这项新技术可能是对人类细胞认识的一次重大飞跃

　　

　　

　　大多数人类疾病都可以追溯到细胞的故障部分——例如，肿瘤之所以能够生长，是因为一个基因没有准确地翻译成特定的蛋白质，或者代谢性疾病的产生是因为线粒体没有正常工作。但要了解细胞的哪些部分可能在疾病中出现问题，科学家首先需要有一个完整的部分列表。

　　通过结合显微镜、生物化学技术和人工智能，加州大学圣地亚哥分校医学院的研究人员及其合作者已经取得了他们认为可能是对人类细胞理解的重大飞跃。

　　这项技术被称为多尺度集成细胞(MuSIC)，将于2021年11月24日发表在《自然》杂志上。

　　加州大学圣地亚哥分校的研究人员介绍了多尺度集成细胞(MuSIC)，这是一种结合了显微镜、生物化学和人工智能的技术，揭示了以前未知的细胞成分，可能为人类发育和疾病提供新的线索。(艺术家的概念效果图。)

　　Ideker与瑞典斯德哥尔摩皇家理工学院和斯坦福大学的Emma Lundberg博士共同领导了这项研究。

　　在初步研究中，MuSIC揭示了人类肾细胞系中含有的大约70种成分，其中一半是以前从未见过的。在一个例子中，研究人员发现一组蛋白质形成了一种不熟悉的结构。他们与加州大学圣地亚哥分校的同事Gene Yeo博士合作，最终确定了这种结构是一种结合RNA的新型蛋白质复合物。这种复合体可能与剪接有关，这是一种重要的细胞事件，可以将基因翻译成蛋白质，并有助于确定哪些基因在哪些时间被激活。

　　左图:经典的教科书单元图暗示所有部分都清晰可见和定义。(来源:OpenStax /维基)。右图:由MuSIC技术生成的新细胞图揭示了许多新颖的成分。金色节点表示已知的细胞组件，紫色节点表示新的组件。节点的大小反映了该成分中不同蛋白质的数量。

　　细胞内部——以及在那里发现的许多蛋白质——通常使用两种技术中的一种进行研究:显微镜成像或生物物理关联。通过成像，研究人员将各种颜色的荧光标签添加到感兴趣的蛋白质上，并在显微镜的视野范围内跟踪它们的运动和联系。为了研究生物物理关联，研究人员可能会使用一种特定于蛋白质的抗体将其从细胞中拉出来，看看还有什么附着在它上面。

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　　多年来，该团队一直对绘制细胞内部工作原理很感兴趣。MuSIC的不同之处在于使用深度学习直接从细胞显微镜图像中绘制细胞图。

　　“这些技术的结合是独特而强大的，因为这是第一次在不同的尺度上进行测量，”研究的第一作者岳琴说，他是Ideker实验室的生物信息学和系统生物学研究生。

　　显微镜可以让科学家观察到一微米的水平，大约是一些细胞器的大小，比如线粒体。更小的元素，如单个蛋白质和蛋白质复合物，是不能通过显微镜看到的。从单个蛋白质开始的生物化学技术，使科学家能够深入到纳米尺度。(纳米是一米的十亿分之一，或千分之一微米)。

　　“但如何弥合从纳米尺度到微米尺度的差距?”长期以来，这一直是生物科学的一大障碍，”Ideker说，他也是加州大学癌细胞图谱计划和加州大学圣地亚哥分校计算生物学和生物信息学中心的创始人。“事实证明，你可以用人工智能来做到这一点——从多个来源查看数据，并要求系统将其组装成一个细胞模型。”

　　该团队训练MuSIC人工智能平台查看所有数据并构建细胞模型。该系统还不能像教科书上的图表那样，将单元格的内容映射到特定的位置，部分原因是它们的位置不一定是固定的。相反，组件位置是流动的，并根据单元格类型和情况而变化。

　　Ideker指出，这是一项测试MuSIC的初步研究。他们只研究了661种蛋白质和一种细胞类型。

　　艾德克尔说:“明确的下一步是通过整个人类细胞，然后转移到不同的细胞类型，人和物种。”最终，通过比较健康细胞和患病细胞之间的差异，我们可能能够更好地了解许多疾病的分子基础。”