原作者 | Amy Maxmen

編譯 | 姜范波  Aileen

導(dǎo)語：

如同世界上沒有兩片樹葉是相同的，也沒有兩個(gè)細(xì)胞是相同的。Allen細(xì)胞研究所的科學(xué)家們，用6000多幅干細(xì)胞的熒光照片，展示了在細(xì)胞這樣的小小空間里，如何別有洞天。

據(jù)Nature最新報(bào)道，艾倫細(xì)胞科學(xué)研究所(Allen Institute for Cell Science)今天發(fā)布的網(wǎng)站Allen Cell Explore，包含數(shù)千個(gè)干細(xì)胞的三維立體圖像，不止是發(fā)現(xiàn)每個(gè)細(xì)胞的獨(dú)特外觀，通過深度學(xué)習(xí)算法，該研究所還對細(xì)胞的外觀進(jìn)行了預(yù)測。改變一個(gè)基因?qū)?xì)胞整體而言，如同一場正在進(jìn)行的球賽換了球員，細(xì)胞的命運(yùn)或?qū)⒈桓淖?。而?xì)胞內(nèi)部這場球賽的后續(xù)過程，也將在人們眼前栩栩如生地呈現(xiàn)。

干細(xì)胞為何如此重要?

干細(xì)胞在一定條件下，可以分化成多種功能細(xì)胞。人，都是從受精卵這一個(gè)干細(xì)胞發(fā)育而來。誘導(dǎo)多能干細(xì)胞(iPS)，是首度無需使用受精卵或是胚胎干細(xì)胞而創(chuàng)造出具有分化能力的干細(xì)胞，它為干細(xì)胞的研究提供了豐富的細(xì)胞來源，也促進(jìn)了細(xì)細(xì)胞分化機(jī)制的研究。從任何一個(gè)細(xì)胞，可以誘導(dǎo)發(fā)育到另外一種人類需要的細(xì)胞，這是一個(gè)充滿了想象的空間。而且，如果使用患者自身細(xì)胞所創(chuàng)造出的iPS細(xì)胞，培養(yǎng)出需要的組織或是器官移植回原患者身體內(nèi)時(shí)，將可避開受到自身免疫系統(tǒng)攻擊的難題。未來，也許女性細(xì)胞也可以制作出精子。甚至老化細(xì)胞的重生，都將不再只是想象。

2012年10月，英國和日本兩位科學(xué)家因“發(fā)現(xiàn)成熟細(xì)胞可以被重新編程為多功能的干細(xì)胞(即iPS)”而摘取2012年度諾貝爾生理學(xué)或醫(yī)學(xué)獎(jiǎng)， iPS從而更為人們所知曉。

來自皮膚的人類干細(xì)胞的三維視圖顯示出DNA(藍(lán)色)，細(xì)胞膜(紫色)和其他結(jié)構(gòu)(黃色)

沒有兩個(gè)干細(xì)胞是相同的，即使它們來源于同一個(gè)遺傳克隆。如此驚人的多樣性，在今天公開的一個(gè)巨大的3D干細(xì)胞圖像在線目錄中被揭示。這些圖像源自經(jīng)基因編輯工具CRISPR改變的細(xì)胞系，通過深度學(xué)習(xí)分析而生成。不久的將來，該網(wǎng)站將允許研究人員預(yù)測可能預(yù)示癌癥和其他疾病的細(xì)胞布局的變化。

這個(gè)名為 Allen Cell Explore(http://www.allencell.org/)的網(wǎng)站，由位于華盛頓西雅圖的艾倫細(xì)胞科學(xué)研究所(Allen Institute for Cell Science)建立，包含了超過6000張誘導(dǎo)性多能干細(xì)胞(iPS)的圖片，這些細(xì)胞的特定基因由于使用了熒光標(biāo)記物而發(fā)光。

有不少的組織正試圖在DNA，RNA和蛋白質(zhì)水平上闡釋單細(xì)胞的獨(dú)特性，Allen Cell Explorer無疑是它們的有力補(bǔ)充。艾倫細(xì)胞科學(xué)研究所所長雷克·霍維茨(Rick Horwitz)表示，這些圖片可能通過揭示細(xì)胞結(jié)構(gòu)的意想不到的方面來加速干細(xì)胞研究，推動(dòng)癌癥研究和藥物開發(fā)方面的進(jìn)展。 “如果你知道所有球員的統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)，但從來沒有看過比賽，那么你無法預(yù)測足球比賽的結(jié)果。”

深入皮膚細(xì)胞內(nèi)部

該項(xiàng)目大約一年前開始，Horwitz和他的團(tuán)隊(duì)先將成年皮膚細(xì)胞重新編程成胚胎樣、未分化狀態(tài)，然后使用CRISPR-Cas9在基因中插入標(biāo)簽，使細(xì)胞內(nèi)的結(jié)構(gòu)發(fā)光。這些基因包括肌動(dòng)蛋白絲的編碼基因，(肌動(dòng)蛋白絲是一種細(xì)胞骨架蛋白，譯注)，它們有助于細(xì)胞移動(dòng)并保持其形狀。很快可以清楚地看到，來自同一親本細(xì)胞的所有細(xì)胞，在其布局，形狀和組分的數(shù)量(例如線粒體和肌動(dòng)蛋白纖維)方面各不相同。

