好意思国麻省理工学院、密歇根大学和东北大学积累团队在最新《当然·法子》杂志上发表论文，先容了一种名为“MultiCell”的几何深度学习模子。该模子初次罢了了在单细胞分裂率下，探讨果蝇胚胎发育流程中，每个细胞在每分钟的动作变化。昔时可在此基础上野心出通用的多细胞发育探讨模子，构建“数字胚胎”，用于药物筛选以致教唆东谈主工组织野心。

一个胚胎奈何从一团细胞变成前因后果、有器官的齐备生命体，是发育生物学规模捏续百年的中枢谜题。诚然科学家早已知谈细胞会分裂、移动、折叠，但具体到某一个细胞鄙人一分钟会有什么动态动作，却一直难以探讨。

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模子接管四维全胚胎数据进行查考和测试，这些数据具有亚微米级分裂率和较高的帧率，每个胚胎包含约5000个被标注界限和细胞核的细胞。在测试中，模子不仅能判断细胞是否会发生特定动作，还能精准探讨动作发生的本事是几分钟后。团队将这一法子与“阿尔法折叠”探讨的卵白质结构相类比：阿尔法折叠是从氨基酸序列意想卵白质三维结构，“MultiCell”则是从细胞群落的几何特征，kaiyun sports探讨多细胞系统的自组织流程。不外，由于胚胎发育是捏续演变的动态流程，后者远比前者复杂。

团队将该法子哄骗于果蝇早期胚胎发育的重要阶段——原肠胚造成。模子在3个胚胎视频上查考后，被用于探讨第4个新胚胎的演化流程。效果显露，模子在探讨细胞证据丢失方面的准确率约90%；在探讨细胞内陷、分裂或重排名为时，也推崇了较高的准确率。

团队暗示，“MultiCell”是首个能在多细胞自拼装流程中，罢了各类细胞动作单细胞精度探讨的算法。鉴于其可捕捉细胞能源学上存在的机要各别，昔时将助力早期会诊或药物筛选。

不外，该法子仍面对一些问题，包括数据稀缺，以及现时模子仅基于几何信息，未整合基因抒发、卵白质定位等。之后加入这些维度，有望更全面揭示物理与生物信息的互动。（记者张梦然）