"
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