人工智能揭示了癌症生物物理学的新视角

来自塔夫茨大学艺术与科学学院、塔夫茨艾伦发现中心和巴尔的摩马里兰大学的科学家们已经利用人工智能深入了解了癌症的生物物理学。他们的机器学习平台预测了三种试剂，能够在蝌蚪中产生前所未见的癌症样表型。研究报告科学报告1月27日，显示人工智能（AI）如何帮助人类研究人员，如肿瘤学和再生医学控制复杂的生物系统，以达到新的和以前不可成功的结果。

研究人员此前已经证明了这一点色素细胞(黑素细胞)在发育中的青蛙可以通过扰乱其正常的生物电和血清素能信号而转化为癌症样的转移形式，并使用人工智能逆向工程模型来解释这一复杂的过程。然而，在这些广泛的实验中，生物学家们发现了一些不寻常的现象:一只蛙幼虫体内的所有黑色素细胞要么转化为癌样形态，要么保持完全正常。

从未见过单个蝌蚪中的一些颜料细胞的转化;研究人员如何询问，可以解释和控制蝌蚪机构对细胞的全部或无协调？

在这项新研究中，研究人员询问了他们的人工智能衍生模型，以回答如何通过一种或多种干预手段在同一种动物中实现部分黑素细胞转化的问题。

“我们想看看我们是否可以打破细胞之间的一致性，这将有助于我们了解细胞如何做出群体决策并确定复杂的全身结果，”据称的作者，迈克尔·莱文，博士教授迈克尔·莱文，博士教授说塔夫茨和塔夫茨省塔夫茨中心的生物学和主任再生和发育生物学中心。

AI模型最终预测三种试剂的精确组合(阿坦色林，一种5HTR2抑制剂;利血平(VMAT抑制剂)和VP16-XlCreb1 (mRNA编码构成型活性CREB)可以达到这一结果。当这种药物混合物在真正的蝌蚪体内使用时，结果是，实际上，在单个蛙幼虫的某些区域没有黑素细胞的转换——这是以前从未见过的。

“我们的系统预测了三个组成的治疗，我们从未拥有过自己的治疗，这取得了我们想要的确切结果，我们在多年多元化的实验之前没有看到过。这些方法是关键再生医学的步骤，主要障碍是如何非常难以知道如何操纵生物信息学和湿实验室实验的复杂网络，以便达到所需的治疗结果，“莱文。

他补充说：“大部分生物医生归结为此：我们有一个复杂的生物系统，以及一大吨关于各种扰动的数据。现在我们想做一些不同治疗疾病，控制细胞的东西行为，再生组织。对于几乎有很多数据可用的问题，我们可以使用此模型发现平台查找模型，然后询问它以查看我们必须做些什么来实现结果x。“

在这项新研究中，该系统使用人工智能发现的模型进行了576次虚拟实验，每一次都计算模拟了不同新药物组合下胚胎发育的100倍;没有达到所希望的结果。但三种药物的精确组合是众所周知的“大海捞针”，可以预测黑素细胞的部分转化。

“即使是描述控制系统的确切机制的完整模型，单独的人类科学家也无法找到导致所需结果的药物的确切组合。这提供了如何概念人工智能该论文的第一作者Daniel Lobo博士说，他曾在莱文实验室工作，现在是马里兰大学巴尔的摩分校的生物和计算机科学助理教授。

加入莱文和Lobo在创作本文是玛丽亚洛比基，博士，莱文实验室，现在是同源医学公司的科学家

计算机模型预测蝌蚪的百分比，其将在体内含量的1％内保留完全正常的黑素细胞，同时聚集在体内显示部分或总转化的蝌蚪的百分比。未来研究的计划包括扩展平台，以结合时间序列数据，该数据将在计算机和体内模型中实现更准确的比较。

研究人员还希望将这种方法扩展到其他方面再生医学通过发现有助于肿瘤重新编程的干预措施，启动再生和控制干细胞动态。Levin指出，驯化像黑素细胞转化这样的生理网络将需要越来越复杂的计算和数学建模技术和数据表示，以及新的实验室技术，以增加体内信息的量化能力，特别是在人类患者中。

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