新華社耶路撒冷4月5日電（記者王卓倫 陳君清）以色列特拉維夫大學(xué)近日發(fā)布公報(bào)說，該大學(xué)研究人員開發(fā)出一種基于人工智能的scNET系統(tǒng)，能深入了解細(xì)胞在腫瘤等復(fù)雜生物環(huán)境中的行為變化，有望為疾病治療研究提供新途徑。

　　公報(bào)說，當(dāng)前單細(xì)胞測序技術(shù)日益成熟，使研究人員能觀察生物樣本中不同細(xì)胞群體的基因表達(dá)特征，并探索其對個(gè)體細(xì)胞功能的影響。在腫瘤環(huán)境中，這種研究尤其重要，既可以觀察治療對癌細(xì)胞本身的作用，也能分析其對腫瘤周圍促癌或抗癌細(xì)胞的影響。然而，目前相關(guān)測序技術(shù)還存在一些問題，使得研究人員難以精準(zhǔn)捕捉控制細(xì)胞功能的遺傳程序變化。

　　研究人員表示，scNET系統(tǒng)將單細(xì)胞數(shù)據(jù)與基因互動(dòng)網(wǎng)絡(luò)整合起來，描繪出不同基因之間可能的相互影響路徑。該系統(tǒng)提高了對樣本中細(xì)胞群體的識別準(zhǔn)確性，能夠揭示細(xì)胞在不同條件下的基因行為特征，幫助科學(xué)家理解健康狀態(tài)的細(xì)胞機(jī)制及其對藥物治療的反應(yīng)。

　　研究團(tuán)隊(duì)重點(diǎn)研究了具有抗癌潛力的T細(xì)胞群體，借助新系統(tǒng)首次清晰觀察到藥物如何激活T細(xì)胞的細(xì)胞毒性功能，從而更有效攻擊腫瘤細(xì)胞，而這一發(fā)現(xiàn)此前在傳統(tǒng)分析方法中是難以識別的。

　　公報(bào)說，scNET展示了人工智能與生物醫(yī)學(xué)融合的巨大潛力，未來有望揭示疾病潛在機(jī)制，開發(fā)新型治療方案。

　　相關(guān)研究成果已發(fā)表在英國科學(xué)期刊《自然-方法》上。