がん治療への新たな希望：AIが科学者の生きた人間の細胞の観察を向上

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細胞生物学者と細胞研究者は、新しい細胞モデルツールを利用できるようになりました。

マイクロソフトの共同創業者ポール・アレン氏の資金提供を受けて設立されたアレン細胞科学研究所がこのほど、研究成果を発表した。同研究所は、畳み込みニューラルネットワーク（CNN）などのAIアルゴリズムを使用して、既存の2Dおよび3D細胞画像データを学習し、細胞のさまざまな部分の形状、位置、動作状態を正確に表示および予測できる2セットのアルゴリズムモデルをトレーニングした。1つは決定論的モデルと呼ばれ、もう1つは確率的モデルと呼ばれる。

前者は主にヒト人工多能性幹細胞（hiPSC）のさまざまな部分の形状と組織化メカニズムを研究するために使用され、後者は、まだ詳細に研究されていないヒト細胞を分析するために使用できます。

トレーニング方法は基本的に同じであるため、これら 2 つのモデル ツールは総称して Allen Integrated Cell と呼ばれ、同じツール セットを使用して 3D 細胞モデルがレンダリングおよび表示されます。

トレーニングプロセスに関しては、アレン細胞科学研究所の研究者は、データを入力する前にhiPSC細胞セットのサンプル数を24に増やし、21の主要な構造とサブ構造をターゲットにしました。これらには、パキシリン、Sec61 ベータ、TOM20 などのタンパク質が含まれます。

細胞内の14種類の染色可能なタンパク質を蛍光標識で一つずつ異なる色に染色し、細胞の各成分の形状、分布、動作モードを顕微鏡で観察してデータベースを作成します。

次に、研究者たちはこれらの 3D 画像データを 2 つの異なるディープラーニング モデルに入力し、トレーニングと推論を行います。

その中で、決定論的モデルは、蛍光標識法における色情報と活動パターンデータを学習した後、標識なしで3D細胞活動パターンを正確に出力し、細胞の種類に応じて異なる部分のチャネルを区別することができます。

細胞活動をモデル化する研究を主導したモリー・マレッカー医学博士は、蛍光標識は細胞に有毒であり、大規模に導入するには費用がかかると述べた。

つまり、研究者は AI を使用して細胞の実際の構造と動作モードをシミュレートできるため、実験コストを削減できます。

トレーニングと推論のプロセスが完了すると、確率モデルは、さまざまな条件下での細胞のさまざまなコンポーネントの分布とダイナミクスを動的に表示する 3D 細胞作業モデルを出力できます。理論的には、このモデルは組織化メカニズムがまだ明らかでない細胞の研究に使用でき、またヒト細胞の形態学的限界を拡大するのにも役立ちます。

Allen Integrated Cell によってエクスポートされた 3D 細胞モデル

これら 2 つのモデルの実用的価値を考慮して、アレン細胞科学研究所は、さまざまなタンパク質のモデル予測信頼性も公開しました。

アレン統合セルの信頼性

写真からは、細胞核や核膜といったタンパク質の信頼性が比較的高いことがわかります。つまり、AI によってシミュレートされた細胞活動は、観測されたデータとの誤差がほとんどありません。

これは、科学者が正常な人間の細胞を研究するのに役立つだけでなく、老化した細胞や病気の細胞（癌細胞など）を観察および分析する際に参照データも提供します。グレッグ・ジョンソン氏はこう語った。「健康な細胞の内部の仕組みをよりよく理解できれば、いつ問題が起こり、それががん細胞になるのかを知ることができます。」がん細胞の過去をたどり、起こった変化を観察し、できるだけ早く検出することができます。

さらに、経済発展レベルの低い国や地域でも、適切な人材がいれば、この AI モデル システムを通じて先進地域との医療レベルの格差を縮めることができます。

現在、Allen Integrated Cell はオンライン ツールであり、そのコア コード ファイルは Github で公開されています。

しかし、AI の潜在的な価値を引き出すには、細胞生物学、神経科学、脳科学、コンピューター サイエンスに精通したチームが協力する必要があります。

アレン細胞科学研究所について

アレン細胞科学研究所は、マイクロソフトの共同創設者であり慈善家でもあるポール・G・アレンの協力を得て、アレン研究所傘下の独立した非営利医療研究組織として 2014 年に設立されました。生命の基本単位である細胞を理解し、モデル化することに専念しています。アレン細胞科学研究所は、技術、方法、モデル、データを共通の標準化されたフレームワークに統合することで、遺伝情報がどのように細胞の行動に変換されるか、また分子と細胞小器官が各細胞システム内でどのように相互作用するかを示す動的で視覚的なモデルを作成しています。これらの予測モデルにより、細胞科学コミュニティは健康と病気における細胞の役割をより深く理解できるようになります。 Allen Institute for Cell Science のデータ、ツール、モデルはオンラインで公開されています。

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