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
據國外媒體報道，基于人工智能的最新技術揭示了之前未知細胞成分，可能為人類發展和疾病治療提供新的線索。多數人類疾病都可追溯至細胞某些部分出現問題，例如：腫瘤能夠生長是因為基因未準確地轉化為特定蛋白質，或者新陳代謝疾病產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錯誤，科學家首先需要一個完整的細胞成分列表。
通過結合顯微鏡、生物化學和人工智能技術，美國加州大學圣地亞哥醫學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。該項技術被稱為“多尺度集成細胞（MuSIC）”，相關研究報告發表在11月24日出版的《自然》雜志上。
當你聯想到人體細胞結構時，可能會想到細胞生物學教科書中描繪的線粒體、細胞內質網和細胞核的彩色圖案，但這就是全部嗎？當然不是，科學家早就意識到，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現過，在一個實例中，研究人員發現一組蛋白質形成了一個陌生結構，最終研究揭示該結構是一種結合RNA的新型蛋白質復合物，該復合物可能與剪接有關，剪接是一種重要的細胞活動，它能使基因轉化為蛋白質，并有助于研究哪些基因何時被激活。
研究細胞內部以及細胞內多種蛋白質，通常使用顯微成像或者生物物理關聯技術進行分析，研究人員將不同顏色的熒光標記添加在感興趣的蛋白質上，并在顯微鏡視野內跟蹤它們的運動及關聯，為了研究生物物理上的關聯性，研究人員可能會使用一種靶向蛋白質的特定抗體，它能從細胞中抽取蛋白質，之后觀察哪些物質附著在上面。多年以來，研究小組一直對繪制細胞內部工作原理頗感興趣，直接在細胞顯微圖像上使用MuSIC技術深度分析細胞結構的差異性。
結合這些最新技術可獲得獨特、高效的觀測結果，因為這是首次在與眾不同的尺度上測量細胞顯微結構，科學家通過顯微鏡可觀察直徑1微米以內的物體，這大約是一些細胞器（例如線粒體）的大小，更小的元素，例如：單個蛋白質和蛋白質復合物，通過顯微鏡是看不到的，然而，通過生物化學技術，可以從某單一蛋白質開始，科學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的一大技術障礙，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據，并向系統發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據并構建細胞模型，該系統還沒有像教科書圖表那樣將單元格內容映射至特定位置，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，并依據單元類型和情況而發生變化。MuSIC的初步研究僅研究了661種蛋白質和1種細胞類型，下一個環節很明顯，就是將整個人類細胞完全分離，然后轉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。
