麻省理工学院人工智能模型预测果蝇早期胚胎中数千细胞的组装方式

这一方法未来将有助于识别与哮喘、癌症等早发性疾病相关的细胞行为。

生命最初的脉动——细胞精密而有序的运动，构建出一个新生命体——向来如同隐秘的奇迹。如今，麻省理工学院的工程师开发出一种深度学习模型，能够预测胚胎从简单细胞团发展为复杂生命体的过程中，数千个细胞的精确运动、分裂和重组。

该模型目前为果蝇最早期的发育阶段提供了一个观察窗口。未来，它或可用于预测更复杂的组织、器官乃至生物体的发育过程。

长远来看，这项技术将帮助识别与哮喘、癌症等早发性疾病相关的细胞活动模式。

"活体成像显示，哮喘组织的细胞动力学行为有所不同，"论文共同作者、麻省理工学院研究生杨海倩（音译）指出，"我们设想，该模型能够捕捉这些细微的动态差异，更全面地呈现组织行为，从而有望改进诊断或药物筛选测试。"

细胞级动力学

该深度学习模型可追踪果蝇发育过程中细胞的位置、相邻细胞状态以及细胞是否正在折叠或分裂。研究依赖于高质量的单细胞分辨率视频，这些视频记录了每个初始约含5000个细胞的果蝇胚胎发育过程。

特别值得注意的是，该模型通过学习果蝇原肠胚形成阶段的细胞变化进行训练。

"这个最初阶段称为原肠胚形成，大约持续一小时，期间单个细胞以分钟为单位进行重组，"研究作者、麻省理工学院机械工程系副教授郭明（音译）解释道。

令人惊叹的是，该模型能以90%的准确率预测发育第一小时内每个细胞的折叠、移动和重组过程。此外，模型还展现出惊人的精确度，不仅能预测将发生的细胞事件（如折叠或脱离），还能预测事件发生的具体分钟时刻。

"通过精确模拟这一早期阶段，我们可以开始揭示局部细胞相互作用如何形成整体组织和生物体，"郭明补充道。

建模技术

通常，模拟胚胎发育的标准方法采用"点云"表示（将细胞视为移动点）或"泡沫"模型（将细胞视为移动的气泡）。但研究团队创新性地将两种方法结合为单一的"双图"结构，从而能更细致地捕捉细胞连接与重组的结构信息。

团队计划将该模型的预测能力拓展至斑马鱼、小鼠等其他物种的发育过程，甚至可能应用于人类组织和器官。当前唯一的限制在于高质量数据的获取。

"从模型角度看，我认为它已经准备就绪。真正的瓶颈在于数据。如果我们能获得特定组织的高质量数据，该模型可以直接应用于预测更多结构的发育，"郭明强调。

生命进程的复杂之旅始于单个细胞，继而由数千细胞形成组织与器官。这一过程需要细胞层面的完美协调。

然而，即使是细胞分裂、折叠或重组中的微小差错，也可能破坏正常发育。这些早期错误可能导致严重后果，常常引发哮喘、癌症或其他异常等早发性疾病。

这项新技术有望揭示易患病组织的早期发育过程，最终促成更有效、更及时的干预措施。

该研究已于12月15日发表于《自然·方法学》期刊。

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