IRIS：革命性计算方法推动生物医学研究新突破

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近年来，生物医学研究领域迎来了一个重要的突破。密歇根大学安娜堡分校（2024USNews美国大学排名：21）和布朗大学的研究人员开发了一种名为“整合和参考信息组织分割”（IRIS）的新型计算方法。这种方法结合了机器学习和人工智能技术，能够更精确地分析复杂的组织数据，从而改变我们对疾病的理解和治疗方式。研究结果发表在《自然方法》杂志上，得到了美国国立卫生研究院的资助。

新计算方法在生物医学研究中的应用

IRIS的出现标志着生物医学研究进入了一个新的阶段。传统的组织分析方法往往依赖于二维切片和显微镜观察，这种方法虽然在一定程度上能够提供组织结构的信息，但在精度和速度上存在明显的局限性。IRIS通过利用空间转录组学（SRT）生成的数据，并结合单细胞RNA测序（scRNA-seq）数据作为参考，能够在多个层次上检查组织，并以前所未有的准确性和计算速度区分不同的区域。

这种方法的独特之处在于它能够直接表征组织的细胞景观，并识别生物学上可解释的空间域。这意味着研究人员可以更深入地了解组织功能背后的细胞机制，从而促进对疾病病理和肿瘤组织的理解。IRIS的应用不仅限于基础研究，还具有广泛的临床潜力。

空间转录组学与单细胞RNA测序的结合

IRIS的成功离不开空间转录组学和单细胞RNA测序技术的结合。空间转录组学是一种新兴的技术，能够在空间上解析基因表达的分布情况，而单细胞RNA测序则能够提供单个细胞的基因表达谱。通过将这两种技术结合，IRIS能够在空间上精确定位不同细胞类型的基因表达情况，从而揭示组织的复杂结构和功能。

例如，在结直肠癌（CRC）研究中，研究人员利用IRIS分析了来自三对结直肠癌肿瘤-正常-血液样本的41,700个细胞，揭示了肿瘤异质性和细胞间网络。独立的单细胞RNA测序分析识别了八大主要细胞群，包括B细胞、T细胞、单核细胞、NK细胞、上皮细胞、成纤维细胞、肥大细胞和内皮细胞。在从上皮细胞中鉴定出恶性细胞后，观察到七种反映肿瘤异质状态的恶性细胞亚型。这些发现为我们提供了关于结直肠癌进展机制的深刻见解，并可能有助于开发针对非肿瘤成分的抗癌疗法。

IRIS对组织发育和疾病病理的理解

IRIS不仅在肿瘤研究中表现出色，还在组织发育和疾病病理的研究中展现了巨大的潜力。通过分析复杂的组织数据，IRIS能够揭示组织发育过程中不同细胞类型的动态变化，以及疾病病理过程中细胞间的相互作用。

例如，在研究神经系统发育时，IRIS能够帮助研究人员识别不同发育阶段的神经细胞类型及其空间分布情况，从而揭示神经系统发育的复杂机制。在研究心血管疾病时，IRIS能够帮助研究人员识别心脏组织中不同细胞类型的病理变化，从而揭示心血管疾病的发病机制。

IRIS在个性化医学中的潜力

随着空间转录组学技术的普及，IRIS等方法在个性化医学中的应用前景也越来越广阔。个性化医学的核心理念是根据每个患者的独特基因组和表型特征，制定个性化的治疗方案。IRIS能够提供高精度的组织分析数据，从而帮助医生更准确地诊断疾病，并制定更有效的治疗方案。

例如，在癌症治疗中，IRIS能够帮助医生识别肿瘤组织中的不同细胞类型及其空间分布情况，从而选择最合适的治疗靶点。在心血管疾病治疗中，IRIS能够帮助医生识别心脏组织中的病理变化，从而制定个性化的治疗方案。

未来展望

IRIS的开发和应用标志着生物医学研究进入了一个新的阶段。随着技术的不断进步，IRIS有望在更多的研究领域和临床应用中发挥重要作用。未来，研究人员将继续优化IRIS的算法和性能，并探索其在更多疾病和组织类型中的应用。

此外，IRIS的成功也为其他新型计算方法的开发提供了宝贵的经验和启示。随着机器学习和人工智能技术的不断发展，我们有理由相信，未来将会有更多类似IRIS的创新方法出现，从而推动生物医学研究和临床应用的不断进步。

结论

密歇根大学安娜堡分校和布朗大学的研究人员开发的IRIS方法，通过结合空间转录组学和单细胞RNA测序技术，显著提高了组织数据分析的精度和速度。这种方法不仅在基础研究中展现了巨大的潜力，还在个性化医学中具有广泛的应用前景。随着技术的不断进步，IRIS有望在更多的研究领域和临床应用中发挥重要作用，从而推动生物医学研究和临床应用的不断进步。未来，我们期待看到更多类似IRIS的创新方法出现，为人类健康事业做出更大的贡献。