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精準(zhǔn)醫(yī)療、空間組學(xué),細(xì)胞圖譜,騰訊 AI Lab 用深度學(xué)習(xí)助力生命科學(xué)研究

本文作者: 愷歌 2023-02-21 17:15
導(dǎo)語:對(duì)于推動(dòng)精準(zhǔn)醫(yī)療、細(xì)胞圖譜繪制、人類生命健康等領(lǐng)域的研究具有重要意義。

近日,騰訊 AI Lab 三項(xiàng)研究分別入選國際頂級(jí)學(xué)術(shù)期刊 Nature Methods 和 Nature Communications,再次展示了在生命科學(xué)前沿領(lǐng)域上國際領(lǐng)先的技術(shù)實(shí)力。

這三項(xiàng)研究成果都屬于生物細(xì)胞研究中的空間組學(xué)技術(shù),對(duì)于推動(dòng)精準(zhǔn)醫(yī)療、細(xì)胞圖譜繪制、人類生命健康等領(lǐng)域的研究具有重要意義。

據(jù)介紹,空間組學(xué)技術(shù)是高通量轉(zhuǎn)錄組測序、單細(xì)胞測序等技術(shù)的升級(jí),它通過在細(xì)胞分析中,增加「空間」這一重要的信息維度,使得研究員可以從更全局、立體、精細(xì)地認(rèn)識(shí)生物系統(tǒng)的運(yùn)行規(guī)律。

通過深度學(xué)習(xí)等人工智能技術(shù)的引入,近年來空間組學(xué)技術(shù)領(lǐng)域不斷迎來新的突破,本次騰訊AI Lab的三項(xiàng)成果,分別從細(xì)胞類型注釋、微環(huán)境建模以及數(shù)據(jù)庫三個(gè)方面重點(diǎn)突破,并在準(zhǔn)確率、數(shù)據(jù)規(guī)模以及方法創(chuàng)新性上均展示了超出業(yè)界標(biāo)準(zhǔn)的水平,推動(dòng)國際學(xué)術(shù)社區(qū)和相關(guān)研究的發(fā)展。它們分別是:

  • 一種基于遷移學(xué)習(xí)和空間嵌入的空間轉(zhuǎn)錄組細(xì)胞類型注釋方法 Spatial-ID

  • 一種利用空間組學(xué)數(shù)據(jù)進(jìn)行微環(huán)境建模的通用方法 SOTIP

  • 一個(gè)超過5000萬細(xì)胞、26個(gè)種類的空間組學(xué)數(shù)據(jù)庫

在空間組學(xué)相關(guān)技術(shù)上,騰訊 AI Lab 的核心攻堅(jiān)方向和優(yōu)勢在于AI算法研究。長期以來,騰訊 AI Lab 與業(yè)內(nèi)知名研究所和醫(yī)院廣泛合作,實(shí)現(xiàn)在生命科學(xué)的研究和臨床場景中落地,具體應(yīng)用包括建立細(xì)胞圖譜,尤其是靈長類大腦圖譜,促進(jìn)腦科學(xué)的研究。臨床方面,騰訊AI Lab通過空間組學(xué)研究腫瘤的微環(huán)境和發(fā)展軌跡,助力推進(jìn)精準(zhǔn)醫(yī)療的實(shí)現(xiàn)。

騰訊在醫(yī)療及生命科學(xué)領(lǐng)域已有多項(xiàng)探索。2022年,騰訊 AI Lab 聯(lián)合北京協(xié)和醫(yī)院,共同發(fā)布了便攜式智能化手術(shù)導(dǎo)航系統(tǒng),臨床初步應(yīng)用取得成功。此外,實(shí)驗(yàn)室也創(chuàng)新性地提出關(guān)于單細(xì)胞注釋的 scBERT 算法,成果發(fā)表于國際頂級(jí)學(xué)術(shù)期刊《Nature Machine Intelligence》雜志。

Nature Methods 是Nature(《自然》)系列期刊中的關(guān)注前沿科學(xué)研究的期刊,每年評(píng)選生命科學(xué)領(lǐng)域的年度方法,2022年期刊影響因子 47.99,在生物研究方法領(lǐng)域排名第一。Nature Communications 是 Nature(《自然》)系列期刊中的綜合類子刊,專門收錄來自于自然科學(xué)各個(gè)領(lǐng)域的高質(zhì)量研究成果,2022年期刊影響因子 17.69,在綜合類期刊中位列第三。

 

三項(xiàng)研究鏈接:

1: 一種基于遷移學(xué)習(xí)和空間嵌入的空間轉(zhuǎn)錄組細(xì)胞類型注釋方法 Spatial-ID

Nature Communications: https://www.nature.com/articles/s41467-022-35288-0

2 :一種利用空間組學(xué)數(shù)據(jù)進(jìn)行微環(huán)境建模的通用方法 SOTIP

Nature Communications: https://www.nature.com/articles/s41467-022-34867-5

3 : 超過5000萬個(gè)細(xì)胞、26個(gè)種類空間組學(xué)數(shù)據(jù)庫

Nature Methods: https://www.nature.com/articles/s41592-023-01773-7

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