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基于人工智能的技術(shù)揭示了以前未知的細胞成分

導(dǎo)讀 大多數(shù)人類疾病都可以追溯到細胞的故障部分——例如,腫瘤能夠生長是因為基因沒有被準(zhǔn)確地翻譯成特定的蛋白質(zhì),或者代謝疾病的出現(xiàn)是因為線

大多數(shù)人類疾病都可以追溯到細胞的故障部分——例如,腫瘤能夠生長是因為基因沒有被準(zhǔn)確地翻譯成特定的蛋白質(zhì),或者代謝疾病的出現(xiàn)是因為線粒體不能正常發(fā)射。但要了解疾病中細胞的哪些部分會出錯,科學(xué)家們首先需要有一份完整的部分列表。

通過將顯微鏡、生物化學(xué)技術(shù)和人工智能相結(jié)合,加州大學(xué)圣地亞哥分校醫(yī)學(xué)院的研究人員和合作者已經(jīng)取得了他們認(rèn)為可能在理解人類細胞方面取得重大飛躍的成果。

該技術(shù)稱為多尺度集成單元 (Music),于 2021 年 11 月 24 日在Nature 上進行了描述。

“如果你想象一個細胞,你可能會在你的細胞生物學(xué)教科書中描繪出五顏六色的圖表,包括線粒體、內(nèi)質(zhì)網(wǎng)和細胞核。但這就是故事的全部嗎?絕對不是,”加州大學(xué)圣地亞哥分校醫(yī)學(xué)院和摩爾斯癌癥中心教授 Trey Ideker 博士說。“科學(xué)家們早就意識到我們不知道的比我們知道的更多,但現(xiàn)在我們終于有辦法更深入地研究了。”

Ideker 與瑞典斯德哥爾摩 KTH 皇家理工學(xué)院和斯坦福大學(xué)的 Emma Lundberg 博士一起領(lǐng)導(dǎo)了這項研究。

在初步研究中,MuSIC 揭示了人類腎臟細胞系中包含的大約 70 種成分,其中一半以前從未見過。在一個例子中,研究人員發(fā)現(xiàn)了一組形成陌生結(jié)構(gòu)的蛋白質(zhì)。他們與加州大學(xué)圣地亞哥分校的同事 Gene Yeo 博士合作,最終確定該結(jié)構(gòu)是一種新的結(jié)合 RNA 的蛋白質(zhì)復(fù)合物。該復(fù)合物可能參與剪接,這是一種重要的細胞事件,可以將基因翻譯成蛋白質(zhì),并有助于確定哪些基因在何時被激活。

細胞內(nèi)部——以及在那里發(fā)現(xiàn)的許多蛋白質(zhì)——通常使用兩種技術(shù)之一進行研究:顯微鏡成像或生物物理關(guān)聯(lián)。通過成像,研究人員將各種顏色的熒光標(biāo)簽添加到感興趣的蛋白質(zhì)上,并在顯微鏡的視野中跟蹤它們的運動和關(guān)聯(lián)。為了觀察生物物理關(guān)聯(lián),研究人員可能會使用一種特定于蛋白質(zhì)的抗體將其拉出細胞,看看還有什么附著在它上面。

多年來,該團隊一直對繪制細胞內(nèi)部工作原理圖感興趣。MuSIC 的不同之處在于使用深度學(xué)習(xí)直接從細胞顯微鏡圖像中繪制細胞圖。

“這些技術(shù)的結(jié)合是獨特而強大的,因為這是第一次將不同尺度的測量結(jié)果結(jié)合在一起,”該研究的第一作者、Ideker 實驗室生物信息學(xué)和系統(tǒng)生物學(xué)研究生 Yu Qin 說。

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