опухоли являются одной из основных проблем, с которыми сталкиваются глобальные медицинские исследования, а точное лечение опухолей является ключом к достижению эффективного лечения. Тем не менее, предпосылка точного лечения заключается в том, чтобы иметь возможность иметь всеобъемлющее и четкое понимание молекулярной информации внутри опухоли. Ожидается, что технология Space Omics, которая появилась в последние годы, решит эту проблему. Пространственная OMIC-это все равно, что снимать «фотографии высокого определения молекулярного уровня» для опухолей, которые могут полностью выявить структурные характеристики опухолей на молекулярном уровне. Через эти «фотографии» исследователи могут получить представление о конкретных характеристиках опухоли и помочь клиницистам получить более точную информацию о заболеваниях. Тем не менее, как обеспечить высокое разрешение «фотографии» молекул опухолевого белка, а также охватывание более широкого поля зрения всегда было технической проблемой, стоящей перед пространственной протеомикой.
В ответ на вышеуказанные технические трудности команда Чжао Фанкин из Института зоологии китайской академии наук достигла первого анализа пространственного распределения тысяч белков на всем уровне тканевого сечения через плат. Научные исследователи моей страны использовали технологии искусственного интеллекта, чтобы помочь диагностике и лечению рака для достижения нового прогресса. Благодаря глубокому интеграции алгоритмов искусственного интеллекта, технологии микрофлюидного контроля и анализа масс -спектрометрии, они успешно пробили многие узкие места в существующей технологии протеомики космической протеомики. Этот результат был опубликован в Международном академическом журнале «Cell» (Cell) 24 января, Пекин.
понимается, что основным моментом технологии пространственной протеомики Платона является чрезвычайно высокая частота использования информации. Он в полной мере использует искусственный интеллект для проведения эффективного анализа пространственного протеома во всей ткани при ограниченных данных образцов. Он может достичь сверхвысокого разрешения 25 микрон в большом поле зрения и одновременно обнаружить распределение более тысяч белков в опухолевой ткани. Этот процесс похож на «изображения высокого определения» опухолей одновременно из тысяч различных измерений, что позволяет нам полностью понять внутреннюю работу опухоли с разных углов. Применение исследовательской группы в образцах рака молочной железы демонстрирует большой потенциал Платона: не только ясно показывает распределение молекул внутри опухоли, но также показывает сложное взаимодействие между опухолевыми клетками и окружающей средой.
При непрерывной оптимизации технологии ожидается, что Платон будет использоваться в клинической диагностике, особенно для обеспечения новых решений для точного типирования и персонализированного лечения редких опухолей. В будущем исследователи надеются, что Платон сможет предоставить клиницистам полную молекулярную карту опухоли, так что диагноз и лечение опухолей больше не являются «универсальными», но адаптированы, чтобы помочь пациентам получить наиболее подходящий план лечения и улучшить выживаемость и качество жизни.
(репортер CCTV Shuai Junquan Chu Erjia)
