科学家迎来新3D细胞AI工具 有助深入研究疾病成因

　　要了解很多即便的原理，就必须更加深入地了解细胞的运作机制。好消息是，随着技术的进展，科学家们有了越来越强大的工具。本文要为大家介绍的，就是来自艾伦研究所的《Allen Intergrated Cell》。 当前该工具已在线上免费开放，其专注于人类干细胞、或那些尚未转化成的细胞(比如肌肉或心脏细胞)。通过 3D 可视化技术，它能够帮助研究人员更好地了解疾病。

细胞图像及其内部结构

　　Allen Institute研究员Greg Johnson表示：“如果我们能够更好地理解健康细胞的内部工作原理，就可以知晓它在出现哪些问题的时候，才会变成癌细胞。我们可以追溯癌细胞的过往，观察它所发生的变化，然后尽早地发现它们。”

　　算法会学习预测任何细胞结构的形状和位置，而不仅仅是它已经见识过的、或有其它有标记的结构：首先，科学家对细胞进行基因改造，让它的内部结构(比如线粒体)发光。然后，他们拍摄这些发光细胞的数千张照片，并将之投喂给机器学习算法。

动图演示

　　该方法的重要性在于，它能让研究人员有有效、更廉价地研究细胞。当涉及细胞影像的时候，有几种不同的方法。而最简单、最实惠的，就是亮场成像(bright-field imaging)。

　　据Johnson所述，这就像是高中生物课那样，通过显微镜来观察池塘水。你会看到一幅非常明亮的图像，而某些暗点就是内部结构。但细致程度也仅限于此，使得我们很难真正理解细胞的微妙之处。

　　另外一种方法，就是科学家们所做的——设计一种细胞，并使其发光!但显然，你要制造的发光结构越多，其成本也就更高。

　　此外这些细胞对使它们发光的染料的反应不太好，意味着很快就会死亡，跟别提随着时间的推移去观察它们了。

　　好消息是，Allen Integrated Cell 在看到一个明亮图像的基础上，还能向科学家们展示其内部构造。“由于我们只需通过亮场来获取图像，所以其成本很低、也没有毒性。这意味着我们可以在很长一段时间内拍摄很多图像，并观察它们的动态。在以前，这显然是无法做到的。”

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