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深度学习模型逐个细胞地预测果蝇的形成方式
该方法可以应用于更复杂的组织和器官，帮助研究人员识别疾病的早期迹象。
来源:MIT新闻 - 人工智能在早期发育过程中，组织和器官通过成千上万个细胞的移动、分裂和生长而开始绽放。
麻省理工学院的工程师团队现已开发出一种方法，可以每分钟预测单个细胞在果蝇生长的最早阶段如何折叠、分裂和重新排列。这种新方法有一天可能会被应用于预测更复杂的组织、器官和生物体的发育。它还可以帮助科学家识别与哮喘和癌症等早发疾病相对应的细胞模式。
在今天发表在《自然方法》杂志上的一项研究中，该团队提出了一种新的深度学习模型，该模型可以学习并预测单个细胞的某些几何特性在果蝇发育过程中将如何变化。该模型记录并跟踪细胞的位置等属性，以及它是否在给定时刻接触邻近的细胞。
研究小组将该模型应用于果蝇胚胎发育的视频中，每个果蝇胚胎都是由约 5,000 个细胞组成的簇开始的。他们发现，该模型能够以 90% 的准确率预测在发育的第一个小时内，随着胚胎从光滑、均匀的形状转变为更明确的结构和特征，5000 个细胞中的每一个细胞将如何折叠、移动和重新排列。
“这个最初的阶段被称为原肠胚形成，它发生大约一个小时，此时单个细胞在几分钟的时间内重新排列，”研究作者、麻省理工学院机械工程副教授郭明说。 “通过准确地模拟这个早期阶段，我们可以开始揭示局部细胞相互作用如何产生全球组织和生物体。”
“哮喘组织在实时成像时显示出不同的细胞动态，”合著者、麻省理工学院研究生杨海千说。 “我们设想我们的模型可以捕获这些微妙的动态差异，并提供更全面的组织行为表示，从而有可能改善诊断或药物筛选分析。”