科學(xué)家們長(zhǎng)期根據(jù)它們?cè)陲@微鏡下的外觀將細(xì)胞分選成不同的品種，或者根據(jù)少數(shù)幾種基因的行為，將細(xì)胞分類為視覺上微妙的差異。但是為了揭示更加獨(dú)特的差異和相似之處，來自約翰霍普金斯基梅爾癌癥中心，約翰霍普金斯遺傳醫(yī)學(xué)研究所和約翰霍普金斯神經(jīng)科學(xué)系的研究人員開發(fā)了兩種新的人工智能方法，破譯了控制細(xì)胞命運(yùn)的復(fù)雜基因活動(dòng)。視網(wǎng)膜發(fā)育中的決定，并將這種基因活動(dòng)與其他組織和不同物種中發(fā)生的事物聯(lián)系起來。

該研究結(jié)果于2019年5月22日發(fā)表在Cell Systems上，描述了負(fù)責(zé)細(xì)胞功能的共性和差異，可為視網(wǎng)膜以外的人類疾病的研究和治療提供關(guān)鍵見解。

研究領(lǐng)導(dǎo)者Elana Fertig博士，腫瘤學(xué)副教授，Loyal Goff博士，神經(jīng)科學(xué)助理教授，同事們將開發(fā)的小鼠視網(wǎng)膜用作模型系統(tǒng)。

視網(wǎng)膜是研究發(fā)展的理想模型系統(tǒng)，因?yàn)樗从沉苏麄€(gè)大腦的發(fā)育，盡管細(xì)胞類型數(shù)量有限，“

Genevieve Stein-O'Brien，博士，該研究的主要作者，約翰霍普金斯大學(xué)

研究人員使用來自新單細(xì)胞測(cè)序技術(shù)的數(shù)據(jù)，該技術(shù)探測(cè)了哪些基因被打開以及在多大程度上 - 超過10個(gè)發(fā)育時(shí)間點(diǎn)的小鼠視網(wǎng)膜中超過120,000個(gè)個(gè)體細(xì)胞：胚胎第11天，大約在產(chǎn)后妊娠的中途。第14天，由Seth Blackshaw，博士，神經(jīng)科學(xué)教授和Goff共同領(lǐng)導(dǎo)的一項(xiàng)補(bǔ)充研究。

他們通過團(tuán)隊(duì)開發(fā)的兩個(gè)不同的人工智能程序運(yùn)行這些數(shù)據(jù)。第一種方法稱為scCoGAPS，它根據(jù)表達(dá)水平搜索表征細(xì)胞的模式。第二種方法叫做projectR，利用這些模式將發(fā)育中的視網(wǎng)膜中的細(xì)胞與其他系統(tǒng)中的細(xì)胞聯(lián)系起來 - 包括成年小鼠視網(wǎng)膜，發(fā)育中的人類視網(wǎng)膜，發(fā)育中的大腦以及整個(gè)小鼠體內(nèi)的其他細(xì)胞類型。

Fertig說，通過scCoGAPS，研究人員在小鼠視網(wǎng)膜的整個(gè)發(fā)育時(shí)間過程中發(fā)現(xiàn)了80種不同的模式。這些模式對(duì)應(yīng)于從干細(xì)胞到更成熟細(xì)胞的變化，成熟細(xì)胞類型之間的離散區(qū)別，以及它們來源的小鼠之間的差異，例如性別等因素。

當(dāng)研究人員將這些模式投射到來自成年小鼠視網(wǎng)膜的細(xì)胞表達(dá)數(shù)據(jù)時(shí)，他們發(fā)現(xiàn)了明顯的相似性 - 例如，視網(wǎng)膜中成體視桿細(xì)胞中基因表達(dá)的模式與發(fā)育中的小鼠視網(wǎng)膜中的細(xì)胞共有特征，這些細(xì)胞已成熟為視桿細(xì)胞。 。然而，大多數(shù)基因表達(dá)模式在兩組之間不同，胚胎和出生后細(xì)胞表達(dá)的模式在性質(zhì)上明顯發(fā)育，與成熟細(xì)胞的模式形成對(duì)比。例如，Stein-O'Brien解釋說“用CoGAPS學(xué)習(xí)的發(fā)育模式揭示了基因表達(dá)和細(xì)胞周期的變化，導(dǎo)致共同的祖先產(chǎn)生完全不同的細(xì)胞類型。”

研究人員還發(fā)現(xiàn)了發(fā)育中的小鼠視網(wǎng)膜，正在發(fā)育的人類視網(wǎng)膜，正在發(fā)育的人類大腦皮層和正在發(fā)育的小鼠中腦之間的共同模式。Fertig解釋說，這些相似之處表明，人工智能程序可用于比較發(fā)育點(diǎn)和不同物種與器官系統(tǒng)之間的比較。

科學(xué)家深入研究，將小鼠視網(wǎng)膜細(xì)胞的發(fā)育模式與小鼠體內(nèi)其他細(xì)胞的基因表達(dá)進(jìn)行了比較。令人驚訝的是，F(xiàn)ertig說，他們?cè)诜尾康姆置诩?xì)胞和視網(wǎng)膜中的一部分細(xì)胞之間發(fā)現(xiàn)了相似的基因表達(dá)，暗示了根據(jù)視網(wǎng)膜中學(xué)到的東西，肺中存在一種尚未描述的細(xì)胞類型。

“從基本的生物學(xué)角度來看，這挑戰(zhàn)了一種特定細(xì)胞類型確實(shí)由一組有限的基因定義的概念，”她說。“我們證明這些基因模式可以相互關(guān)聯(lián)，并且基因的更廣泛模式可以從樣本到樣本，從背景到環(huán)境保存。”

Fertig補(bǔ)充說，這些人工智能工具也可以特別針對(duì)癌癥提供解決方案，這是她整體研究的主要焦點(diǎn)。例如，一些測(cè)試旨在通過??單個(gè)基因或少數(shù)基因的活動(dòng)來評(píng)估患者對(duì)癌癥療法的反應(yīng)。使用scCoGAPS和projectR可能會(huì)顯示更復(fù)雜的基因活動(dòng)圖，可以幫助研究人員開發(fā)更好的靶向癌癥的方法。