2023年10月9日，宾夕法尼亚大学医学院/费城儿童医院李博教授团队等在 Cancer Cell 期刊发表了题为：Systematic investigation of mitochondrial transfer between cancer cells and T cells at single-cell resolution 的研究论文。该研究不仅证实了T细胞与癌细胞间线粒体传输在不同癌症中的广泛存在， 更重要的是，提出了基于贝叶斯层次模型与统计反褶积的机器学习方法——MERCI，实现了在单细胞分辨率下追踪不同细胞间线粒体传输的重要功能。
尽管在本研究中，研究团队只将MERCI用于线粒体转移在T细胞和癌细胞之间的追踪，原则上MERCI可应用于任意两种不同的细胞类型。当单细胞测序数据质量合格时（单细胞测序读长的线粒体覆盖度 > 1000），MERCI的预测准确度具有较强的鲁棒性。因此MERCI有希望作为一个通用方法以解析复杂细胞网络中线粒体的流动问题并帮助推动癌症免疫治疗的发展。
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