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精準醫療、空間組學,細胞圖譜,騰訊 AI Lab 用深度學習助力生命科學研究

來源:雷鋒網 發布:2023-02-21 20:19:08

近日,騰訊 AI Lab 三項研究分別入選國際頂級學術期刊 Nature Methods 和 Nature Communications,再次展示了在生命科學前沿領域上國際領先的技術實力。


【資料圖】

這三項研究成果都屬于生物細胞研究中的空間組學技術,對于推動精準醫療、細胞圖譜繪制、人類生命健康等領域的研究具有重要意義。

據介紹,空間組學技術是高通量轉錄組測序、單細胞測序等技術的升級,它通過在細胞分析中,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、精細地認識生物系統的運行規律。

通過深度學習等人工智能技術的引入,近年來空間組學技術領域不斷迎來新的突破,本次騰訊 AI Lab 的三項成果,分別從細胞類型注釋、微環境建模以及數據庫三個方面重點突破,并在準確率、數據規模以及方法創新性上均展示了超出業界標準的水平,推動國際學術社區和相關研究的發展。它們分別是:

一種基于遷移學習和空間嵌入的空間轉錄組細胞類型注釋方法 Spatial-ID

一種利用空間組學數據進行微環境建模的通用方法 SOTIP

一個超過 5000 萬細胞、26 個種類的空間組學數據庫

在空間組學相關技術上,騰訊 AI Lab 的核心攻堅方向和優勢在于 AI 算法研究。長期以來,騰訊 AI Lab 與業內知名研究所和醫院廣泛合作,實現在生命科學的研究和臨床場景中落地,具體應用包括建立細胞圖譜,尤其是靈長類大腦圖譜,促進腦科學的研究。臨床方面,騰訊 AI Lab 通過空間組學研究腫瘤的微環境和發展軌跡,助力推進精準醫療的實現。

騰訊在醫療及生命科學領域已有多項探索。2022 年,騰訊 AI Lab 聯合北京協和醫院,共同發布了便攜式智能化手術導航系統,臨床初步應用取得成功。此外,實驗室也創新性地提出關于單細胞注釋的 scBERT 算法,成果發表于國際頂級學術期刊《Nature Machine Intelligence》雜志。

Nature Methods 是 Nature(《自然》)系列期刊中的關注前沿科學研究的期刊,每年評選生命科學領域的年度方法,2022 年期刊影響因子 47.99,在生物研究方法領域排名第一。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各個領域的高質量研究成果,2022 年期刊影響因子 17.69,在綜合類期刊中位列第三。

三項研究鏈接:

1: 一種基于遷移學習和空間嵌入的空間轉錄組細胞類型注釋方法 Spatial-ID

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

2 : 一種利用空間組學數據進行微環境建模的通用方法 SOTIP

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

3 : 超過 5000 萬個細胞、26 個種類空間組學數據庫

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

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