破两大视角局限！双图架构解锁胚胎奥秘，疾病诊断添新工具

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过去，没人能精准预判某个细胞下一分钟会分裂、折叠还是迁移。但MIT团队的一项新研究，让胚胎发育的“未来”变得可预测。

核心突破：90%准确率，分钟级预判5000个细胞行为

近期，MIT团队在《自然·方法》期刊发表了名为MultiCell的几何深度学习方法。这是首次在单细胞分辨率下，逐分钟预测果蝇胚胎发育的细胞行为变化。

这项研究由MIT机械工程系副教授郭明、博士生Haiqian Yang牵头，联合密歇根大学和东北大学团队完成。

测试数据显示，模型对约5000个细胞的预测准确率达90%，不仅能判断细胞是否会发生特定行为，还能精准到七分钟后还是八分钟后发生。

技术关键：双图架构融合两大传统视角

此前学界建模多细胞系统，主要有两种思路但各有局限。“颗粒视角”把细胞简化成点，擅长追踪迁移却丢了形状细节；“泡沫视角”将细胞看作气泡，保留边界信息却难整合单个细胞特征。

MultiCell的核心是“双图”数据结构，把两种视角统一起来。细胞既是图中节点，通过邻接关系构成边；同时细胞顶点和边界又形成另一套图结构。

这样一来，模型既能追踪细胞位置、面积等几何属性，也能记录细胞间的边界关系，再结合这些数据的变化率，就能精准捕捉动态信息。

应用前景：直指哮喘癌症，助力早期诊断

研究团队将模型应用于果蝇原肠胚形成阶段——这个持续约一小时的关键期，胚胎会发生剧烈形态变化，腹沟、头沟等结构相继出现。

除了基础研究，该模型还有明确的应用价值。研究者指出，哮喘患者肺组织与健康组织的细胞动力学存在差异，模型可捕捉这些微妙模式，改进早期诊断或药物筛选。

癌症早期演进也涉及细胞重排异常，通过对比正常与病变组织的预测差异，有望揭示维持组织稳态的关键机制。

现存瓶颈与未来愿景：数据稀缺待突破，数字胚胎不是梦

目前研究仍面临瓶颈，高质量的四维全胚胎追踪数据极其稀缺，公开可用的只有少数几组，样本量和物种覆盖都有限。

此外，果蝇发育速率对温度敏感，不同胚胎时序难以统一对齐，且当前模型未整合基因表达、机械力场等多模态数据。

但研究者有更大愿景：未来或能打造通用多细胞发育预测模型，实现“数字胚胎”计算机模拟，不仅用于药物筛选，还能指导人工组织设计。

就像AlphaFold改变蛋白质研究领域一样，多细胞发育领域的突破性进展或许并不遥远。