生物工程师将芯片实验室技术与人工智能相结合，改善癌症免疫治疗

由印第安纳大学生物工程师冯国领导的跨学科研究团队开发了一种工具，可以改善癌症免疫治疗。该原型平台促进了自动药物筛选和实时3D成像，并分析了免疫细胞和癌细胞之间的相互作用。该团队的研究结果最近发表在美国国家科学院院刊．

“我们可以利用我们的平台来观察不同的疗法如何影响靶细胞的死亡癌症细胞——甚至是肿瘤浸润，这是非常独特的，”Guo说，他是这篇论文的高级作者，也是印第安纳大学信息、计算与工程学院智能系统工程助理教授。

郭说，该平台使用微流体技术——通常被称为“a- on-a- lab”芯片技术——与一种名为深度学习的人工智能相结合。微流体技术是在微观通道中进行流体操作的技术，本质上是将不同的实验室功能缩小到一个微芯片上。深度学习是基于受生物神经网络启发的计算系统的机器学习。这些技术使平台能够快速、自主地识别潜力癌症免疫疗法药物和测试它们在细胞水平上的表现。

根据研究人员的说法，实体肿瘤代表了绝大多数的人类癌症。然而，目前的癌症免疫治疗筛查方法忽视了免疫治疗的能力免疫细胞这种细胞被称为T细胞，能够穿透实体肿瘤组织。

“癌症免疫疗法已经非常成功，但我们仍然面临征服癌症的巨大挑战，”该论文的高级合著者、麻省理工学院纳米力学实验室主任明道说。“对于大多数实体肿瘤，仍然很难开发出一种既能渗透又能杀死病变细胞的有效疗法。我们的目标是开发一种新的肿瘤免疫治疗筛选平台，可以动态跟踪T细胞肿瘤渗透和肿瘤细胞杀伤，并能够以高通量和自动化的方式扫描许多潜在药物。”

研究人员训练了深度学习算法使用临床数据包括实体肿瘤的数字化图像和患者生存数据。然后，他们将算法与微流体平台集成，该平台可以模拟肿瘤免疫，并筛选新的免疫疗法，促进T细胞肿瘤浸润和杀死癌细胞。

“我们称其为‘智能微流体’，”该论文的共同第一作者、国立大学郭实验室的研究生蔡宏伟(音)说。“我对这个平台及其解决实体瘤免疫治疗的潜力感到非常兴奋。”

郭实验室前博士后研究员、论文第一作者郑敖表示，该平台还可以用于肿瘤学以外的健康领域，如免疫学、神经学、组织工程等。

“我们的发现代表了强大的科学和技术，具有变革的潜力ob欧宝直播nbaAo说。