AI發(fā)現(xiàn)人類腎細胞有一半結構未知，UCSD最新研究登上Nature，算法已開源
算法叫做MuSIC
曉查 發(fā)自 凹非寺
量子位 報道 | 公眾號 QbitAI
我們的細胞再向下一級究竟有什么？細胞核、線粒體、內質網(wǎng)、高爾基體……
在中學生物課里我們知道了這些，然而它們就是亞細胞結構的全部嗎？
絕對不是！
加州大學圣地亞哥分校（UCSD）醫(yī)學院的研究人員和合作者們，通過AI技術分析出了人類腎臟細胞的70種亞系統(tǒng)，發(fā)現(xiàn)其中有一半都是人類未知的。
這項研究登上了最新一期的Nature。
腎細胞中一半成分未知
科學家研究細胞內部的結構主要使用兩種技術：熒光顯微鏡成像和生物物理關聯(lián)。
第一種方法是用熒光物質標定蛋白質，并在顯微鏡范圍內跟蹤它們的運動和關聯(lián)。由此科學家們得到了人類蛋白質圖譜（HPA）數(shù)據(jù)。
生物物理關聯(lián)，是使用一種特定的抗體將蛋白質從細胞中拉出來，分析蛋白質上結合著什么?，F(xiàn)在，科學家們已經(jīng)有了BioPlex這一數(shù)據(jù)庫。
UCSD的研究者們，就是將HPA與BioPlex中的蛋白質數(shù)據(jù)集合到一起，然后輸入到深度神經(jīng)網(wǎng)絡中。
AI會對蛋白質之間的“距離”進行計算分析，最后得到多尺度整合細胞圖譜（MuSIC?Map）。
多年來，UCSD團隊一直對繪制細胞內部工作圖感興趣。MuSIC的不同之處在于使用深度學習直接從細胞顯微鏡圖像繪制細胞圖譜。
此前，他們構建了一種叫做DCell的神經(jīng)網(wǎng)絡，并且用釀酒酵母細胞作為基礎研究模型。他們用所有關于細胞生物學和細胞層次的知識庫，來訓練這個標準AI算法。
DCell可以根據(jù)基因突變的信息，預測細胞可能發(fā)生的行為，結果與實驗室里的細胞行為幾乎一致
MuSIC也是一種神經(jīng)網(wǎng)絡，與DCell的不同之處在于，它是細胞顯微鏡圖像到亞細胞結構的映射。
該團隊已經(jīng)將MuSIC的代碼開源。
通過MuSIC，研究人員發(fā)現(xiàn)了一組蛋白質形成一種過去不熟悉的結構，最終確定該結構是結合RNA的蛋白質新復合體，該復合體可能涉及染色質的剪接。
未來將擴展到所有人體細胞
搞清楚亞細胞結構對于發(fā)現(xiàn)疾病病因有重要的意義，因為大多數(shù)疾病都可以歸結于到細胞的哪個部分出了故障。
例如，腫瘤之所以能夠生長，是因為基因沒能準確轉化為特定蛋白質；代謝疾病是因為線粒體沒能正常工作。
但要了解在疾病中細胞的哪些部位出了故障，科學家首先需要一份完整的亞細胞結構清單。
這篇論文的通訊作者Trey Ideker教授指出，這是一項測試MuSIC技術的試點研究，他們只研究了661種蛋白質和一種細胞類型。
△?Trey Ideker教授的實驗室團隊
Ideker還表示，他們的下一步是研究整個人類細胞，然后再擴展到不同的細胞類型、人和物種。最終，通過比較健康和病變細胞之間的區(qū)別，更好地了解許多疾病的分子基礎。
參考鏈接：
[1]https://ucsdnews.ucsd.edu/pressrelease/we-might-not-know-half-of-whats-in-our-cells-new-ai-technique-reveals
[2]https://www.nature.com/articles/s41586-021-04115-9
[3]https://idekerlab.ucsd.edu/music/
[4]https://github.com/idekerlab/MuSIC
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