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　　目前，大多數(shù)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(huán)境的單細胞空間圖譜。該研究成果于近日發(fā)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(zhì)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(tài)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(shù)據(jù)集為非小細胞肺癌研究提供了寶貴的資源，體現(xiàn)了單細胞分析中空間信息的作用。該研究還強調(diào)，人工智能提高了人們對癌癥發(fā)展微環(huán)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(nèi)容不代表本網(wǎng)站觀點和立場，僅供參考。