11月25日(劉亜竹)人が病気になる原因は、外部の病原性因子が細胞に作用することです。病原性因子が一定量蓄積すると、細胞に損傷を与え、機能、代謝、形態、構造の障害などを引き起こします。 そこで、人間が病気を発症したときの体内の細胞の詳細な変化を研究するために、科学者たちは顕微鏡、生化学、人工知能という3つの異なる測定方法を統合したスケール統合細胞(MuSIC)技術を導入しました。この技術により、ヒト腎臓細胞株に含まれる約70の細胞成分のうち、未知であった細胞成分の半分が明らかになりました。これは腎臓細胞株に含まれる細胞成分のみです。人体には約100種類以上の主要な細胞タイプと800種類以上のサブタイプの細胞が存在します。 多くの細胞の超微細構造は電子顕微鏡の助けを借りて実現されており、MuSIC 技術は生化学を通じてナノスケールで細胞構造を観察できるだけでなく、細胞顕微鏡画像に基づいて細胞マップを描くこともできます。 しかし、細胞アトラスは単なるカタログではありません。これらの要素間の関係を示し、細胞がどこに位置しているかに関する情報を提供します。しかし、細胞は常に動いているため、より優れた細胞モデルを構築するには、MuSIC 人工知能のトレーニングと学習を継続する必要があります。 したがって、この人工知能技術は、これまで知られていなかった細胞成分を明らかにするだけでなく、病気の細胞と正常な細胞の内部構造の違いを人間が理解するのに役立ち、人間の病気の研究における科学的方法と革新を前進させます。 |
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この記事はAI新メディアQuantum Bit(公開アカウントID:QbitAI)より許可を得て転載...
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