Cell重磅研究！僅憑常規(guī)病理切片，AI模型即可精準(zhǔn)預(yù)測腫瘤內(nèi)部數(shù)千個(gè)基因的空間表達(dá)圖譜，助力腫瘤個(gè)性化治療

在腫瘤精準(zhǔn)診療領(lǐng)域，一項(xiàng)突破性研究正為乳腺癌的臨床管理帶來變革性工具。近日，一項(xiàng)發(fā)表于國際頂級期刊《Cell》的研究表明：一種名為“Path2Space”的人工智能模型，能夠僅憑醫(yī)院常規(guī)采集的H&E染色病理切片，高精度地預(yù)測腫瘤內(nèi)部數(shù)千個(gè)基因的空間表達(dá)圖譜。這項(xiàng)技術(shù)突破，使得低成本、大規(guī)模地發(fā)現(xiàn)指導(dǎo)治療決策的空間生物標(biāo)志物成為可能，有望極大推動乳腺癌乃至更多癌種的個(gè)性化治療進(jìn)程。

圖形摘要

核心創(chuàng)新：AI解讀切片深層信息

空間轉(zhuǎn)錄組學(xué)（ST）技術(shù)能揭示腫瘤內(nèi)部不同區(qū)域的基因活動差異，是理解腫瘤異質(zhì)性和微環(huán)境的關(guān)鍵。然而，其高昂的成本和技術(shù)復(fù)雜性嚴(yán)重限制了在大型臨床隊(duì)列中的應(yīng)用。研究團(tuán)隊(duì)所開發(fā)的Path2Space模型，成功突破了這一瓶頸。Path2Space是一種深度學(xué)習(xí)模型。研究人員利用大量的乳腺癌空間轉(zhuǎn)錄組學(xué)數(shù)據(jù)進(jìn)行訓(xùn)練，教會AI識別H&E切片中細(xì)胞形態(tài)、組織結(jié)構(gòu)與深層分子表達(dá)模式之間的復(fù)雜關(guān)聯(lián)。經(jīng)過驗(yàn)證，該模型在預(yù)測基因空間表達(dá)方面的性能超越了21種現(xiàn)有方法。

這意味著，對于一份存檔或新獲取的常規(guī)病理切片，Path2Space可以“解讀”出原本需要昂貴、復(fù)雜的ST檢測才能獲得的分子信息，相當(dāng)于為每張二維切片增添了豐富的三維分子語境。

精準(zhǔn)劃分亞型，超越傳統(tǒng)測序預(yù)測療效

研究團(tuán)隊(duì)利用Path2Space，成功繪制了來自癌癥基因組圖譜（TCGA）的976個(gè)乳腺癌腫瘤的空間微環(huán)境圖譜。分析不僅精確推斷了各類細(xì)胞的比例，更重要的是，根據(jù)空間表達(dá)模式識別出三個(gè)具有顯著不同生物學(xué)特性和生存結(jié)局的乳腺癌亞組。

在臨床最關(guān)心的治療預(yù)測方面，Path2Space展現(xiàn)出了巨大優(yōu)勢。基于其生成的、低成本的空間腫瘤微環(huán)境圖譜，在預(yù)測患者對化療和曲妥珠單抗的治療反應(yīng)時(shí)，準(zhǔn)確性甚至超過了基于昂貴的傳統(tǒng)批量測序所得的生物標(biāo)志物。這為臨床醫(yī)生選擇最可能受益的患者提供了更可靠、更經(jīng)濟(jì)的工具。

研究意義與未來展望

Path2Space為大規(guī)模臨床隊(duì)列中的治療生物標(biāo)志物發(fā)現(xiàn)，提供了一種可擴(kuò)展、快速且經(jīng)濟(jì)高效的替代方案。它直接從常規(guī)組織病理學(xué)中提取具有轉(zhuǎn)化醫(yī)學(xué)價(jià)值的深刻見解，打破了高端分子檢測的成本與可及性壁壘。該研究不僅為乳腺癌的精準(zhǔn)分層與治療帶來了新利器，也驗(yàn)證了該方法論在不同癌癥種類中廣泛應(yīng)用的潛力。未來，基于AI的數(shù)字病理學(xué)分析，有望成為癌癥臨床研究和常規(guī)診療中不可或缺的一環(huán)，讓每一張承載著疾病信息的病理切片，都發(fā)揮出更大的價(jià)值。

https://www.cell.com/cell/abstract/S0092-8674(26)00458-7

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