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MIT突破：Transformer架构+分子网络解码癌症系统生物学，精准医疗迎来新曙光
引言：
癌症，这个困扰人类已久的顽疾，一直以来都是医学界攻克的难题。尽管精准医疗的概念已经提出，但由于肿瘤内部复杂的突变和表型变化，以及各种难以通过实验研究的复杂相互作用，使得精准医疗在实践中面临着巨大的挑战。近日，麻省理工学院（MIT）的研究者们带来了一项突破性进展，他们利用深度学习（DL）算法，结合人工神经网络（ANN）构建了一个生存预测模型，为解码癌症系统生物学，实现更精准的癌症治疗带来了新的希望。
深度学习赋能癌症研究：
长期以来，基于网络的方法在癌症研究中扮演着重要的角色。这些方法能够绘制细胞的功能组织，整合癌症数据，生成机制假设，并表征对药物治疗的反应及其作用机制。然而，传统的细胞计算机模型一直受到实验和计算限制的阻碍。深度学习的出现，弥补了这些缺陷，为癌症研究带来了新的可能性。
MIT的研究团队巧妙地运用了深度学习的灵活性和规模，使其能够拟合复杂和异质的分子数据模型。该模型的核心在于利用Transformer架构和分子网络，旨在捕捉肿瘤动力学的特定方面，从而实现对治疗反应和肿瘤表型的高性能预测。相关研究成果已于2025年2月14日发表在《NPJ Prncision Oncology》杂志上，题为「Towards an interpretable deep learning model of cancer」。
模型构建：信号转导、代谢与基因调控三管齐下
为了使深度学习模型更具可解释性，MIT的研究者们在模型开发过程中，着重考虑了以下几个关键要素：
- 信号转导模型： 该模型能够从配体或药物刺激中预测转录因子（TF）活性或细胞活力，从而揭示细胞信号传导的机制。
- 代谢模型： 用于重建细胞的代谢过程，从而了解肿瘤细胞的能量代谢和物质代谢特点。
- 基因调控模型： 用于模拟转录、翻译和降解过程，从而深入理解基因表达调控在肿瘤发生发展中的作用。
通过整合这三个方面的模型，研究者们构建了一个全面的、可解释的深度学习模型，能够更深入地理解癌症的复杂生物学机制。
数据驱动：全基因组模型成为可能
随着分子网络数据的积累，我们已经拥有了构建全基因组模型的必要条件。实验技术的进步和计算能力的发展，使得管理具有数千种分子相互作用的网络成为可能。这些庞大的分子间相互关系对细胞状态施加了结构约束，利用这些知识，可以重建用于新陈代谢、信号转导和基因调控的大型网络。
单细胞水平的分析技术，如分子条形码，能够表征异质性群体中的细胞群，从而可以详细表征不同器官中的细胞类型，这对于临床肿瘤样品尤其重要。
模型的应用与展望：
该模型的最终目的是预测未观察到的细胞状态和未经测试的扰动对药物开发的影响。通过交叉折叠验证，可以确认模型推断到看不见的扰动的能力。
从长远来看，研究者们设想神经网络也可以对实验设置进行建模，从而减少预处理的需求。此外，该模型还有助于提供生物标志物，将患者分层到可以进行临床测试的不同治疗方案中。
挑战与限制：
尽管该模型具有巨大的潜力，但也面临着一些挑战和限制：
- 先验知识的准确性： 对于基于先验知识的模型，网络的准确性和完整性至关重要。需要对发现对模型预测具有高度重要性的交互进行批判性检查和整理，并结合验证实验，以减轻先验知识中错误注释的限制。
- 缺失值和不规则性： 生物数据中经常出现缺失值和其他不规则性，这些问题会对生成的模型产生影响。需要开发新的方法来处理这些问题，例如使用半监督学习方法。
结论：
MIT的这项研究，将Transformer架构和分子网络相结合，构建了一个可解释的深度学习模型，为解码癌症系统生物学，实现更精准的癌症治疗带来了新的希望。尽管该模型还面临着一些挑战和限制，但随着技术的不断发展和数据的不断积累，我们有理由相信，深度学习将在未来的癌症研究中发挥越来越重要的作用，最终帮助我们战胜癌症。
参考文献：
- Towards an interpretable deep learning model of cancer. NPJ Prncision Oncology, 2025, 1(1), 1-10. https://www.nature.com/articles/s41698-025-00822-y
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