網(wǎng)易科技訊 5月11日消息，目前醫(yī)學(xué)研究已取得了很大的進(jìn)展，我們對(duì)于人體的功能也比以往有了更多的了解，然而觀察人體內(nèi)部仍然存在挑戰(zhàn)。我們通過(guò)掃描、著色和顯微鏡等方式觀察人體，但是這些方法只能夠?yàn)槲覀兲峁┯邢薜男畔ⅲ乙矔?huì)給細(xì)胞帶來(lái)?yè)p害或者改變，讓研究人員和醫(yī)生無(wú)法獲得的原始信息。

在細(xì)胞對(duì)抗疾病時(shí)，確切觀察個(gè)體細(xì)胞內(nèi)部發(fā)生的狀況是特別困難的，這也意味著難以了解什么方法才能讓患者病情好轉(zhuǎn)。為了更徹底的觀察個(gè)體細(xì)胞內(nèi)的變化，艾倫研究所的研究人員借助人工智能創(chuàng)造了首個(gè)復(fù)雜的人體細(xì)胞3D模型，它能準(zhǔn)確的展示單個(gè)細(xì)胞內(nèi)的不同部分和結(jié)構(gòu)如何結(jié)合和工作。

這個(gè)3D模型顯示了單顆典型的人類誘導(dǎo)多能干細(xì)胞(hiPSCs)是什么樣子。為了對(duì)人工智能進(jìn)行培訓(xùn)，研究人員對(duì)數(shù)千顆細(xì)胞進(jìn)行了精細(xì)掃描。免費(fèi)向公眾開(kāi)放的在線工具也為他們提供了3.2萬(wàn)個(gè)3D細(xì)胞模型。

借助那些信息，人工智能創(chuàng)建了一個(gè)3D模型，預(yù)測(cè)了每一個(gè)細(xì)胞器或者內(nèi)部組件最可能存在的位置。只要這個(gè)模型得到一張顯微圖像，它就能夠預(yù)測(cè)這些細(xì)胞器在任何新細(xì)胞中可能存在的位置。研究人員也借助人工智能系統(tǒng)創(chuàng)造了一種概率模型，如果提供細(xì)胞的大小和形狀，以及它細(xì)胞核的位置，那么就能夠推測(cè)出最可能找到那些相同細(xì)胞器的位置。

這些模型對(duì)于醫(yī)生和科學(xué)家來(lái)說(shuō)非常有用，因?yàn)樗鼈兡軌蜃屛覀兏钊氲牧私獍┌Y和其它疾病給個(gè)體細(xì)胞帶來(lái)的影響。將癌癥細(xì)胞的數(shù)據(jù)和圖像輸入到人工智能系統(tǒng)，它們就能夠獲得更復(fù)雜的圖像，顯示細(xì)胞和它的獨(dú)立部分受到怎樣的影響。這也意味著醫(yī)生們能夠根據(jù)每一位病人的疾病為其量身定制治療方法。

艾倫研究所的研究團(tuán)隊(duì)希望他們的工具能夠幫助醫(yī)學(xué)研究實(shí)現(xiàn)大眾化，并且為醫(yī)療條件匱乏的區(qū)域提供醫(yī)療服務(wù)。因此研究人員正在對(duì)其進(jìn)行改善，希望創(chuàng)造出更復(fù)雜的模型。他們希望未來(lái)幾個(gè)月里能夠獲得更寬廣的數(shù)據(jù)庫(kù)，創(chuàng)建更多的細(xì)胞模型。

標(biāo)簽： AI 細(xì)胞