MIT深度學習模型細胞級預測果蠅發育

深度學習模型準確預測果蠅胚胎細胞發育過程

在生物早期發育階段，組織和器官會透過成千上萬細胞的移動、分裂和重組逐步形成。麻省理工學院（MIT）的一隊工程師團隊，成功開發出一套深度學習模型，可以逐分鐘預測果蠅胚胎內每一個細胞如何折疊、分裂和重新排列。這種方法未來或可應用於更複雜的組織、器官甚至整個生物體的發育預測，並有助於科學家辨識早期疾病細胞模式，例如哮喘和癌症。

團隊最新研究發表於《Nature Methods》期刊，模型會學習並預測果蠅胚胎中個別細胞的幾何特性變化，包括細胞位置和與鄰近細胞的接觸狀況。研究人員利用高解析度的果蠅胚胎發育錄像，成功預測約5000個細胞在發育初期（約一小時內）如何折疊、移動和重組，準確率達九成。這段時間的發育階段稱為「原腸形成」（gastrulation），細胞在此期間迅速重排，形成更複雜的組織結構。

機械工程系副教授Ming Guo表示：「這個早期階段的精確模擬，讓我們更深入理解局部細胞互動如何塑造整體生物體。」團隊計劃將此模型擴展至斑馬魚和老鼠等其他物種，尋找跨物種的共通細胞發育模式。此外，模型亦有望揭示哮喘等疾病患者肺部組織的早期細胞動態變化，協助改善診斷和藥物篩選。

研究生Haiqian Yang補充：「哮喘患者的肺組織在活體成像中呈現不同細胞動態，我們的模型可以捕捉這些細微差異，提供更全面的組織行為表徵。」

雙重圖形結構：結合點雲與泡沫模型

傳統上，科學家用兩種方式模擬胚胎發育：一是「點雲」模型，將每個細胞視為隨時間移動的點；二是「泡沫」模型，將細胞視為相互滑動的泡泡。Guo和Yang則創新地結合兩者，建立所謂的「雙重圖形」結構，既呈現細胞作為點的動態，也呈現細胞泡沫間的結構連結，從而捕捉更多細胞的幾何細節，如細胞核位置、細胞間接觸、折疊和分裂等。

Guo強調：「果蠅胚胎在原腸形成期間，外形從光滑變為多重折疊，我們的模型能逐個細胞、逐分鐘地準確預測這些動態變化。」

高質量視頻數據是關鍵

研究團隊使用密歇根大學合作夥伴提供的高質量果蠅胚胎發育錄像，這些錄像以單細胞解析度拍攝一小時，且標記了細胞邊緣和細胞核，提供罕見的細節數據。團隊用其中三段視頻訓練模型，再用第四段全新視頻測試，結果顯示模型能以約90%準確率預測細胞是否折疊、分裂或保持與鄰近細胞的連接，甚至能預測事件發生的確切時間。

Guo表示：「我們不僅能預測這些細胞事件會否發生，還能推算具體時間點，例如某兩細胞是否會在7分鐘後分離。」

團隊相信，這種雙重圖形深度學習模型理論上可應用於更多多細胞系統，包括更複雜物種甚至人類組織和器官。當然，最大限制仍是高質量視頻數據的獲取。

Guo總結：「模型本身已經準備好推廣應用，真正瓶頸是數據。如果我們能取得特定組織的優質數據，就能直接用模型預測更多結構的發育。」

本研究部分由美國國立衛生研究院資助。

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評論與啟示

這項MIT團隊的研究，成功結合深度學習與生物影像技術，實現了細胞層面的動態發育預測，為生物醫學研究開啟了新視野。傳統上，生物發育研究受限於實驗觀察和理論模型，而這種結合了雙重圖形結構的人工智能方法，不僅提升了預測精度，也豐富了對細胞間複雜互動的理解。

未來，若能普及高解析度的活體成像技術，並擴展到哺乳類甚至人類組織，將有助於早期疾病診斷和個性化醫療發展。尤其是在癌症、哮喘等疾病的早期細胞異常識別上，這種模型能提供更細緻的動態資訊，彌補傳統靜態組織學的不足。

此外，這項技術也可能促進再生醫學和組織工程的進步。通過精確模擬細胞如何組織成特定結構，科學家可更有效地設計人工組織和器官，提升移植成功率。

不過，現階段最大挑戰仍是數據的取得和處理。高質量的三維活體細胞影像需要昂貴設備和龐大計算資源，限制了模型的廣泛應用。未來研發更高效、成本更低的成像技術，以及優化數據標註流程，將是推廣此類深度學習模型的關鍵。

總括而言，這項研究不僅是生物學與人工智能的跨界結合，更是未來精準醫療和生物工程的基石。香港作為亞洲科技與生物醫學的樞紐，應密切關注並積極引入類似技術，推動本地科研和醫療創新。

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