在進(jìn)行任何實(shí)驗(yàn)之前，教AI預(yù)測細(xì)胞的外觀

• 如果你曾經(jīng)試圖猜測細(xì)胞在藥物或基因編輯后如何改變形狀，你就會知道這既是科學(xué)，也是藝術(shù)，而且大多是昂貴的試錯過程。成像成千上萬的病癥很慢;探索數(shù)百萬是不可能的。《自然通訊》上的一篇新論文提出了另一種方法：直接從分子讀數(shù)模擬細(xì)胞“后”圖像，這樣你可以在拿起移液器前預(yù)覽形態(tài)。團(tuán)隊(duì)稱他們的模型為MorphDiff，這是一個由轉(zhuǎn)錄組引導(dǎo)的擴(kuò)散模型，即基因在擾動后被調(diào)高或調(diào)低的模式。從高層面看，這個想法顛覆了熟悉的工作流程。高通量成像是一種經(jīng)過驗(yàn)證的方法，可以發(fā)現(xiàn)化合物的機(jī)制或發(fā)現(xiàn)生物活性，但對每一個候選藥物或CRI
• 關(guān)鍵字： 人工智能  高通量成像  MOA檢索