近日，深圳理工年夜学传授曹罡团队结合多个团队于《基因组生物学》发表最新结果，推出了一款面向空间组学及份子病理的新型人工智能东西——U-FISH。该东西是首个集成年夜语言模子交互的FISH及空间组阐发东西，于主动化、普适化旌旗灯号辨认和临床辅助诊断方面揭示出显著上风。
于生命科学及临床诊断范畴，荧光原位杂交是广泛运用的主要技能及病理诊断的金尺度之一。它能让研究职员于细胞中直接“看到”基因位置，帮忙研究职员理解基因表达，也帮忙大夫辨认遗传病及肿瘤的基因异样。然而，因为显微镜图象繁杂、配景差异年夜，以往的阐发依靠繁琐的参数调解，既费时又轻易堕落。这同样成了该范畴的研究难点之一。
为解决这一问题，曹罡团队以成立年夜范围且笼罩多种空间组学技能的图象数据集为切入点，开展了相干研究。告竣开端方针，需要整合海量繁杂的图象信息，事情量巨年夜；同时，还有要构建一种适合的旌旗灯号辨认手腕，使其既能实现精准辨认，又能包管效率。
研究团队基在深度进修要领，初次成立了笼罩七种空间组学技能、跨越160万个旌旗灯号点的年夜范围图象数据集，并使用轻量化神经收集实现了主动化、普适化的旌旗灯号三木SEO-辨认。不管是二维还有是三维图象，U-FISH都能快速、正确地检测出荧光旌旗灯号点，对于比现有要领存于显著上风。
此外，U-FISH不仅办事科研，还有能辅助临床。于血液肿瘤患者的DNA-FISH检测中，它能主动判别染色体异样，成果与资深病理大夫的人工阐发高度一致，有望年夜幅减轻大夫承担。
此外，U-FISH还有提供了图形化界面及网页插件，让科研职员与大夫只需“对于话”便可完成图象辨认及诊断，为后续学术界及临床运用提供坚实基础。这一结果不仅鞭策了空间组学数据的智能化阐发，也为精准医学及长途诊断提供了新思绪。
相干论文信息：https://doi.org/10.1186/s13059-025-03736-x
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