回复生物技术大赏：这种多模式成像方法也能促使研究人员揭开癌症代谢此前未知的方面，研究人员认为，这或许也能应用于对其它类型癌症的研究中。
生物技术大赏
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长期以来科学家们一直知道，线粒体在癌细胞的代谢和能量产生过程中扮演着重要角色，然而截止到目前为止，研究人员并不清楚线粒体网络的结构组织与其在整个肿瘤水平下的功能性生物能量活性之间的关联。 近日，一篇发表在国际杂志Nature上题为“Spatial mapping of mitochondrial networks and bioenergetics in lung cancer”的研究报告中，来自加州大学洛杉矶分校等机构的科学家们通过研究利用正电子发射断层扫描技术（PET）与电子显微镜相结合，在遗传工程化修饰的小鼠机体的肺部肿瘤中产生了线粒体网络的三维超分辨率图谱。 文章中，研究人员根据线粒体的活性和其它因素，利用一种称之为深度学习的人工智能技术来对肿瘤进行分类分析，并量化了整个肿瘤中数百个细胞和数千个线粒体的结构。研究人员对两种主要的非小细胞肺癌（NSCLC）亚型—肺腺癌和鳞状细胞癌进行了研究，并在这些肿瘤内部发现了不同的线粒体网络亚群；更为重要的是，他们还发现，线粒体能经常与诸如脂滴等细胞器组织在一起并产生特殊的亚细胞结构，同时还能支持肿瘤细胞的代谢和线粒体活性。
