AI连接新一代基因编辑技术，让肿瘤免疫治疗更进一步(3)

这就回到了基因测序。测序实际上是一个“看”的过程，而编辑是一个“改”的过程，我们要先看到问题，就好比做一本书的编辑，要先看到错别字才能进行校正和修改。
所以，我们通过观察不同肿瘤中不同状态免疫细胞的基因表达，再通过机器学习领域数据的变换，以及数据降维处理，我们能够更好的看清楚其中与肿瘤免疫功能有关的基因。
我们通过编辑了免疫 T 细胞中的这些相关基因，经过改造的 T 细胞回输到动物体内后，我们发现它的肿瘤发展速度要比对照组缓慢很多，几个月后，我们发现这些改造的细胞能力不断增强，使得动物体内的肿瘤不断缩小，肿瘤不仅仅没有发展，而且在不断缩小。这就是今年荣获诺贝尔奖的肿瘤免疫治疗的主要思路。

（来源：诺贝尔官网）
这样一个过程告诉我们，通过结合更好的基因测序分析技术，找到潜在的基因再加以精确的改造，我们可以实现之前我们所说的既能“读”又能“写”的状态。
我们目前希望把这样一个思路做得更好，不仅做整体的基因表达分析和测序，我们还希望做到单细胞水平上的基因表达测序和分析，从而通过系统的单细胞层次上的分析，在更高分辨率上看到哪些基因，哪些细胞可能对肿瘤免疫过程有最大的影响，进而通过计算分析、机器学习的方法找到这些潜在的基因进行基因编辑相关的改造和治疗。
我门也非常希望利用这个机会，能够和国内的科研人员和医生合作，帮助解决一些中国人群所关注的疾病，比如发病率远高于西方国家的胃癌。为了中国的病人，我也很希望将来如果有机会的话能够做一些其他方面的研究。