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人工智能技術揭示前所未知細胞成分

發布時間:2021-11-26 13:33:23  |  來源:科技日報  |  作者:   |  責任編輯:科學頻道

科技日報北京11月24日電 (實習記者 張佳欣)大多數人類疾病實質上是細胞故障的產物。但要了解細胞的哪些部分出錯會導致疾病,科學家首先需要對細胞有完整的了解。美國加州大學圣地亞哥分校醫學院的研究人員及其合作者在24日發表于《自然》雜志上的論文中,介紹了尺度集成細胞(MuSIC)技術,這是一種結合了顯微鏡、生物化學和人工智能的技術,揭示了以前未知的細胞成分,為人類發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課本上畫出五顏六色的圖,上面有線粒體、內質網和細胞核。但你以為這就結束了嗎?絕對不是?!泵绹又荽髮W圣地亞哥分校醫學院和摩斯癌癥中心教授特雷·依德克博士說,“科學家們早就意識到這點了,但現在我們終于有辦法更深入地進行研究了?!?/p>

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合RNA的蛋白質復合物。該復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,并幫助確定哪些基因在哪些時間被激活。

MuSIC技術的不同之處在于,首次將不同尺度的測量結果結合在一起,利用深度學習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上,并跟蹤它們在顯微鏡視野中的運動和生物物理關聯。

科學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,比如單個蛋白質和蛋白質復合物無法通過顯微鏡看到,而生物化學技術使科學家能夠深入觀察到納米尺度。

此外,該團隊訓練了MuSIC人工智能平臺來查看所有數據并構建細胞模型。然而,它還沒有像教科書圖表那樣將每一部分內容映射到特定的位置,部分原因是細胞內結構的位置會變化。

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。