人工智能技術(shù)揭示前所未知細胞成分

一語道破

   （實習(xí)記者 張佳欣）大多數(shù)人類疾病實質(zhì)上是細胞故障的產(chǎn)物。但要了解細胞的哪些部分出錯會導(dǎo)致疾病，科學(xué)家首先需要對細胞有完整的了解。美國加州大學(xué)圣地亞哥分校醫(yī)學(xué)院的研究人員及其合作者在24日發(fā)表于《自然》雜志上的論文中，介紹了尺度集成細胞（MuSIC）技術(shù)，這是一種結(jié)合了顯微鏡、生物化學(xué)和人工智能的技術(shù)，揭示了以前未知的細胞成分，為人類發(fā)育和疾病提供新線索。

　　“如果你想象一個細胞，你可能會在細胞生物學(xué)課本上畫出五顏六色的圖，上面有線粒體、內(nèi)質(zhì)網(wǎng)和細胞核。但你以為這就結(jié)束了嗎？絕對不是�！泵绹�加州大學(xué)圣地亞哥分校醫(yī)學(xué)院和摩斯癌癥中心教授特雷·依德克博士說，“科學(xué)家們早就意識到這點了，但現(xiàn)在我們終于有辦法更深入地進行研究了�！�

　　在這項初步研究中，MuSIC揭示了人類腎臟細胞系中包含的大約70種成分，其中一半是我們以前從未見過的。研究還確定了一種新的結(jié)合RNA的蛋白質(zhì)復(fù)合物。該復(fù)合物可能參與重要的細胞剪接機制，這一機制使基因能夠翻譯成蛋白質(zhì)，并幫助確定哪些基因在哪些時間被激活。

　　MuSIC技術(shù)的不同之處在于，首次將不同尺度的測量結(jié)果結(jié)合在一起，利用深度學(xué)習(xí)直接從細胞顯微鏡圖像繪制細胞圖譜。

　　通過顯微鏡成像，研究人員將各種顏色的熒光標記添加到被研究的蛋白質(zhì)上，并跟蹤它們在顯微鏡視野中的運動和生物物理關(guān)聯(lián)。

　　科學(xué)家可以利用顯微鏡看到1微米尺度的物體，這大約是一些細胞器（如線粒體）的大小。更小的元素，比如單個蛋白質(zhì)和蛋白質(zhì)復(fù)合物無法通過顯微鏡看到，而生物化學(xué)技術(shù)使科學(xué)家能夠深入觀察到納米尺度。

　　此外，該團隊訓(xùn)練了MuSIC人工智能平臺來查看所有數(shù)據(jù)并構(gòu)建細胞模型。然而，它還沒有像教科書圖表那樣將每一部分內(nèi)容映射到特定的位置，部分原因是細胞內(nèi)結(jié)構(gòu)的位置會變化。

　　依德克指出，這是一項測試MuSIC的試點研究。他們只研究了661種蛋白質(zhì)和一種細胞類型。下一步是研究所有人類細胞，再過渡到不同的細胞類型和物種。最終，通過比較健康細胞和患病細胞的不同之處，或許能夠更好地理解疾病的分子基礎(chǔ)。

來源：科技日報