英国团队开发AI平台：快速精准绘制肿瘤内细胞中心体异常空间分布图

英国南安普敦大学团队研发开源AI分析平台CenSegNet，可在肿瘤样本中快速精确分析数十万细胞，绘制中心体异常空间分布图。研究对127名乳腺癌患者的911份样本中超过33万个中心体进行分析，发现两种独立的异常类型：中心体数量过多和中心体异常增大，二者可出现在同一肿瘤不同区域。异常增大的中心体较多与更具侵袭性的疾病特征相关，包括较高肿瘤分级、淋巴结受累和某些遗传改变;核心区域增大中心体较少的患者总体生存情况往往更好。

论文发表于《自然-通讯》。通讯作者之一萨拉赫·伊莱亚斯说，中心体异常具有不同生物学状态，呈现不同空间分布，与癌症临床特征相关，特定异常组合可能影响肿瘤生长、侵袭和治疗反应，为开发新型生物标志物和个性化治疗策略提供可能。团队已证实该技术适用于肾脏、结肠及阑尾组织检测，下一步将整合基因、转录及蛋白质组数据，探究以中心体为依据的生物标志物能否辅助治疗决策、提升疗效。