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    人工智能技術(shù)揭示前所未知細(xì)胞成分

    科技日?qǐng)?bào)北京11月24日電 (實(shí)習(xí)記者 張佳欣)大多數(shù)人類疾病實(shí)質(zhì)上是細(xì)胞故障的產(chǎn)物。但要了解細(xì)胞的哪些部分出錯(cuò)會(huì)導(dǎo)致疾病,科學(xué)家首先需要對(duì)細(xì)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(xì)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(xì)胞成分,為人類發(fā)育和疾病提供新線索。

    “如果你想象一個(gè)細(xì)胞,你可能會(huì)在細(xì)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(xì)胞核。但你以為這就結(jié)束了嗎?絕對(duì)不是?!泵绹又荽髮W(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(shí)到這點(diǎn)了,但現(xiàn)在我們終于有辦法更深入地進(jìn)行研究了?!?/p>

    在這項(xiàng)初步研究中,MuSIC揭示了人類腎臟細(xì)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(xì)胞剪接機(jī)制,這一機(jī)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(shí)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(xì)胞顯微鏡圖像繪制細(xì)胞圖譜。

    通過顯微鏡成像,研究人員將各種顏色的熒光標(biāo)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(yùn)動(dòng)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(xì)胞器(如線粒體)的大小。更小的元素,比如單個(gè)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(tuán)隊(duì)訓(xùn)練了MuSIC人工智能平臺(tái)來查看所有數(shù)據(jù)并構(gòu)建細(xì)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(xì)胞內(nèi)結(jié)構(gòu)的位置會(huì)變化。

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

    責(zé)任編輯:Rex_08

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