一个由人工智能驱动的创新工具或能精准定位癌症等疾病的个体化治疗效果，科学家们表示。该技术基于神经网络——一种模仿人脑处理数据的AI方法，可快速分析患者样本中的数百万个细胞，预测组织内的分子变化，从而在治疗前预判特定疗法的细胞反应。
由惠康桑格研究所、慕尼黑亥姆霍兹中心人工智能健康研究所、维尔茨堡大学等机构研发的NicheCompass工具，首次实现了对细胞“社交网络”的测量与解读。该技术利用生成式人工智能整合空间基因组数据（包括细胞类型、空间分布及通讯方式），创建可视化数据库。这项发表于《自然·遗传学》的研究显示，NicheCompass可在1小时内识别乳腺癌和肺癌患者的组织变化，揭示个体对治疗的不同反应。
研究团队通过对10例肺癌患者数据的分析，发现了个体间的相似性与差异性。相似性提示了潜在新疗法的基因转录靶点，而差异性则指向个性化医疗的新方向。该工具在乳腺癌组织样本中的应用也验证了其跨癌种有效性。
“庞大的人体数据对于疾病研究至关重要，但我们需要能充分释放这些数据价值的工具，”论文第一作者、慕尼黑亥姆霍兹中心与惠康桑格研究所的塞巴斯蒂安·比尔克（Sebastian Birk）表示，“NicheCompass不仅利用AI提升效率，更通过可视化解释性功能，帮助科研人员和临床医生深入探究疾病机制。”
维尔茨堡大学联合资深作者卡洛斯·塔拉韦拉-洛佩斯（Carlos Talavera-López）博士补充道：“我们发现肺癌患者中免疫细胞与肿瘤相互作用存在显著个体差异。某例患者的免疫系统反应尤为特殊，这为开发靶向癌症免疫机制的个性化治疗提供了新思路。”
该研究基于单细胞与空间基因组技术，已推动多个器官的细胞图谱构建。这些图谱详细记录了细胞类型、空间分布及基因变化对细胞互作的影响，为疾病机制研究和药物靶点开发奠定基础。
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