基于人工智能揭示未知細胞成分:人體細胞包含70多種成分
據(jù)國外媒體報道,基于人工智能的最新技術(shù)揭示了之前未知細胞成分,可能為人類發(fā)展和疾病治療提供新的線索。多數(shù)人類疾病都可追溯至細胞某些部分出現(xiàn)問題,例如:腫瘤能夠生長是因為基因未準(zhǔn)確地轉(zhuǎn)化為特定蛋白質(zhì),或者新陳代謝疾病產(chǎn)生是因為線粒體無法正常激活,但要理解細胞中哪些部分可能出現(xiàn)錯誤,科學(xué)家首先需要一個完整的細胞成分列表。
通過結(jié)合顯微鏡、生物化學(xué)和人工智能技術(shù),美國加州大學(xué)圣地亞哥醫(yī)學(xué)院研究人員已獲得重大突破,他們認為這對于理解人類細胞具有重要意義。該項技術(shù)被稱為“多尺度集成細胞(MuSIC)”,相關(guān)研究報告發(fā)表在11月24日出版的《自然》雜志上。
當(dāng)你聯(lián)想到人體細胞結(jié)構(gòu)時,可能會想到細胞生物學(xué)教科書中描繪的線粒體、細胞內(nèi)質(zhì)網(wǎng)和細胞核的彩色圖案,但這就是全部嗎?當(dāng)然不是,科學(xué)家早就意識到,我們不知道的細胞秘密遠比我們知道的更多,但現(xiàn)在我們終于掌握一種更深層次的探索方法。
在初步研究中,通過MuSIC技術(shù)揭示了人類腎臟細胞系中大約70種成分,其中一半之前未曾發(fā)現(xiàn)過,在一個實例中,研究人員發(fā)現(xiàn)一組蛋白質(zhì)形成了一個陌生結(jié)構(gòu),最終研究揭示該結(jié)構(gòu)是一種結(jié)合RNA的新型蛋白質(zhì)復(fù)合物,該復(fù)合物可能與剪接有關(guān),剪接是一種重要的細胞活動,它能使基因轉(zhuǎn)化為蛋白質(zhì),并有助于研究哪些基因何時被激活。
研究細胞內(nèi)部以及細胞內(nèi)多種蛋白質(zhì),通常使用顯微成像或者生物物理關(guān)聯(lián)技術(shù)進行分析,研究人員將不同顏色的熒光標(biāo)記添加在感興趣的蛋白質(zhì)上,并在顯微鏡視野內(nèi)跟蹤它們的運動及關(guān)聯(lián),為了研究生物物理上的關(guān)聯(lián)性,研究人員可能會使用一種靶向蛋白質(zhì)的特定抗體,它能從細胞中抽取蛋白質(zhì),之后觀察哪些物質(zhì)附著在上面。多年以來,研究小組一直對繪制細胞內(nèi)部工作原理頗感興趣,直接在細胞顯微圖像上使用MuSIC技術(shù)深度分析細胞結(jié)構(gòu)的差異性。
結(jié)合這些最新技術(shù)可獲得獨特、高效的觀測結(jié)果,因為這是首次在與眾不同的尺度上測量細胞顯微結(jié)構(gòu),科學(xué)家通過顯微鏡可觀察直徑1微米以內(nèi)的物體,這大約是一些細胞器(例如線粒體)的大小,更小的元素,例如:單個蛋白質(zhì)和蛋白質(zhì)復(fù)合物,通過顯微鏡是看不到的,然而,通過生物化學(xué)技術(shù),可以從某單一蛋白質(zhì)開始,科學(xué)家可以將觀測范圍縮小至納米等級(1納米是1米的十億分之一,1納米相當(dāng)于1000微米)。
如何跨越納米和微米等級的差距長期以來一直是生物科學(xué)的一大技術(shù)障礙,事實證明,人工智能可以做到這一點,查看來自多個來源的數(shù)據(jù),并向系統(tǒng)發(fā)布指令組裝成一個細胞模型。
研究小組通過MuSIC人工智能平臺查看所有數(shù)據(jù)并構(gòu)建細胞模型,該系統(tǒng)還沒有像教科書圖表那樣將單元格內(nèi)容映射至特定位置,部分原因是它們的位置并不一定是固定的,組件位置是可變的,并依據(jù)單元類型和情況而發(fā)生變化。MuSIC的初步研究僅研究了661種蛋白質(zhì)和1種細胞類型,下一個環(huán)節(jié)很明顯,就是將整個人類細胞完全分離,然后轉(zhuǎn)移至不同的細胞類型,人類和其他物種,最終分析比較健康細胞和患病細胞之間的差異,從而可能更好地理解許多疾病的分子基礎(chǔ)。