科学家迎来3D细胞AI工具 有助于深入研究疾病成因
2018年05月11日 20:07:08
来源:太平洋电脑网
原标题:科学家迎来3D细胞AI工具 有助于深入研究疾病成因 要了解很多即便的原理,就必须更加深入地了
原标题:科学家迎来3D细胞AI工具 有助于深入研究疾病成因
要了解很多即便的原理,就必须更加深入地了解细胞的运作机制。 好消息是,随着技术的进展,科学家们有了越来越强大的工具。本文要为大家介绍的,就是来自艾伦研究所的《Allen Intergrated Cell》。 当前该工具已在线上免费开放,其专注于人类干细胞、或那些尚未转化成的细胞(比如肌肉或心脏细胞)。通过 3D 可视化技术,它能够帮助研究人员更好地了解疾病。

细胞图像及其内部结构
Allen Institute 研究员 Greg Johnson 表示:
如果我们能够更好地理解健康细胞的内部工作原理,就可以知晓它在出现哪些问题的时候,才会变成癌细胞。
我们可以追溯癌细胞的过往,观察它所发生的变化,然后尽早地发现它们
算法会学习预测任何细胞结构的形状和位置, 而不仅仅是它已经见识过的、或有其它有标记的结构:
首先,科学家对细胞进行基因改造,让它的内部结构(比如线粒体)发光。
然后,他们拍摄这些发光细胞的数千张照片,并将之投喂给机器学习算法。

动图演示
该方法的重要性在于,它能让研究人员有有效、更廉价地研究细胞。当涉及细胞影像的时候,有几种不同的方法。而最简单、最实惠的,就是亮场成像( bright-field imaging )。
据 Johnson 所述,这就像是高中生物课那样,通过显微镜来观察池塘水。你会看到一幅非常明亮的图像,而某些暗点就是内部结构。但细致程度也仅限于此,使得我们很难真正理解细胞的微妙之处。
A new way to see inside live human cells( via )
另外一种方法,就是科学家们所做的 —— 设计一种细胞,并使其发光! 但显然,你要制造的发光结构越多,其成本也就更高。
此外这些细胞对使它们发光的染料的反应不太好,意味着很快就会死亡,跟别提随着时间的推移去观察它们了。
好消息是,Allen Integrated Cell 在看到一个明亮图像的基础上,还能向科学家们展示其内部构造。
由于我们只需通过亮场来获取图像,所以其成本很低、也没有毒性。
这意味着我们可以在很长一段时间内拍摄很多图像,并观察它们的动态。
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