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人工智能手艺展现前所未知细胞因素

智慧代谢监测平台解开慢病发生密码

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  科技日报北京11月24日电 (实习记者 张佳欣)大多数人类疾病实质上是细胞故障的产物。但要领会细胞的哪些部门失足会导致疾病,科学家首先需要对细胞有完整的领会。美国加州大学圣地亚哥分校医学院的研究职员及其互助者在24日揭晓于《自然》杂志上的论文中,先容了尺度集成细胞(MuSIC)手艺,这是一种连系了显微镜、生物化学和人工智能的手艺,展现了以前未知的细胞因素,为人类发育和疾病提供新线索。

  “若是你想象一个细胞,你可能会在细胞生物学课本上画出五颜六色的图,上面有线粒体、内质网和细胞核。但你以为这就竣事了吗?绝对不是。”美国加州大学圣地亚哥分校医学院和摩斯癌症中央教授特雷・依德克博士说,“科学家们早就意识到这点了,但现在我们终于有设施更深入地举行研究了。”

  在这项开端研究中,MuSIC展现了人类肾脏细胞系中包罗的约莫70种因素,其中一半是我们以前从未见过的。研究还确定了一种新的连系RNA的卵白质复合物。该复合物可能介入主要的细胞剪接机制,这一机制使基因能够翻译成卵白质,并辅助确定哪些基因在哪些时间被激活。

  MuSIC手艺的差异之处在于,首次将差异尺度的丈量效果连系在一起,行使深度学习直接从细胞显微镜图像绘制细胞图谱。

  通过显微镜成像,研究职员将种种颜色的荧光符号添加到被研究的卵白质上,并跟踪它们在显微镜视野中的运动和生物物理关联。

  科学家可以行使显微镜看到1微米尺度的物体,这约莫是一些细胞器(如线粒体)的巨细。更小的元素,好比单个卵白质和卵白质复合物无法通过显微镜看到,而生物化学手艺使科学家能够深入考察到纳米尺度。

  此外,该团队训练了MuSIC人工智能平台来查看所有数据并构建细胞模子。然而,它还没有像教科书图表那样将每一部门内容映射到特定的位置,部门缘故原由是细胞内结构的位置会转变。

  依德克指出,这是一项测试MuSIC的试点研究。他们只研究了661种卵白质和一种细胞类型。下一步是研究所有人类细胞,再过渡到差其余细胞类型和物种。最终,通过对照康健细胞和患病细胞的差异之处,或许能够更好地明白疾病的分子基础。

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