科技議題
休士頓大學（University of Houston）的研究人員及其學生領導了一項研究專案，用於開發一種基於人工智慧（AI）的新型軟體科技，用於促進細胞免疫療法在治療癌症及其他疾病方面的應用。
該技術來自大學的衍生公司 CellChorus Inc.，這家公司專注於將大學開發的 Time-lapse Imaging Microscopy In Nanowell Grids™（TIMING™）平台商業化。這是一種動態單細胞分析平台，具有無標籤（label-free）分析能力。這意味著該技術可以在不使用傳統的螢光染色劑的情況下，直接觀察細胞的自然行為。這一技術突破為癌症治療帶來了更精確的細胞行為監測方法。
該專案最近獲得了來自美國國家衛生研究院（NIH）國家轉化科學促進中心的 250 萬美元資助，用於加速開發這種先進的無標籤技術。這筆資金將幫助推進與休士頓大學合作開發的技術，特別是快速發展可以在不使用螢光標記的情況下對細胞行為進行高效分析的方法。
該技術不僅適用於癌症治療，還有助於理解其他人類疾病的細胞行為，從而推動新一類治療方法的開發。該平台結合了AI、微尺度製造技術和先進顯微技術，無標籤 TIMING™ 系統的應用將讓科學家更深入了解細胞行為，這對開發新療法和理解疾病進程具有關鍵意義。
未來也將致力於開發利用 AI 和機器學習技術來分析數以千萬計的細胞圖像的模型，這些模型將被優化用於快速、高通量的單細胞分析。該技術的應用範圍包括癌症研究、免疫療法開發以及其他涉及複雜細胞行為的醫學領域。
這一技術的發展將不僅有助於科學家更有效地理解疾病進程，還將推動細胞免疫療法的進步，並最終改變癌症治療的方式。
科技觀點
該科技對於生醫治療的核心貢獻來自於其運用人工智慧的形式，跳脫過往需要標籤化特定細胞以進行限縮化模擬的科技限制，而可以在無標籤化的情況下，完整的觀察細胞本身與其之間的活動形式與互動方式。
因此這項科技的癌症應用僅僅只是現階段所可看到的一小部分，未來的免疫治療的研發，基於人的自主系統與免疫力的其他醫療方案都可以再基於此進行延伸與發展，才是這個技術本身最卓著的貢獻。
然而，其所需要伴生的算力系統，以及其針對不同人可能需要不同的生醫資料與個人資料庫的資料匯入，這還會牽涉到相關的法規、算力自建的課題需要被解決，才有機會進一步進入量產化。
