AI dan Masalah-Masalah Sulit Dunia · Ilmu hayat · Nature (computational biology) · 2026-10-21
Kerangka pembelajaran mendalam berpandu metabolomik spasial untuk membedah mekanisme evasi imun dalam mikrolingkungan infeksi jamur
Judul asli: Spatial metabolomics-guided deep learning framework for dissecting immune evasion mechanisms in fungal infection microenvironments
Penelitian ini menyasar sirkuit metabolik yang terorganisasi secara spasial yang memungkinkan patogen jamur menghindari imunitas inang dalam infeksi invasif, yang menyebabkan mortalitas tinggi pada pasien imunokompromais. Dengan memadukan metabolomik spasial beresolusi tinggi dari jaringan aspergillosis paru invasif pada mencit dengan jaringan konvolusional multi-skala yang diperkuat attention, kerangka kerja ini menyegmentasi inti infeksi, zona infiltrasi imun, dan zona batas transisi dengan koefisien Dice rata-rata sebesar 0.887 terhadap anotasi ahli patologi. Sebuah variational graph autoencoder dengan neural ordinary differential equations kemudian menyimpulkan bagaimana jaringan interaksi metabolit–imun berevolusi selama 24–72 jam, memeringkat kinurenin sebagai metabolit hub dengan sentralitas tertinggi dan menempatkan titik balik metabolik yang diduga di antara 36 dan 48 jam.