精準醫療、空間組學，細胞圖譜，騰訊 AI Lab 用深度學習助力生命科學研究

近日，騰訊 AI Lab 三項研究分別入選國際頂級學術期刊 Nature Methods 和 Nature Communications，再次展示了在生命科學前沿領域上國際領先的技術實力。

這三項研究成果都屬于生物細胞研究中的空間組學技術，對于推動精準醫療、細胞圖譜繪制、人類生命健康等領域的研究具有重要意義。

據介紹，空間組學技術是高通量轉錄組測序、單細胞測序等技術的升級，它通過在細胞分析中，增加「空間」這一重要的信息維度，使得研究員可以從更全局、立體、精細地認識生物系統的運行規律。

通過深度學習等人工智能技術的引入，近年來空間組學技術領域不斷迎來新的突破，本次騰訊AI Lab的三項成果，分別從細胞類型注釋、微環境建模以及數據庫三個方面重點突破，并在準確率、數據規模以及方法創新性上均展示了超出業界標準的水平，推動國際學術社區和相關研究的發展。它們分別是：

• 一種基于遷移學習和空間嵌入的空間轉錄組細胞類型注釋方法 Spatial-ID

• 一種利用空間組學數據進行微環境建模的通用方法 SOTIP

• 一個超過5000萬細胞、26個種類的空間組學數據庫

在空間組學相關技術上，騰訊 AI Lab 的核心攻堅方向和優勢在于AI算法研究。長期以來，騰訊 AI Lab 與業內知名研究所和醫院廣泛合作，實現在生命科學的研究和臨床場景中落地，具體應用包括建立細胞圖譜，尤其是靈長類大腦圖譜，促進腦科學的研究。臨床方面，騰訊AI Lab通過空間組學研究腫瘤的微環境和發展軌跡，助力推進精準醫療的實現。

騰訊在醫療及生命科學領域已有多項探索。2022年，騰訊 AI Lab 聯合北京協和醫院，共同發布了便攜式智能化手術導航系統，臨床初步應用取得成功。此外，實驗室也創新性地提出關于單細胞注釋的 scBERT 算法，成果發表于國際頂級學術期刊《Nature Machine Intelligence》雜志。

Nature Methods 是Nature（《自然》）系列期刊中的關注前沿科學研究的期刊，每年評選生命科學領域的年度方法，2022年期刊影響因子 47.99，在生物研究方法領域排名第一。Nature Communications 是 Nature（《自然》）系列期刊中的綜合類子刊，專門收錄來自于自然科學各個領域的高質量研究成果，2022年期刊影響因子 17.69，在綜合類期刊中位列第三。

 

三項研究鏈接：

1: 一種基于遷移學習和空間嵌入的空間轉錄組細胞類型注釋方法 Spatial-ID

（Nature Communications: https://www.nature.com/articles/s41467-022-35288-0）

2 :一種利用空間組學數據進行微環境建模的通用方法 SOTIP

（Nature Communications: https://www.nature.com/articles/s41467-022-34867-5）

3 : 超過5000萬個細胞、26個種類空間組學數據庫

（Nature Methods: https://www.nature.com/articles/s41592-023-01773-7）