將芯片實驗技術與 AI 結合可改善癌癥免疫治療

印第安納大學生物工程師郭峰領導的一個跨學科研究團隊開發了一種工具，可以改善癌癥免疫治療。原型平臺有助于自動藥物篩選和免疫細胞和癌細胞之間相互作用的實時3D成像和分析。該小組的研究結果近期發表在《美國國家科學院院刊》上。

該論文的高級作者、IU Luddy信息學、計算與工程學院智能系統工程助理教授郭說：“我們可以利用我們的平臺來了解不同的療法如何影響靶癌細胞的殺傷，甚至腫瘤浸潤，這是非常獨特的。”

郭表示，該平臺使用微流體技術，通常被稱為芯片實驗室技術，結合了一種稱為深度學習的人工智能。微流體是在微觀通道中進行流體操縱的技術，本質上是將不同的實驗室功能縮小到一個微芯片上。深度學習是基于受生物神經網絡啟發的計算系統的機器學習。

總之，這些技術使該平臺能夠快速、自主地識別潛在的癌癥免疫治療藥物，并測試它們在細胞水平上的表現。根據研究人員的說法，實體瘤代表了絕大多數人類癌癥。然而，目前的癌癥免疫治療篩查方法忽視了被稱為T細胞的免疫細胞穿透實體腫瘤組織的能力。

“對于大多數實體瘤，仍然很難開發出既能浸潤又能殺死患病細胞的有效療法。我們的目標是開發一種新的腫瘤免疫治療篩選平臺，該平臺可以動態跟蹤T細胞腫瘤穿透和腫瘤細胞殺傷，并能以高通量和自動化的方式掃描許多潛在藥物。”