纪要涉及的公司和行业 - 公司：Akoya Biosciences [1] - 行业：生物科技、肿瘤免疫治疗、人工智能在医疗领域的应用 纪要提到的核心观点和论据 1. AI在医疗领域的应用潜力 - 核心观点：AI在医疗领域尤其是肿瘤研究和临床实验中有巨大应用潜力，可提高效率和准确性 [18][21] - 论据：每年超90%的临床试验失败，损失90亿美元，传统招募患者方式资源消耗大，使用HNE 2.0预测生物标志物可提高招募效率，节省资源和时间，还能增加测试数量，提高临床试验成功率 [18][20][21] 2. 论文研究成果 - 核心观点：通过对大量免疫细胞分布数据点的分析，找到预测肝癌复发风险的关键指标，构建的免疫评分系统准确性高 [28][37] - 论据：研究发现特定亚型NK细胞与肝癌复发相关，构建的免疫评分系统预测肝癌复发风险的准确性达0.82，优于市场上已知的所有预后因素（组合后仅0.72） [28][37][38] 3. AI策略的重要性 - 核心观点：在处理大量生物数据时，需要制定有效的AI策略，避免盲目投入数据 [41] - 论据：研究涉及超300名患者、3个组织位置、超10万个单细胞、超18000个RNA和超100个临床病理参数，数据量达162万亿，通过模式识别将数据转化为可分析的模式，筛选出与高低风险相关的基因，再输入机器学习模型，最终确定5个关键基因 [42][43][46] 4. 可解释的空间生物学 - 核心观点：研究发现的生物标志物和免疫细胞与临床结果的关联需在免疫和生物学上可解释，避免偶然发现 [74] - 论据：通过体外共培养、3D生物打印、体内实验等验证NK细胞与CD8 T细胞的相互作用及对肿瘤的影响，解释了免疫评分系统的机制 [51][54] 其他重要但是可能被忽略的内容 - 技术创新：开发了可视化和管理空间数据的平台，可处理大尺寸图像并提供自动化量化功能；提出HNE 2.0和虚拟染色概念，可利用HNE预测生物标志物 [9][21][12] - 空间暗蛋白质组学：通过空间前景分析技术，优化质谱检测，发现数千种未注释或PTM的蛋白质，即“暗蛋白质”，为免疫研究提供新方向 [57][59][60] - 后续研究计划：计划开发HNE 2.0或3.0版本的评分系统，实现图像量化的自动化和云端报告生成，推动多重IF、IHC临床转化 [77][78] - 给早期科研人员的建议：工作要努力，永不放弃，保持真诚，遇到困难时坦诚沟通，坚持做自己喜欢的事，为科学和社会做贡献，终会得到认可 [80][83][84]