人工知能は、私たちの体の細胞の構造の半分さえ知らないかもしれないことを示しています

私たちに影響を与える病気の多くは、細胞の機能不全に関連しています。 それらをより効果的に扱うことは可能かもしれませんが、最初の科学者は細胞がどのように構築され機能するかを正確に理解する必要があります。 組み合わせることで 人工知能 カリフォルニア大学サンディエゴ校医学部（UCSD）の科学者たちは、顕微鏡的および生化学的手法を使用して、人体の細胞を理解する上で重要な一歩を踏み出しました。


と 顕微鏡 1マイクロメートルほどの小さな細胞構造を見ることができます。 対照的に、個々のタンパク質を使用する生化学的手法により、ナノメートルのサイズ、つまりマイクロメートルの1000/XNUMXの構造を研究することが可能になります。 しかし、ライフサイエンスの大きな問題は、マイクロスケールとナノスケールの間の細胞内にあるものの知識を完成させることです。 これを助けることがわかっています 人工知能 可能です。

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細胞について考えるとき、おそらく生物学の教科書からの図が思い浮かび、ミトコンドリア、核、および小胞体を示しています。 しかし、これは全体像ですか？ 絶対にありません。 科学者たちは、私たちが知っている以上のことは知らないことを長い間認識してきました。 今、私たちはそれを行うことができます セル 最後に詳しく見てみると、科学者は付け加えます。 スウェーデン王立工科大学のIdekerとEmmaLundbergが、最新の開発の背後にあるチームを率いました。

科学者が使用する新技術は 音楽 （マルチスケール統合セル）。 パイロット研究では、MuSICはヒト腎臓細胞の約70の構造を示しました。 それらの半分は以前は不明でした。 たとえば、 たんぱく質 未知の構造を形成することを発見しました。 よく調べてみると、研究者たちはそれがRNAに結合することを発見しました。 この構造は、遺伝子フォールディングにおいて非常に重要なプロセスであるスプライシングに関与している可能性があります。

MuSICのメーカーは、細胞内で発生するプロセスのマップを作成するために何年も努力してきました。 MuSICを同様のシステムと区別するのは、 ディープラーニングテクニック 顕微鏡画像から直接細胞の地図を作成します。 システムは、利用可能なデータに基づいてセルをモデル化するようにトレーニングされています。 学校で学んだ図とは異なり、特定の場所にある特定の構造は、必ずしも同じ場所にあるとは限らないため、描かれていません。

これまでのところ、科学者たちはパイロット研究で661のタンパク質とMuSICを使用したXNUMXつの細胞型を開発しました。 研究の次の目標は、細胞全体を研究し、次に他の細胞タイプ、さまざまな人やさまざまな動物種の細胞を研究することです。 多分間に合うようにそれを行うことができます 分子基盤 健康な細胞と病気の細胞の違いを認識できるので、さまざまな病気をよりよく理解できます」とIdeker氏は説明します。