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原文作者：Microsoft Research
我们提出了一种名为 GigaTime 的新方法，用于高效模拟肿瘤微环境（TME）的动态过程，同时实现了前所未有的规模和分辨率。GigaTime 的核心是一个基于多模态人工智能（AI）模型的虚拟人群生成器，该生成器可以根据单个患者的数据创建数百万个具有不同生物学特性的虚拟个体。
传统上，TME 建模是耗时且计算密集型的，通常需要数周或数月的时间来模拟单个患者或有限数量的个体。这种限制使得在个性化医疗背景下对复杂的肿瘤演化进行大规模、高分辨率的模拟变得极其困难。
GigaTime 旨在克服这一瓶颈。我们利用多模态 AI 技术来学习驱动 TME 动态的潜在生物学规则，并用这些学习到的规则来生成一个庞大的、在生物学上多样化的虚拟人群。这种方法允许我们在计算上高效地探索参数空间，从而为研究肿瘤异质性和治疗反应提供了一个强大的新工具。
虚拟人群生成：多模态 AI 的力量
GigaTime 采用了一种新颖的基于 AI 的模拟框架，它结合了多种数据类型（如病理图像、基因组数据和临床信息）来建立对 TME 驱动力的全面理解。
我们使用这种多模态模型来生成一个 “虚拟人群”，其中每个个体都代表了肿瘤演化的一个独特轨迹，受到不同初始条件和过程参数的影响。关键的突破在于，AI 能够从复杂数据中捕获 TME 的关键动态，并将其应用于快速生成数百万个不同的模拟实例。
在 TME 建模中实现 Giga 规模
借助 GigaTime，研究人员现在可以以前所未有的速度和规模进行模拟：
- 速度提升： 将 TME 模拟的时间从数周缩短到数小时，甚至数分钟，用于生成大量数据。
- 规模扩展： 能够模拟数百万个虚拟患者，而不是传统的几十个或几百个。
- 分辨率提高： 在个体水平上，可以更精细地观察肿瘤细胞、免疫细胞和其他基质成分之间的相互作用。
这种大规模的能力对于理解药物抵抗的出现、评估不同治疗方案的鲁棒性以及识别对特定疗法最敏感的患者亚群至关重要。
对个性化医疗的影响
GigaTime 有潜力彻底改变肿瘤学中的临床决策支持和药物开发：
- 预测治疗反应： 通过在具有代表性的虚拟人群上测试潜在疗法，可以更准确地预测个体患者的反应。
- 识别生物标志物： 大规模模拟有助于发现与特定肿瘤行为（如侵袭性或对免疫疗法的反应）相关的新的生物标志物。
- 优化联合疗法： 研究人员可以系统地探索数千种药物组合，以找到针对特定肿瘤微环境的最佳策略。
我们的研究表明，将尖端的多模态 AI 与计算生物学相结合，可以克服传统建模的规模限制，为下一代精准肿瘤学铺平道路。
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