艾伦细胞科学研究所(Allen Institute for Cell Science)由微软联合创始人Paul Allen在西雅图成立,其研究人员创建了第一个针对人类活细胞的可预测3D模型。借助此模型,科学家可以在计算机屏幕上以数字化的方式呈现、甚至控制细胞行为。
“这是迄今为止科学界中最令我惊叹的事情,”艾伦细胞科学研究所常务董事Rick Horwitz说道。“现在,我们可以三维形式在影片中动态观察细胞的内部工作原理。”
为创建此模型,研究人员使用了NVIDIA GPU、NVIDIA DGX StationAI超级计算机和cuDNN加速PyTorch深度学习框架,使用识别原子核等细胞结构的蛋白质标签来研究图像。
点击以下视频了解此3D模型及研究人员的讲解。
超越缓慢且昂贵的传统工具
目前,科学家已经使用荧光显微镜(使用荧光研究物体的显微镜)观察了细胞的内部结构,这个过程成本高昂、缓慢且具有破坏性。显微镜的成本可达数万美元,所有蛋白质都需要特别的标注,并且荧光会破坏细胞内的DNA。
在新的模型中,研究人员使用卷积神经网络重建3D透射光和荧光细胞图像在大的细胞结构方面的关系。这将教会模型使用不同蛋白质和细胞器(细胞体中的微器官)的“自助”样本构建自己的3D结构。
“这是观察人类活细胞内部结构的全新方法,”Rick Horwitz表示。“就像第一次看到整个细胞一样。在未来,这将影响药物发现、疾病研究以及我们进行人体细胞基础研究的方式。”
艾伦集成细胞模型甚至可以预测有丝分裂(或细胞分裂)事件的动态。例如核膜和细胞膜重组。在此之前,我们几乎不可能预测此类图像,尤其是3D图像。
利用诸如此类的功能,对于癌症研究、制药以及生物技术等领域,该模型将有可能彻底改变未来的细胞研究。
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原文标题:AI赋能细胞3D建模,以全新方式探索细胞里的微观世界
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