分裂的人類干細(xì)胞，顯示細(xì)胞膜(黃色)，DNA(藍(lán)色)和微管(紅色)

計(jì)算機(jī)科學(xué)家們使用深度學(xué)習(xí)程序分析了數(shù)千個(gè)圖像，并發(fā)現(xiàn)了細(xì)胞結(jié)構(gòu)位置之間的關(guān)系。然后，他們使用這些信息來預(yù)測，當(dāng)程序只給出幾條線索(例如核的位置)時(shí)，其它細(xì)胞結(jié)構(gòu)可能會(huì)在哪里。程序通過將預(yù)測結(jié)果與實(shí)際細(xì)胞進(jìn)行比較來“學(xué)習(xí)”。

Horwitz說，深度學(xué)習(xí)算法與其他公司用來預(yù)測人們偏好的算法相似。 “如果您在亞馬遜購買電鋸，那么可能會(huì)顯示鏈條油和格子襯衫。”

基于這種深度學(xué)習(xí)能力的3D交互式工具將在今年晚些時(shí)候上線。目前，該網(wǎng)站展示了一段預(yù)告片，解釋并排比較預(yù)測圖像和實(shí)際圖像的工作原理。

華盛頓大學(xué)的細(xì)胞生物學(xué)家本杰明·弗里德曼(Benjamin Freedman)期待在艾倫研究所團(tuán)隊(duì)用算法來識別更多基因或化學(xué)變化的iPS細(xì)胞后，使用Cell Explorer的預(yù)測功能。例如，弗里德曼說他可以從Allen研究所的一個(gè)熒光標(biāo)記的干細(xì)胞中刪除與腎臟疾病相關(guān)的基因，并了解突變?nèi)绾斡绊懓l(fā)光結(jié)構(gòu)。然后他可以使用該網(wǎng)站的建模工具來確定其他細(xì)胞組分是如何被改變的。 “最終，”弗里德曼說，“我們想要了解在整個(gè)細(xì)胞水平上引起腎臟疾病的過程。”

為“每個(gè)細(xì)胞都是不同的”理論填補(bǔ)空白

在接下來的幾個(gè)月中，艾倫研究所的研究人員將更新處于不同的分裂階段的細(xì)胞圖像，比如細(xì)胞分化成如心臟和腎臟細(xì)胞時(shí)。 Horwitz說，捕獲不同時(shí)間點(diǎn)的圖像，對于確定基本的細(xì)胞發(fā)育過程至關(guān)重要。

遺傳相同干細(xì)胞的DNA(紫色)和細(xì)胞膜(藍(lán)色)的結(jié)構(gòu)差異

艾倫研究所著眼于干細(xì)胞圖片研究，與一些其他機(jī)構(gòu)試圖將細(xì)胞的其他方面進(jìn)行分類相契合。例如，英國倫敦的慈善機(jī)構(gòu)“英國癌癥研究”(Cancer Research UK)正在創(chuàng)建腫瘤中乳腺癌細(xì)胞的互動(dòng)虛擬現(xiàn)實(shí)模型。而另一個(gè)國際性的合作組織“人類細(xì)胞圖譜”( Human Cell Atlas)正試圖根據(jù)其分子譜(包括DNA序列，RNA轉(zhuǎn)錄物和蛋白質(zhì))定義所有人類細(xì)胞類型。

Aviv Regev是馬薩諸塞州劍橋Broad研究所的計(jì)算生物學(xué)家，他正在致力于人體細(xì)胞圖譜，他指出，Allen Cell Explorer關(guān)注細(xì)胞外觀形態(tài)特征，而她的項(xiàng)目關(guān)注基因，RNA和蛋白質(zhì)在細(xì)胞內(nèi)相互作用，這樣正好互為補(bǔ)充。她表示：“科學(xué)社區(qū)直到最近才認(rèn)可這個(gè)事實(shí)，即我們以前認(rèn)為相同的細(xì)胞，之間存在很多差異，”她說，“所以現(xiàn)在我們正在采取一種不偏不倚的方式，來了解這個(gè)拼圖的每一塊局部，而以前，我們都不知道它的存在。”

Allen Cell Explorer網(wǎng)站的推出，將是艾倫細(xì)胞科學(xué)研究所與全球科學(xué)界共享圖像數(shù)據(jù)和預(yù)測模型的平臺，這個(gè)開放數(shù)據(jù)的門戶網(wǎng)站將使研究人員能夠提出關(guān)于細(xì)胞變異性的重要新問題，以及它們?nèi)绾巫兓?，分化和?yīng)對藥物的變化。 作為一個(gè)社區(qū)，科學(xué)家可以一起應(yīng)用和擴(kuò)展這些工具，在細(xì)胞生物學(xué)領(lǐng)域取得飛躍，造福人類的健康和疾病研究。

來源：http://www.nature.com/news/machine-learning-predicts-the-look-of-stem-cells-1.21769

【本文是51CTO專欄機(jī)構(gòu)大數(shù)據(jù)文摘的原創(chuàng)譯文，微信公眾號“大數(shù)據(jù)文摘（ id: BigDataDigest）”】

   戳這里，看該作者更多好文