人工智能推动了抗癌软件的发展

休斯顿大学的研究人员和他们的学生正在快速开发一种基于人工智能的新软件技术，用于推进基于细胞的免疫疗法，以治疗癌症和其他疾病。

　　

休斯顿大学的研究人员和他们的学生正在开发一种基于人工智能的新软件技术，用于推进基于细胞的免疫疗法，以治疗癌症和其他疾病。

休斯顿大学的子公司CellChorus公司正在商业化uh开发的延时成像显微镜纳米网格?平台，用于动态单细胞分析和无标签分析。现在，他们已经从美国国立卫生研究院国家转化科学中心获得了250万美元的资助，用于与休斯顿大学合作，快速开发这种技术的先进“无标签”版本。

休斯顿大学电子与计算机工程教授Badri Roysam和Lillie Cranz Cullen正在与Navin Varadarajan教授合作开展该项目。Varadarjan是医学博士安德森教授，化学和生物分子工程也在UH和CellChorus的联合创始人。

“这是一个利用人工智能方法来推进生命科学的机会，”Roysam说。“我们对它在推进基于细胞的免疫疗法治疗癌症和其他疾病方面的应用感到特别兴奋。”

TIMING是研究单个细胞随时间变化的专用工具。因为这是一种基于视频阵列的技术，它可以观察细胞间的相互作用，并产生数以万计的视频。分析这些庞大的视频阵列需要自动化的计算机视觉系统。

CellChorus首席科学官兼联合首席研究员Rebecca Berdeaux表示:“通过结合人工智能、微尺度制造和先进的显微镜技术，无标签计时平台将深入了解直接影响人类疾病和新型治疗方法的细胞行为。”“NCATS的慷慨支持使我们能够开发计算工具，最终将细胞行为的单细胞动态功能分析与细胞内信号事件相结合。

这项小型企业技术转移快速通道奖的目标是在不需要荧光染色的情况下量化细胞的行为。无标记分析，或不使用荧光染料的分析，使科学家能够观察细胞的自然状态，并收集有关细胞运动、相互作用和变化的重要信息。它还将允许他们使用选择性荧光染色来观察感兴趣的新分子。这在研究癌症等疾病或细胞对治疗的反应时很有用。

无标签分析是由新的人工智能和机器学习模型实现的，这些模型经过数千万张细胞图像的训练，并将为客户进行快速、高通量的单细胞分析进行优化。