MIT深度学习模型预测胚胎细胞动态 助力早发性疾病研究

生命的第一缕脉动——细胞精心有序的运动造就新生物体的过程，一直是个隐秘的奇迹。

如今，麻省理工学院（MIT）的工程师们推出了一款深度学习模型，能够预测胚胎从简单细胞簇向复杂生物体过渡期间数千个细胞的精确运动、分裂和重组。

该模型目前可窥探果蝇最早的发育阶段。未来，它或可用于预测更复杂的组织、器官和生物体的发育过程。

最终，这将有助于识别与哮喘、癌症等早发性疾病相关的细胞模式。

“哮喘组织在活体成像时表现出不同的细胞动态。”该研究合著者、MIT研究生杨海谦（音）表示。“我们设想，我们的模型可以捕捉这些细微的动态差异，提供更全面的组织行为表征，可能改善诊断或药物筛选检测。”杨补充道。

这款深度学习模型追踪果蝇发育过程中细胞的位置、相邻细胞，以及细胞是否在折叠或分裂。

高质量、单细胞分辨率的视频对该研究至关重要，记录了每个起始约有5000个细胞的果蝇胚胎。

特别是，该模型经过训练，学习果蝇原肠胚形成期间细胞的变化。

“这个最早期阶段被称为原肠胚形成，大约持续一小时，期间单个细胞以分钟级的时间尺度重新排列。”该研究作者、MIT机械工程副教授郭明（音）表示。

有趣的是，它预测了发育第一小时内每个细胞的折叠、移动和重组方式，准确率达90%。

此外，该模型非常精确，不仅能预测会发生哪些细胞事件（如折叠或分离），还能预测这些事件发生的确切分钟。

“通过准确模拟这个早期阶段，我们可以开始揭示局部细胞相互作用如何产生整体组织和生物体。”郭补充道。

通常，模拟胚胎发育的标准方法要么采用“点云”表示（将细胞视为移动的点），要么采用“泡沫”模型（将细胞视为移动的气泡）。

然而，研究人员选择将两种方法结合成单一的“双图”结构。这种组合方法使他们能够捕捉细胞如何连接和重组的更详细结构信息。

该团队设想将这种预测能力应用于其他物种的发育，如斑马鱼、小鼠，甚至可能是人类组织和器官。

不过，目前唯一的限制是高质量数据的可用性。

“从模型角度看，我认为它已经准备就绪。真正的瓶颈是数据。如果我们有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。”郭指出。

生命的复杂旅程始于单个细胞，然后是数千个细胞形成组织和器官。这个过程需要细胞层面的完美协调。

然而，即使是微小的故障，如细胞分裂、折叠或重组中的错误，也会扰乱正常发育。这些早期错误可能导致灾难性后果，往往引发哮喘、癌症或其他异常等早发性疾病。

这项新技术可以揭示易患疾病组织背后的早期发育过程，最终带来更好、更及时的干预措施。

该研究于12月15日发表在《自然方法》期刊上。