近日，南开大学免疫学研究所张松教授联合国内外多位专家，在Medicine Plus发表了题为“Unveiling fundamental principles: visualizing T cell immunity with explainable artificial intelligence”的Perspective文章，提出了利用可解释人工智能（XAI）揭示免疫学基本原理并可视化免疫反应的新观点。

尽管人工智能正在引领着科学发现的变革，但其在免疫学领域的应用仍然十分有限。可解释人工智能（XAI）为可视化免疫反应并揭示免疫机制提供了独特视角。通过将复杂数据转化为可解释的见解，XAI使得揭示新模式和因果关系成为可能，从而推动对免疫学的理解与免疫治疗开发的进步。

T细胞等免疫细胞的激活、分化及调控过程对于理解疾病发生机制和开发精准免疫疗法至关重要。然而，由于免疫系统的高度复杂性，传统方法（如单细胞RNA测序、流式细胞术）难以全面捕捉T细胞的动态变化及其在不同微环境中的调节机制。在此背景下，作者提出XAI作为AI的重要分支，提供了一种全新的方式来解读和可视化免疫数据，使研究人员能够深入挖掘免疫反应的基本原理。不同于传统的“黑箱”AI，XAI不仅能够预测结果，还能揭示模型决策的依据，为科学家提供清晰且可解释的生物学视角。

本文认为，XAI的引入正推动免疫学研究向透明化和智能化转型，开启免疫学研究的新纪元。借助数字化和虚拟仿真技术，研究人员可以在“数字免疫模型”中模拟免疫细胞响应过程，优化实验设计，并加速科学发现。XAI不仅能帮助科学家揭示免疫反应的基本原理，还将成为未来精准医疗和免疫治疗决策的关键技术。这一转变标志着免疫学研究进入了一个全新的时代，XAI不仅是一个工具，更是一种新的研究范式，引领着AI+免疫学融合发展的未来方向。

尽管XAI提供了宝贵的可解释性，文章也指出了目前仍然面临的诸多挑战，例如可解释性与性能之间的权衡、数据稀疏性、模型复杂性、缺乏标准化和特定领域适用的XAI工具、跨领域泛化能力的限制，以及计算资源的高需求。未来，随着XAI技术的进一步发展，结合多模态数据的深度整合，XAI有望实现更高层次的免疫反应智能化解析，为精准医学提供更强大的理论支持。

文章信息

Liyun Tu, Aoyu Xu, Hantao Lou, Yongzhi Huang, Jianqing Zheng, Yu Chen, Song Zhang. Unveiling fundamental principles: Visualizing T cell immunity with explainable artificial intelligence. Medicine Plus, 2(1),  2025

https://doi.org/10.1016/j.medp.2025.100072.

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