《自然》:AI揭示未知細胞成分,或提供發育與疾病新線索

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。美國加州大學聖地亞哥分校醫學院的研究人員及其合作者在24日發表於《自然》雜誌上的論文中,介紹了尺度集成細胞(MuSIC)技術,這是一種結合了顯微鏡、生物化學和人工智慧的技術,揭示了以前未知的細胞成分,或為人類發育和疾病提供新線索。

美國加州大學聖地亞哥分校醫學院的研究人員介紹了多尺度集成細胞 (MuSIC)技術,這是一種結合顯微鏡、生物化學和人工智慧的技術,揭示了以前未知的細胞成分,可能為人類發育和疾病提供新的線索。圖片來源:Eurekalert網站

「如果你想像一個細胞,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。」美國加州大學聖地亞哥分校醫學院和摩斯癌症中心教授特雷·依德克博士說,「科學家們早就意識到這點了,但現在我們終於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,並幫助確定哪些基因在哪些時間被激活。

MuSIC技術的不同之處在於,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製細胞圖譜。

通過顯微鏡成像,研究人員將各種顏色的熒游標記添加到被研究的蛋白質上,並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人工智慧平台來查看所有數據並構建細胞模型。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。

(原標題 人工智慧技術揭示以前未知細胞成分,為人類發育和疾病研究提供新線索)

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