专访腾讯AI Lab姚建华、杨帆：腾讯 AI Lab 为何瞄准单细胞蛋白质组学？

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腾讯AI Lab在单细胞蛋白质组学领域取得突破性进展，其三篇论文分别从数据库构建、AI建模和AI辅助临床诊断三个角度，为生命科学研究提供了重要技术支撑。

如同开启细胞内部世界的钥匙，单细胞蛋白质组学技术能够揭示细胞内蛋白质的相互作用，从而深入理解生命活动和疾病机制。 腾讯AI Lab的研究成果无疑是这一领域的重要里程碑。

三篇论文的核心贡献：

1. SPDB数据库: 构建了全球数据量最大、覆盖范围最广的单细胞蛋白质组学数据库，为研究人员提供标准化、易于比较和分析的数据资源。 该数据库整合了不同来源、不同测序技术和不同物种的数据，有效解决了数据分散、难以整合的问题，为后续研究奠定了坚实基础。

2. scPROTEIN框架: 针对单细胞蛋白质组数据的特殊性，例如数据的不确定性、缺失值、批次效应和噪声问题，提出了一种基于迁移学习的深度图对比学习框架。该框架能够有效处理这些挑战，提高数据分析的准确性和可靠性，为肿瘤发生发展机制研究、药物靶点发现和肿瘤早筛提供重要的AI辅助作用。

3. scpDeconv方法: 开发了一种创新的反卷积方法，能够从组织蛋白质组数据中挖掘出特定细胞类型比例信息。 这项成果与临床应用最为贴近，为肿瘤辅诊和预后分析提供了新的视角，有望显著提升疾病诊断和治疗的精准度。

腾讯AI Lab的优势与未来规划：

腾讯AI Lab拥有丰富的资源和跨学科的团队，能够集中力量攻克重大科学难题。 其研究团队成员具备AI和生物学的双重背景，这使得他们能够有效地将人工智能技术应用于生命科学研究。 未来，腾讯AI Lab将继续深耕单细胞蛋白质组学领域，整合多组学数据和蛋白质大模型，推动临床应用研究，致力于产出更多具有世界影响力的原创性成果。 他们计划进一步完善SPDB数据库，并探索更多临床应用场景，例如利用scpDeconv方法辅助肿瘤诊断和治疗。

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