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原文作者：Microsoft Research
我们很高兴地宣布，微软研究院与休斯顿卫理公会医院的研究人员合作，开发出一种新的计算框架，称为 GigaTime。该框架通过生成大规模的虚拟人群，显著扩展了肿瘤微环境（TME）的建模能力。这项工作发布在《Nature Methods》杂志上。
GigaTime 框架利用多模态人工智能技术，融合了来自不同数据源（如病理图像、基因组数据、临床记录等）的信息，以创建一个高度逼真且多样化的虚拟患者群体。这使得研究人员能够在计算环境中模拟肿瘤的演变和治疗反应，而无需进行昂贵的实体实验。
挑战与 GigaTime 的解决方案
传统的TME建模方法通常依赖于有限的样本数据集，这限制了模型的泛化能力和代表性。特别是，建立一个能够捕捉肿瘤异质性（即肿瘤内部细胞的多样性）的足够大的虚拟群体是极其困难的。
GigaTime 通过以下关键创新解决了这些挑战：
- 多模态数据融合： GigaTime 集成了病理图像和基因组数据，这些数据通常在不同的空间和时间尺度上收集。
- 生成模型： 框架使用先进的生成模型来创建具有统计学意义的虚拟患者群，确保其多样性与真实人群相匹配。
- 时空演化模拟： GigaTime 不仅生成静态的TME快照，还能模拟其在时间上的动态演化过程。
对癌症研究的意义
通过生成一个包含数百万虚拟个体的群体，研究人员现在可以以前所未有的规模测试治疗方案的有效性。GigaTime 的核心价值在于其预测能力和个性化潜力。
“这项技术有望彻底改变我们评估新疗法的方式，”该研究的共同作者之一表示。“通过在计算环境中模拟数百万不同的肿瘤情景，我们可以更快地识别出最有前途的治疗策略，并为个体患者预测最可能的反应。”
具体来说，GigaTime 已经成功应用于：
- 评估免疫疗法的敏感性： 模拟不同免疫细胞浸润模式下TME对检查点抑制剂的反应。
- 药物组合优化： 在虚拟群体中筛选出针对特定基因突变组合的最优药物剂量和联合方案。
- 了解治疗耐药性： 追踪在长期治疗压力下肿瘤细胞如何演化出抵抗性克隆。
GigaTime 框架的开源发布，旨在促进计算生物学和肿瘤学领域的研究合作，加速从基础研究到临床转化的进程。
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