Commun Biol：利用人工智能分析药物如何影响卵巢癌细胞

在一项关于卵巢癌细胞的研究中，来自卡罗林斯卡研究所的研究人员利用人工智能展示了肿瘤微环境如何影响卵巢癌细胞对药物的反应。相关研究结果已发表在Communications Biology杂志上。

卵巢癌细胞与成纤维细胞（一种支持细胞）一起培养，并用不同的药物进行处理。先进的计算机程序被用来分析卵巢癌细胞的图像，看看它们是如何变化的。成纤维细胞在肿瘤微环境中起着重要作用。它们可以促进肿瘤生长、扩散和耐药性，并影响免疫系统。

论文第一作者、卡罗林斯卡研究所肿瘤病理学系博士生Osheen Sharma说，“我们的研究表明，与成纤维细胞一起培养的卵巢癌细胞在接受药物处理时会改变外观。这展示了肿瘤微环境如何影响卵巢癌细胞对药物的反应。”

通过研究卵巢癌细胞与成纤维细胞一起培养时的形态，研究人员可以更好地了解这些支持细胞如何影响癌症的发展以及药物的作用。这有助于开发更好的癌症治疗方法。

利用人工智能分析卵巢癌细胞

论文通讯作者、卡罗林斯卡研究所肿瘤病理学系副教授Brinton Seashore-Ludlow说，“我们拍摄了61000多张用528种不同药物处理的卵巢癌细胞和成纤维细胞的图像。然后我们使用先进的计算机程序分析图像，看看卵巢癌细胞是如何变化的。我们还验证了我们的计算机程序可以识别具有相同作用机制的药物引起的类似变化。”

一个研究特征表示学习方法的共培养数据集

研究人员如今将研究卵巢癌细胞和成纤维细胞如何直接相互影响，以了解卵巢癌细胞在肿瘤内的沟通方式。他们还分享他们的图像资料，以便其他人可以将其用于癌症和药物的研究。

这项研究强调了不同的药物如何以各种方式影响卵巢癌细胞，并强调了它们的外观及其对治疗反应的显著变化。（生物谷 Bioon.com）

参考资料：

Osheen Sharma et al, Evaluating feature extraction in ovarian cancer cell line co-cultures using deep neural networks, Communications Biology (2025). DOI: 10.1038/s42003-025-07766-w.