Nature解读！新型人工智能技术如何揭开病毒控制细胞内部改变的奥秘！

2020年9月29日 讯 /生物谷BIOON/ --日前，一项刊登在国际杂志Nature上题为“Cytoplasmic control of intranuclear polarity by human cytomegalovirus”的研究报告中，来自美国西北大学等机构的科学家们通过研究开发了一种新型的AI技术（人工智能技术），其或能帮助识别病毒如何控制细胞内的变化。研究者指出，病毒可以控制细胞核内的结构和遗传极性，这一研究结果强调了感染过程中基因组组织的重要性，以及AI技术到底能在多大程度上帮助科学家们识别复杂的细胞内改变。

病毒能以多种方式控制细胞，从存在于细胞核中能直接控制基因表达的病毒蛋白，到能在细胞表面或细胞质中发挥作用能控制细胞信号网络的蛋白等，研究者表示，在各种情况下（包括在病毒感染期间），细胞核如何以及为何会移动并重组，或许还是后期需要进行深入研究的一个问题。研究任何细胞内过程的一个核心问题就是，在细胞培养物中的每个单一细胞发生的事件到底有多大的异质性，在感染过程中我们可以有一些未发生感染的细胞，其中一些感染失败，而在那些被感染的细胞中，每个细胞都处于不同的感染阶段，这在实验上或许很难控制或者同步化。

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研究人员能实现对单一细胞进行成像，但这一过程却需要分析大量的细胞来了解真实发生的情况，而这往往很容易发生错误；作为人类，我们很难不去关注那些非常引人注目且更加明显的表现形式，但这可能会产生更为主观的分析，或者会在无意中夸大对人类而言更容易看到好和进行研究的表现型。为了简化这一过程，研究人员开发出了一种自动细胞成像系统，该系统能使用基于AI的网络（卷积神经网络）来识别和分析感染细胞的特性。由于此前可用的图像分析工具的局限性，于是研究人员尝试利用计算机视觉技术的最新进展来开发新的分析管路，而这些技术目前正在迅速改变我们的世界。

具体而言，研究人员能为系统提供大规模的训练数据集，从而就能帮助学习如何识别受感染的细胞和细胞中不同的感染阶段；一旦这种网络得到了训练，研究人员就会重编程显微镜来搜寻并对含有细胞培养物的盖玻片进行成像分析，因此该系统就能对哪些细胞处于感染状态即处于何种感染阶段进行分类。研究者能对系统进行编程来识别特定的参数，比如细胞核中的特定蛋白质的高度和位置，并生成测量强度的“线路扫描”或细胞中整个特定区域的“平均投影”。研究者Walsh说道，当对成千上万的细胞这样操作时，我们最终就会得到一个用户独立的其完全无偏见的“空间免疫印迹”，用于检测被感染的细胞，而不包括未被感染的细胞或与你的分析无关的细胞。

利用该系统，研究人员就能从感染细胞的样本中识别出一条广泛的调节途径，这种途径能够产生强大的乙酰化微管结构（即存在于细胞质中的管状结构），其会附着在细胞的核膜和核内蛋白上从而帮助控制肌动蛋白丝，而这反过来又重组了细胞核内部结构，并能控制其结构和遗传极性。让研究人员惊讶的是，病毒能够在细胞质中形成微管结构，并能有效抓住核表面，然后利用这一点以由内向外的控制形式来重组细胞核的内部结构，此外研究者发现肌动蛋白丝似乎也参与其中了。

本文研究结果或能改善研究人员理解感染细胞中基因组组装的基本分子机制，以及这种组装如何促进机体的整体感染；研究者希望通过提供一种相对无偏见的人类巨细胞病毒复制阶段的神经网络技术来帮助构建能常规使用的社区化标准，从而推动更为深入的研究。（生物谷Bioon.com）

参考资料：

【1】Novel AI technique identifies viral control of intracellular changes

by Melissa Rohman， Northwestern University

【2】Procter， D.J.， Furey， C.， Garza-Gongora， A.G. et al. Cytoplasmic control of intranuclear polarity by human cytomegalovirus. Nature (2020). doi：10.1038/s41586-020-2714-x