目前，大多数临床策略仍依赖于肿瘤亚型的组织病理学分层，而对这些分层亚型中单细胞表型的空间位置信息知之甚少。加拿大麦吉尔大学研究团队绘制了肺肿瘤免疫微环境的单细胞空间图谱。该研究成果于近日发表在《Nature》杂志上，题为：Single-cell spatial landscapes of the lung tumour immune microenvironment。

　　研究人员应用成像质谱仪扫描416名肺腺癌患者涉及5种组织学模式样本的肿瘤和免疫学情况。他们对具有明显临床相关性的免疫谱系和激活状态的160万个细胞进行空间分析。利用深度学习，研究人员利用1 mm2的肿瘤样本能够高度准确地预测患者手术后的进展情况，这对术后的临床管理具有参考价值。

　　该研究的数据集为非小细胞肺癌研究提供了宝贵的资源，体现了单细胞分析中空间信息的作用。该研究还强调，人工智能提高了人们对癌症发展微环境特征的理解，并可能影响未来的临床策略。

　　注：此研究成果摘自《Nature》杂志，文章内容不代表站观点和立场，仅供参考。

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