未知的细胞组件揭示了基于ai技术

大多数人类疾病可以追溯到故障的部分细胞-肿瘤能够增长因为一个基因没有准确地翻译成特定的蛋白质或代谢性疾病是因为线粒体燃烧不正常,例如。但了解部分细胞可能出错的一种疾病,科学家们首先需要有一个部分的完整列表。

结合显微镜、生物化学技术和人工智能、加州大学圣地亚哥医学院的研究人员和合作者采取他们认为可能是一个重大的飞跃对人类细胞的理解。

技术,即多尺度集成细胞(音乐),描述了2021年11月24日自然。

“如果你想象一个细胞,你可能在你的细胞生物学教科书图片彩色图,线粒体,内质网,细胞核。但是,这是整个故事吗?肯定不是,”特雷说Ideker博士,加州大学圣地亚哥分校医学院的教授和穆尔斯癌症中心。“科学家们早就意识到有更多的比我们知道我们不知道,但是现在我们终于有一个看起来更深。”

Ideker与艾玛Lundberg领导了这项研究,博士,k皇家理工学院在斯德哥尔摩,瑞典和斯坦福大学。

试点研究,音乐显示大约70组件包含在人类肾脏细胞株,其中一半从未见过的。在一个例子中,研究人员发现一群蛋白质形成一个不熟悉的结构。与加州大学圣地亚哥分校的同事合作基因唷,博士,他们最终决定蛋白质的结构是一种新的复杂结合RNA。复杂的可能参与拼接,是一个重要的细胞事件,使基因蛋白质的翻译,并帮助确定哪些基因被激活的时间。

细胞的内部——以及许多蛋白质发现——通常使用两种技术研究:显微镜成像或生物物理协会。与成像技术,研究人员将各种颜色的荧光标记添加到感兴趣的蛋白质和跟踪他们的动作和协会在显微镜的视野。生物物理协会,研究人员可能使用抗体特定蛋白质提取出来的细胞,看看还有什么是附加到它。

团队已经感兴趣映射细胞的内部运作多年。对音乐有什么不同是使用深度学习地图直接从细胞显微细胞图像。

“这些技术的结合是独特而强大的,因为它是第一次的测量在截然不同的尺度上已经聚集在一起,”研究论文的第一作者说越秦,生物信息学和系统生物学研究生Ideker的实验室。

显微镜让科学家们看到的单个微米级别,大小的细胞器,如线粒体。较小的元素,如单个蛋白质和蛋白质复合物,通过显微镜看不见。从一个单一的蛋白质生物化学技术,允许科学家获得纳米尺度。(纳米是一米的1000000000,或1000微米)。

“但是你怎么桥这一差距从纳米到微米尺度?一直是一个巨大的障碍在生物科学,”加州大学的创始人Ideker说,他也是癌细胞地图计划中心和加州大学圣地亚哥分校计算生物学和生物信息学。“证明你可以做到与人工智能,看着来自多个数据源的数据,要求系统组装成一个细胞的模型。”

团队训练音乐人工智能平台查看所有数据和构建的模型单元。系统还没有单元格内容映射到特定的位置,就像一本教科书图,部分原因是它们的位置不一定是固定的。相反,组件位置是流体和改变根据细胞类型和情况。

Ideker指出这是一个试点研究测试音乐。他们只观察了661个蛋白质和细胞类型。

“明确的下一步是打击整个人类细胞,”Ideker说,“然后搬到不同的细胞类型,人们和物种。最终我们可以更好地理解许多疾病的分子基础通过比较健康和患病的细胞之间有什么不同。”

参考:秦Y, Huttlin EL Winsnes CF,等。多尺度地图融合蛋白的细胞结构图像和交互。自然。2021:1-7。doi:10.1038 / s41586 - 021 - 04115 - 9

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