畫家建立最大人類細胞三維圖像庫，欲利用深度學習改變細胞學

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Graham Johnson是一位藝術家， 只是他感興趣的領域有些奇特：人類細胞。

20年前， 他畢業于約翰·霍普金斯大學一個不起眼的專業， 這個專業裡學生們通常是用筆描繪屍體而不是解剖研究它們。

起初， Johnson堅持學習醫學插畫， 但他最擅長的是用經典的卡通風格來描繪細胞。 Johnson夢寐以求的是構建一個三維資料驅動， 一個可以捕捉到細胞所有美妙複雜性的模型。 為此， 他需要很多很多電腦， 還有一些功能強大的顯微鏡。

Johnson後來在Allen細胞科學研究所任職， 著手實現他的目標。 Allen細胞科學研究所是由微軟聯合創始人Paul Allen于2015年于西雅圖成立的一個研究中心。 在到研究中心之前， Johnson獲得了計算生物學和分子圖形學博士學位。

現在他和研究所裡近50名細胞生物學家、顯微鏡專家和電腦程式員的研究團隊揭示了他們在過去兩年中一直在做的工作：Allen Cell Explorer。 它目前是最大的人類細胞三維圖像公共資料集， 可用來開展許多前所未有的項目：比如第一個用來預測細胞如何組織的深度學習模型。

為了創建細胞內的有機物形狀和結構的模型， Allen團隊使用超過6000個iPS細胞的三維圖像訓練了深度學習演算法。 首先， 他們必須製作這些圖像。 他們對每個細胞的外膜和細胞核DNA進行染色，

作為細胞雜訊海洋中的燈塔。 然後， 他們使用Crispr / Cas9基因編輯， 對微管和線粒體中眾所周知的蛋白質用螢光進行標記。 強大的顯微鏡可以捕捉到這些多彩的螢光。

然後， Allen團隊使用電腦軟體將數十個平面圖像拼接成一張3D細胞效果圖， 就像放射科醫師做CT掃描一樣。

這些是你可以在平臺流覽器的工具中旋轉的圖像：點擊這裡查看線粒體， 點擊那裡查看細胞核。 現在在指導研究所動畫單元組的Johnson說：“經過數十年發展的還原生物學， 現在終於可以將過去的二維圖像整理成一個完整的三維細胞整體， 這太令人興奮了。 ”

從這個三維圖像庫開始， Johnson的團隊對從不同結構的間距到蛋白質密度進行了數百次測量。 他們的演算法使用這些數位來剔除某些對細胞結構錯誤的預測。 如果你給出細胞核、細胞膜和微管的模型圖片， 這個演算法可以告訴你在哪裡可以找到線粒體。

領導研究所測定開發團隊的Susanne Rafelski說：“這有點像是你只有汽車輪胎的圖片， 這個模型可以從這些有限的資訊中預測出整個汽車的形狀和模型。 ”該網站目前展示了模型的預測與二維圖像資料之間的比較， 但不遠的未來將允許用戶生成和探索三維的細胞模型。 Rafelski說， 他們未來還將能實現放大時間與空間：觀察細胞在其生長， 分裂， 損壞或死亡時發生的事情。

但是開發者不僅僅是為了彌補現有三維細胞圖像的缺乏。其細胞目錄包含了Allen細胞研究所所有螢光標記的人類幹細胞系的詳細資訊，任何科學家可以線上訂購（約600美元）。Rafelski和Johnson希望他們所編制的一系列資源可以說服更多的細胞生物學家和藥物開發者利用幹細胞進行研究，而不是如今流行的癌細胞。

癌細胞系被廣泛用於檢測從愛滋病毒到心臟病的一切病毒和疫苗。海拉細胞是最常用的人類細胞系（亦稱實驗用增殖表皮癌細胞），涉及11000多項專利，雖然這個細胞系很容易使用，並且可以長期保持活力，但是它們也具有高突變率，這意味著使用相同細胞系的科學家可能最後會得到完全不同的結果。

“我們正在努力制定一個標準化工具”，Rafelski說。“當我們開發原型來製作不同的疾病模型時，有很多變異性帶來的問題。如果我們都在相同的基本細胞上進行測試，那效果將會更好。”

好消息是時間站在這些開發者這邊，幹細胞越來越容易被使用，價格也越便宜。科學家們也越來越擅長將它們培育成不同種類的細胞，從神經元和成像細胞到胰腺前體和肝芽。這意味著Johnson可能會得到比他想要的還要多的人類細胞。但是現在他正在專注於他面前的工作。

編輯：王凱立

參考：https://www.wired.com/2017/04/massive-3-d-cell-library-teaches-computers-find-mitochondria/

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癌細胞系被廣泛用於檢測從愛滋病毒到心臟病的一切病毒和疫苗。海拉細胞是最常用的人類細胞系（亦稱實驗用增殖表皮癌細胞），涉及11000多項專利，雖然這個細胞系很容易使用，並且可以長期保持活力，但是它們也具有高突變率，這意味著使用相同細胞系的科學家可能最後會得到完全不同的結果。

“我們正在努力制定一個標準化工具”，Rafelski說。“當我們開發原型來製作不同的疾病模型時，有很多變異性帶來的問題。如果我們都在相同的基本細胞上進行測試，那效果將會更好。”

好消息是時間站在這些開發者這邊，幹細胞越來越容易被使用，價格也越便宜。科學家們也越來越擅長將它們培育成不同種類的細胞，從神經元和成像細胞到胰腺前體和肝芽。這意味著Johnson可能會得到比他想要的還要多的人類細胞。但是現在他正在專注於他面前的工作。

編輯：王凱立

參考：https://www.wired.com/2017/04/massive-3-d-cell-library-teaches-computers-find-mitochondria/

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