年度重磅从400多篇Cell论文遴选出
iNature
千呼万唤始出来，年的Cell最佳文章终于出炉。其中，Cell在年大约发表了篇研究型文章，但是这一次仅仅遴选出了8篇最具代表性的研究型文章，非常的幸运，中国学者独占3席（年只有1篇），这也从侧面说明了中国生命科学领域不断的进步。iNature及时的整理了这8篇文章：
广州妇儿中心张康团队发表题为“IdentifyingMedicalDiagnosesandTreatableDiseasesbyImage-BasedDeepLearning”的研究论文，该论文不仅是中国研究团队首次在顶级生物医学杂志发表有关医学人工智能的研究成果,也是世界范围内首次使用如此庞大的标注好的高质量数据进行迁移学习，并取得高度精确的诊断结果，实现用AI精确推荐治疗手段的突破；
上海生科院神经所孙强团队发表题为“CloningofMacaqueMonkeysbySomaticCellNuclearTransfer”的研究论文，该论文突破了体细胞克隆猴的世界难题，成功培育出世界首个体细胞克隆猴。这标志着中国将率先开启以猕猴作为实验动物模型的时代；
香港科技大学张明杰研究组发表题为“ReconstitutedPostsynapticDensityasaMolecularPlatformforUnderstandingSynapseFormationandPlasticity”的研究论文，该论文使用生化重建方法来证明，在溶液和支持的膜双层上，由主要兴奋性突触后密度（PSD）支架蛋白形成的多价相互作用网络，通过相分离形成PSD样组件。重构的PSD样组装体可以聚集受体，选择性地浓缩酶，促进肌动蛋白束形成，并排出抑制性突触后蛋白。另外，凝聚相PSD组件具有与均匀溶液中的那些不同并且适合突触功能的特征。因此，该研究建立了一个用于了解神经元突触是如何形成和动态调节的分子平台；
斯坦福大学Longaker及Chan共同通讯发表题为“IdentificationoftheHumanSkeletalStemCell”的研究论文，该论文鉴定了人类骨骼肌干细胞，并表征了其特点；
剑桥大学MRC分子生物学实验室Hauser及Babu共同通讯发表题为“PharmacogenomicsofGPCRDrugTargets”的研究论文，该论文通过分析来自个个体的数据，研究人员发现药物靶向的GPCR在功能区域内显示遗传变异，例如人群中的药物和效应结合位点。研究人员建议，表征GPCR变体可以提高处方精确度，改善患者的生活质量，并减轻由于药物反应性变化引起的经济和社会负担；
法国国家科学研究中心Garel及新加坡免疫学科学技术研究所Ginhoux共同通讯发表题为“MicrobiomeInfluencesPrenatalandAdultMicrogliainaSex-SpecificManner”的研究论文，该论文发现小胶质细胞经历分化阶段，可通过转录组学特征和染色质可及性景观来辨别，这可以在成年雄性和雌性中出现差异。值得注意的是，无菌小鼠中微生物组的缺乏在出生前和出生后都有时间和性别二态影响；总的来说，研究表明小胶质细胞从产前阶段以性别和时间依赖的方式应对环境作用，这对我们理解小胶质细胞对健康和疾病的贡献具有重要意义；
丹麦哥本哈根大学Willerslev及Nielsen共同通讯发表题为“PhysiologicalandGeneticAdaptationstoDivinginSeaNomads”的研究论文，该论文使用比较基因组研究，研究人员显示PDE10A基因中遗传变异的自然选择增加了Bajau的脾脏大小，为它们提供了更大的氧合红细胞库。研究人员还发现了有关Bajau特异性选择的证据，BDKRB2是一种影响人类潜水反射的基因。因此，该研究为为研究人类对缺氧耐受的适应性提供了新的机会。
英国弗朗西斯克里克研究所转化癌症治疗实验室Swanton研究组发表题为“DeterministicEvolutionaryTrajectoriesInfluencePrimaryTumorGrowth:TRACERxRenal”的研究论文，该论文将ccRCC分为七种进化亚型，范围从以多个突变和拷贝数驱动的早期固定和快速转移为特征的肿瘤，到具有10个亚克隆驱动的高度分枝肿瘤和与减毒进展相关的广泛平行进化类型。同时确定遗传多样性和染色体复杂性是患者结局的决定因素。该论文协调了ccRCC的可变临床行为，并提出了进化潜能作为干预和监测的生物标志物。
1.广州妇儿中心张康团队“AI医生”登上世界顶级杂志《细胞》封面
年2月23日,广州市妇女儿童医疗中心基因检测中心、临床数据中心、医学影像部及眼科等科研团队研发的新一代医用人工智能（AI）平台应用成果“IdentifyingMedicalDiagnosesandTreatableDiseasesbyImage-BasedDeepLearning(基于深度学习开发出一个能诊断眼病和肺炎两大类疾病的AI系统)”在世界顶级期刊《Cell》(细胞)以封面文章的形式发表。
这不仅是中国研究团队首次在顶级生物医学杂志发表有关医学人工智能的研究成果,也是世界范围内首次使用如此庞大的标注好的高质量数据进行迁移学习，并取得高度精确的诊断结果，实现用AI精确推荐治疗手段的突破。
此项跨病种、跨影像学数据类型并具有一定可解释性的新一代人工智能平台是人工智能图像技术在医学影像领域的首个应用成果，既能基于“光学相干断层成像(OCT)”数据实现黄斑变性和糖尿病视网膜黄斑水肿两种常见视网膜疾病的识别和严重性定量评估，也能基于患儿胸部X线片数据实现儿童肺炎病原学类型的差异性分析和快速准确判定，从而促进疾病的早期治疗和精准治疗，改善病人的临床预后。
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