Les tumeurs sont l'un des problèmes majeurs auxquels la recherche médicale mondiale est confrontée, et un traitement précis des tumeurs est la clé pour obtenir un traitement efficace. Cependant, la prémisse d'un traitement précis est de pouvoir avoir une compréhension complète et claire des informations moléculaires à l'intérieur de la tumeur. La technologie Space Omics qui a émergé ces dernières années devrait résoudre ce problème. Les omiques spatiales, c'est comme prendre des "photos à haute définition au niveau moléculaire" pour les tumeurs, qui peuvent pleinement révéler les caractéristiques structurelles des tumeurs au niveau moléculaire. Grâce à ces «photos», les chercheurs peuvent comprendre les caractéristiques spécifiques de la tumeur et aider les cliniciens à obtenir des informations sur les maladies plus précises. Cependant, comment garantir la haute résolution de la «photo» des molécules de protéines tumorales tout en couvrant un champ de vision plus important a toujours été un problème technique auquel est confrontée la protéomique spatiale.
En réponse aux difficultés techniques ci-dessus, l'équipe de Zhao Fangqing de l'Institut de zoologie de l'Académie chinoise des sciences a atteint la première analyse de la distribution spatiale de milliers de protéines à l'ensemble du niveau de la section tissulaire par la technologie spatiale Plato. Les chercheurs scientifiques de mon pays ont utilisé la technologie de l'intelligence artificielle pour aider le diagnostic et le traitement du cancer pour faire de nouveaux progrès. En intégrant profondément les algorithmes d'intelligence artificielle, la technologie de contrôle microfluidique et l'analyse de la spectrométrie de masse, ils ont réussi à traverser de nombreux goulots d'étranglement dans la technologie de protéomique spatiale existante. Ce résultat a été publié dans l'International Academic Journal "Cell" (Cell) le 24 janvier, Time de Pékin.
Il est entendu qu'un point culminant de la technologie de protéomique spatiale de Platon est son taux d'utilisation des informations extrêmement élevé. Il profite pleinement de l'intelligence artificielle pour effectuer une analyse efficace du protéome spatial dans l'ensemble du tissu sous des données d'échantillon limitées. Il peut atteindre une résolution ultra-élevée de 25 microns dans un grand champ de vision et détecter simultanément la distribution de plus de milliers de protéines dans le tissu tumoral. Ce processus est comme prendre des "images haute définition" de tumeurs en même temps à partir de milliers de dimensions différentes, nous permettant de comprendre pleinement le fonctionnement interne de la tumeur sous plusieurs angles. L'application de l'équipe de recherche dans les échantillons de cancer du sein montre le grand potentiel de Platon: non seulement montre clairement la distribution des molécules à l'intérieur de la tumeur, mais révèle également l'interaction complexe entre les cellules tumorales et le microenvironnement environnant.
Avec l'optimisation continue de la technologie, Platon devrait être utilisé dans le diagnostic clinique, en particulier pour fournir de nouvelles solutions pour le typage précis et le traitement personnalisé des tumeurs rares. À l'avenir, les chercheurs espèrent que Platon pourra fournir aux cliniciens une carte moléculaire tumorale complète, de sorte que le diagnostic et le traitement des tumeurs ne sont plus "une taille unique" mais adaptés, afin d'aider les patients à obtenir le plan de traitement le plus approprié et à améliorer la survie et la qualité de vie.
(reporter CCTV Shuai Junquan Chu Erjia)
