晶泰科技联手北大舒绍坤课题组，CRISPR+细胞表型+深度学习驱动肿瘤研究

近日，晶泰创新中心与北京大学国际癌症研究院舒绍坤课题组宣布建立合作，双方将基于舒老师课题组的高通量 CRISPR 技术，整合晶泰科技的细胞高内涵 Cell Painting 成像技术与深度学习方法，通过多模态数据融合，共同开展疾病机理及药物作用机制研究。

药物发现是理性设计与实验探索相结合的工作，其成功极大依赖于科学家对于疾病机理的深刻理解。随着人工智能和大数据技术的快速发展，已有多家研究机构和公司利用多种维度的生物大数据与机器学习结合，实现多模态数据融合（Multimodal data fusion），并取得长足的发展。该技术能从多个维度对疾病及药物在复杂生物体系内的作用机理进行深入的研究，特别是在靶点发现、苗头化合物发现、药物重定向、活性与毒性评估等领域，拥有巨大的应用前景。

然而生物大数据维度与复杂度的提高，使得其对模型的数据处理能力要求也更高。数据采集和处理中的噪音问题，限制了数据利用效率和模型表现，为多模态数据融合的应用带来挑战。

本次合作中，北大舒绍坤课题组与晶泰科技将利用各自的技术优势，将多模态数据融合与深度学习算法高效结合。

舒绍坤老师及其带领的课题组在肿瘤药物机制研究领域有丰富的经验与独到的见解，可通过高通量的 CRISPR 技术对细胞形成大规模的基因编辑扰动；而晶泰科技自主建立的细胞研发平台 X-Map，能够大规模收集细胞扰动后的高内涵图像数据和转录组数据。

两者结合，能基于真实世界的多维度数据获得细胞水平的精确观测，从而建立起不同生理学变化与基因、药物调控之间的对应相关性。这一研究方法相较于动物模型，通量更高、成本更低，可以针对特定的研究体系，快速获得包含更大信息量的高质量研究数据，进一步提高药物研发的效率和成功率。

算法方面，晶泰科技在深度学习算法与流程开发、图像分析领域具备独到的优势。配合其全新建立的细胞表型平台，晶泰创新中心自主研发了一套基于 Transformer 架构的 X-Profiler 算法，能针对特定的下游任务进行有效信息的提取，良好应对例如高内涵成像中因为孔板边缘高度变化导致的失焦模糊等问题，剔除数据噪音对模型的影响，提高信噪比（signal-to-noise ratio, SNR），并根据任务自适应调节数据质量控制策略，从而显著提高模型性能。X-Profiler在药物机理研究、毒性评估等多项下游任务中取得突破性结果，相关研究成果的预印版已发表在 BioRxiv 上。

双方合作的第一阶段将聚焦于肿瘤治疗新靶点及肿瘤耐药机制的研究，目前已经取得了初步的进展。下一步，相关成果将应用于抗肿瘤耐药性药物的研发，以期为癌症患者带来更加有效的治疗选择。

晶泰创新中心聚焦前瞻性核心技术的开发与应用落地，目前已建立 X-Map 细胞研发平台，整合了包括 Cell Painting 在内的细胞影像、转录组建库、自主研发的 X-Profiler 深度学习建模算法等技术。晶泰创新中心将基于 X-Map 细胞研发平台，持续在机理研究、药物筛选、临床前药物评价等领域与药企、科研机构合作，共同开展课题研究与研发合作。

晶泰科技联合创始人、首席创新官赖力鹏博士表示，“高质量数据与人工智能技术的结合将成为驱动药物创新的主要力量之一。舒绍坤老师课题组在基于 CRISPR 高通量基因编辑和多组学实验技术的肿瘤机理研究方面有丰富的经验。这些技术和经验将为合作提供宝贵的知识及数据。结合晶泰自身的 X-Map 细胞表型研发平台，我们期待基因编辑、细胞高内涵技术、深度学习方法能在本次合作中展现出突破性价值，带来更好的创新肿瘤治疗方案。”

北京大学国际癌症研究院研究员、博士生导师舒绍坤博士表示，“通过高通量CRISPR技术、细胞表型 Cell Painting 平台技术、多组学技术和深度学习多模态融合技术相结合，解析药物靶点功能和机制，能够充分发挥生物大数据和深度学习大模型的优势，是我们课题组和晶泰创新中心十分看好的方向。晶泰创新中心具有开放的合作模式与明确的算法技术优势，深刻理解现有表型技术的优点和瓶颈，为项目提供了高质量的细胞 Cell Painting 图像数据与建模解决方案，为项目推进提供了重要保障。期待两支团队能够在肿瘤药物作用机理的研究合作中获得更多有价值的成果。”

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