人工智能有助于自動(dòng)監(jiān)測(cè)細(xì)胞中的單個(gè)分子
為了理解分子在細(xì)胞中起作用的機(jī)制，或藥物對(duì)細(xì)胞的作用，理想的是能夠跟蹤單個(gè)分子，包括它們位于細(xì)胞中的位置以及當(dāng)細(xì)胞條件發(fā)生變化時(shí)它們經(jīng)歷的修飾。然而，現(xiàn)有技術(shù)已經(jīng)證明這是困難的，特別是考慮到執(zhí)行這種監(jiān)測(cè)所需的時(shí)間量。
大阪大學(xué)的一個(gè)研究小組與RIKEN合作開(kāi)發(fā)了一種系統(tǒng)，可以通過(guò)自動(dòng)搜索，聚焦，成像和跟蹤活細(xì)胞內(nèi)的單個(gè)分子來(lái)克服這些困難。該團(tuán)隊(duì)表明，這種方法可以在短時(shí)間內(nèi)分析數(shù)百個(gè)細(xì)胞中數(shù)十萬(wàn)個(gè)單分子，為目標(biāo)分子的狀態(tài)和動(dòng)態(tài)提供可靠的數(shù)據(jù)。
為了開(kāi)發(fā)這種方法，在Nature Communications雜志上報(bào)道，該團(tuán)隊(duì)使用了一個(gè)基于人工智能的系統(tǒng)，包括神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的訓(xùn)練，學(xué)習(xí)正確地聚焦在樣本上并自動(dòng)搜索細(xì)胞，然后跟蹤單熒光標(biāo)記的分子用全內(nèi)反射熒光顯微鏡。
研究小組在一種稱為EGFR的受體蛋白上測(cè)試了這個(gè)系統(tǒng)，該蛋白或多或少地沿著質(zhì)膜移動(dòng)，這取決于它是否經(jīng)過(guò)某種修飾。他們的研究結(jié)果表明，該系統(tǒng)可以通過(guò)跟蹤膜中單個(gè)受體的運(yùn)動(dòng)來(lái)區(qū)分修飾和非修飾條件。
“我們使用我們系統(tǒng)獲得的結(jié)果來(lái)計(jì)算藥理參數(shù)，例如那些反映藥物功效和分子從其初始位置擴(kuò)散的速度的參數(shù)，”大阪大學(xué)的相應(yīng)作者M(jìn)asashiro Ueda說(shuō)。“這些發(fā)現(xiàn)與早期研究中使用傳統(tǒng)勞動(dòng)密集型方法獲得的數(shù)值相匹配，支持了該系統(tǒng)的價(jià)值。”
“這種方法的一個(gè)主要好處是配體和抑制劑對(duì)靶標(biāo)的影響可以在單分子水平上量化，”Ueda補(bǔ)充道。“這種方法提供的自動(dòng)化意味著暴露于這些分子的大量靶標(biāo)可以低成本表征，從而提高了結(jié)果的可靠性。”
作為未來(lái)的工作，該團(tuán)隊(duì)希望將該系統(tǒng)應(yīng)用于使用其他光學(xué)顯微鏡監(jiān)測(cè)細(xì)胞中其他位置的單個(gè)分子，例如細(xì)胞核和細(xì)胞器。該系統(tǒng)還應(yīng)該在臨床上適用于可靠的全基因組篩選和藥理學(xué)測(cè)試。
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