英研究团队开发AI工具：快速分析肿瘤细胞中心体异常

英国研究人员开发的开源人工智能平台可快速分析肿瘤样本中的细胞中心体异常，并绘制其在肿瘤组织中的空间分布图。（示意图/Pixabay）

英国南安普敦大学研究人员开发出一个开源人工智能平台，可在肿瘤样本中快速、精准地分析数十万个细胞，绘制肿瘤内细胞中心体异常的空间分布图。

研究表明，中心体异常的空间分布与癌症临床特征相关。新成果未来有望用于癌症患者风险评估、开发新的靶向疗法等。

新华社报道，南安普敦大学日前发布新闻公报说，中心体是细胞的“组织中枢”，能帮助细胞正常分裂并维持其结构。中心体出现异常时，细胞可能积累遗传错误，这是癌症特征之一。

由该校研究人员领衔的团队，利用团队开发的名为CenSegNet的人工智能平台，对来自127名乳腺癌患者的911份肿瘤样本中超过33万个中心体进行了分析。他们发现了两种截然不同的中心体异常类型：一类是细胞内中心体数量过多，另一类是中心体异常增大。两种异常形式相互独立，可出现在同一肿瘤的不同区域。

研究还显示，含有较多异常增大中心体的肿瘤与更具侵袭性的疾病特征相关，包括较高的肿瘤分级、淋巴结受累和某些遗传改变等；而肿瘤核心区域内增大的中心体数量较少的患者，其总体生存情况往往更好。

论文通讯作者之一、南安普敦大学研究人员萨拉赫·伊莱亚斯说，研究显示，中心体异常具有不同的生物学状态，呈现不同的空间分布，并与癌症临床特征相关。特定的异常组合可能影响肿瘤生长方式、对周围组织的侵袭以及对治疗的反应。这一发现为开发新型生物标志物和更个性化的治疗策略提供了可能。

研究人员已证明，这一技术还可用于肾脏、结肠和阑尾组织分析。下一步，他们将技术与基因组、转录组和蛋白质组数据相结合，评估基于中心体的生物标志物能否辅助治疗决策，并帮助患者获得更好的治疗效果。

相关论文已发表于英国《自然-通讯》期刊。