인공 지능은 우리가 신체 세포 구조의 절반조차 알지 못할 수 있음을 보여줍니다
우리에게 영향을 미치는 많은 질병은 세포 기능 장애와 관련이 있습니다. 더 효과적으로 치료하는 것이 가능할 수도 있지만 먼저 과학자들은 세포가 어떻게 만들어지고 기능하는지 정확히 이해해야 합니다. 결합하여 인공 지능 UCSD(University of California, San Diego Medical School)의 과학자들은 현미경 및 생화학적 기술을 사용하여 인체 세포를 이해하는 데 중요한 단계를 거쳤습니다.
과 현미경 우리는 단일 마이크로미터만큼 작은 세포 구조를 볼 수 있습니다. 대조적으로, 개별 단백질을 사용하는 생화학적 기술은 나노미터, 즉 마이크로미터의 1/1000 크기의 구조를 연구하는 것을 가능하게 합니다. 그러나 생명 과학의 주요 문제는 마이크로와 나노 사이에서 세포 내부에 무엇이 있는지에 대한 지식을 완성하는 것입니다. 이에 도움이 되는 것으로 밝혀졌다 인공 지능 가능합니다.
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세포를 생각할 때 미토콘드리아, 핵 및 소포체를 보여주는 생물학 교과서의 다이어그램이 떠오를 것입니다. 근데 이게 풀영상인가요? 기필코 아니다. 과학자들은 우리가 아는 것보다 더 많이 알지 못한다는 것을 오랫동안 인식해 왔습니다. 이제 우리는 할 수 있습니다 세포 마지막으로 자세히 살펴보십시오. 과학자는 덧붙입니다. 스웨덴 왕립 공과대학(Swedish Royal Institute of Technology)의 Ideker와 Emma Lundberg가 최신 개발 팀을 이끌었습니다.
과학자들이 사용하는 신기술은 음악 (멀티 스케일 통합 셀). 파일럿 연구에서 MuSIC는 인간 신장 세포에서 약 70개의 구조를 시연했습니다. 그 중 절반은 이전에 알려지지 않았습니다. 예를 들어, 단백질 미지의 구조를 형성한다는 것을 발견했습니다. 더 자세히 조사한 결과, 연구원들은 그것이 RNA에 결합한다는 것을 발견했습니다. 이 구조는 유전자 접힘에서 매우 중요한 과정인 스플라이싱에 관여하는 것으로 보입니다.
MuSIC의 제작자는 세포에서 일어나는 과정의 지도를 만들기 위해 수년 동안 노력했습니다. MuSIC를 유사한 시스템과 구별하는 것은 딥 러닝 기술 현미경 이미지에서 직접 세포 지도를 생성합니다. 시스템은 사용 가능한 데이터를 기반으로 세포를 모델링하도록 훈련되었습니다. 학교에서 배운 다이어그램과 달리 항상 같은 위치에 있는 것은 아니기 때문에 특정 위치의 특정 구조를 묘사하지 않습니다.
지금까지 과학자들은 파일럿 연구에서 MuSIC를 사용하여 661개의 단백질과 하나의 세포 유형을 개발했습니다. 연구의 다음 목표는 전체 세포를 연구한 다음 다른 세포 유형, 다른 사람과 다른 동물 종의 세포를 연구하는 것입니다. 아마도 시간이 지나면 그렇게 할 수 있을 것입니다. 분자 기반 건강한 세포와 병든 세포의 차이를 인식할 수 있기 때문에 다양한 질병을 더 잘 이해할 수 있다고 Ideker는 설명합니다.