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目前，大多數臨床策略仍依賴于腫瘤亞型的組織病理學分層，而對這些分層亞型中單細胞表型的空間位置信息知之甚少。加拿大麥吉爾大學研究團隊繪制了肺腫瘤免疫微環境的單細胞空間圖譜。該研究成果于近日發表在《Nature》雜志上，題為：Single-cell spatial landscapes of the lung tumour immune microenvironment。

研究人員應用成像質譜儀掃描416名肺腺癌患者涉及5種組織學模式樣本的腫瘤和免疫學情況。他們對具有明顯臨床相關性的免疫譜系和激活狀態的160萬個細胞進行空間分析。利用深度學習，研究人員利用1 mm2的腫瘤樣本能夠高度準確地預測患者手術后的進展情況，這對術后的臨床管理具有參考價值。

該研究的數據集為非小細胞肺癌研究提供了寶貴的資源，體現了單細胞分析中空間信息的作用。該研究還強調，人工智能提高了人們對癌癥發展微環境特征的理解，并可能影響未來的臨床策略。

注：此研究成果摘自《Nature》雜志，文章內容不代表本網站觀點和立場，僅供參考。

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關鍵詞： 研究成果 腫瘤免疫 研究人員

責任編輯：Rex_28