精准医疗、空间组学，细胞图谱，腾讯 AI Lab 用深度学习助力生命科学研究

近日，精准腾讯 AI Lab 三项研究分别入选国际顶级学术期刊 Nature Methods 和 Nature Communications，医疗b用研究再次展示了在生命科学前沿领域上国际领先的空间科学技术实力。

这三项研究成果都属于生物细胞研究中的组学助力空间组学技术，对于推动精准医疗、细胞学习细胞图谱绘制、图谱腾讯人类生命健康等领域的深度生命研究具有重要意义。

据介绍，精准空间组学技术是医疗b用研究高通量转录组测序、单细胞测序等技术的空间科学升级，它通过在细胞分析中，组学助力增加「空间」这一重要的细胞学习信息维度，使得研究员可以从更全局、图谱腾讯立体、深度生命精细地认识生物系统的精准运行规律。

通过深度学习等人工智能技术的引入，近年来空间组学技术领域不断迎来新的突破，本次腾讯AI Lab的三项成果，分别从细胞类型注释、微环境建模以及数据库三个方面重点突破，并在准确率、数据规模以及方法创新性上均展示了超出业界标准的水平，推动国际学术社区和相关研究的发展。它们分别是：

• 一种基于迁移学习和空间嵌入的空间转录组细胞类型注释方法 Spatial-ID

• 一种利用空间组学数据进行微环境建模的通用方法 SOTIP

• 一个超过5000万细胞、26个种类的空间组学数据库

在空间组学相关技术上，腾讯 AI Lab 的核心攻坚方向和优势在于AI算法研究。长期以来，腾讯 AI Lab 与业内知名研究所和医院广泛合作，实现在生命科学的研究和临床场景中落地，具体应用包括建立细胞图谱，尤其是灵长类大脑图谱，促进脑科学的研究。临床方面，腾讯AI Lab通过空间组学研究肿瘤的微环境和发展轨迹，助力推进精准医疗的实现。

腾讯在医疗及生命科学领域已有多项探索。2022年，腾讯 AI Lab 联合北京协和医院，共同发布了便携式智能化手术导航系统，临床初步应用取得成功。此外，实验室也创新性地提出关于单细胞注释的 scBERT 算法，成果发表于国际顶级学术期刊《Nature Machine Intelligence》杂志。

Nature Methods 是Nature（《自然》）系列期刊中的关注前沿科学研究的期刊，每年评选生命科学领域的年度方法，2022年期刊影响因子 47.99，在生物研究方法领域排名第一。Nature Communications 是 Nature（《自然》）系列期刊中的综合类子刊，专门收录来自于自然科学各个领域的高质量研究成果，2022年期刊影响因子 17.69，在综合类期刊中位列第三。

三项研究链接：

1: 一种基于迁移学习和空间嵌入的空间转录组细胞类型注释方法 Spatial-ID

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

2 :一种利用空间组学数据进行微环境建模的通用方法 SOTIP

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

3 : 超过5000万个细胞、26个种类空间组学数据库

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