原来这才是我们脑洞大开的原因!AI有望揭示胎儿大脑细胞的DNA变化

与我们身体其他部位的大多数细胞不同,我们每个脑细胞中的DNA都是不一样的:这些DNA因细胞而异,并且都是由体细胞变化引起的。这些DNA的变化可以解释许多谜团,比如阿兹海默病和自闭症的病因,或者我们的性格是如何养成的等等。

然而,在这一领域还有很多未知的谜团,包括这些变化是何时何地发生,它们是随机出现还是有规律性等。关于这种被称为“拷贝数变异”(copy number variations,CNV)的研究有很多,但是从前一直局限于那些超过100万个碱基对的较长DNA序列。

现在,来自美国的科学家们开发出了一种新型单细胞分析方法,使用机器学习技术,能够检测小于100万个碱基对的CNV。这项研究揭示了发育中的小鼠出生前大脑出现的数千个从前未知的DNA变化。同时研究人员还发现,这些变化在大脑发育的关键阶段达到顶峰,表明了这些变化的出现是一个可控的过程

▲这项研究的图示(图片来源:《PNAS》)

过去,研究单个细胞DNA主要使用的是一种名为单细胞测序的方法,这种方法虽然功能强大,但是却无法复制,因为每个单细胞都会被测序过程破坏。为了克服这一点,研究人员利用免疫细胞来训练机器学习算法,这样就可以以一种固定且可重复的方式来重组DNA,以更准确地识别CNV。

随后,研究人员将这种方法应用于神经发生过程中的单细胞身上,也就是大脑皮层的细胞诞生时。这部分大脑控制着许多功能,包括运动、感觉信息和意识等。利用这种方法,研究人员发现了数千个以前未被识别的CNV,而其中超过一半CNV的长度小于100万个碱基对。最重要的是,当这些变化随机分布在整个基因组中时,它们在一个可预测的时间点达到峰值,即大脑的神经发生过程

▲研究论文的资深作者、Sanford Burnham Prebys Medical Discovery Institute(SBP)神经科学药物发现高级副总裁Jerold Chun博士(图片来源:Sanford Burnham Prebys Medical Discovery Institute)

“这项研究填补了目前对于大脑中CNV研究的关键漏洞,同时为进一步研究提供了重要线索,”研究论文的资深作者、Sanford Burnham Prebys Medical Discovery Institute(SBP)神经科学药物发现高级副总裁Jerold Chun博士表示:“我们的研究表明,随着胎儿的大脑逐渐形成并发育成熟,单个脑细胞中的大量CNV在会在个体出生前出现,这表明CNV是脑细胞多样性和发育的基础。我们还发现,这种变化会在发育过程中达到高峰,这表明了有一种控制机制在起作用。” 

参考资料:

[1] Thousands of DNA changes in the developing brain revealed by machine learning. Retrieved October 31, 2018, from https://www.eurekalert.org/pub_releases/2018-09/sbpm-tou092118.php

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机器学习技术

机器学习是人工智能的一个分支,是一门多领域交叉学科,涉及概率论、统计学、逼近论、凸分析、计算复杂性理论等多门学科。机器学习理论主要是设计和分析一些让计算机可以自动“学习”的算法。因为学习算法中涉及了大量的统计学理论,机器学习与推断统计学联系尤为密切,也被称为统计学习理论。算法设计方面,机器学习理论关注可以实现的,行之有效的学习算法。

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神经科学,又称神经生物学,是专门研究神经系统的结构、功能、发育、演化、遗传学、生物化学、生理学、药理学及病理学的一门科学。对行为及学习的研究都是神经科学的分支。 对人脑研究是个跨领域的范畴,当中涉及分子层面、细胞层面、神经小组、大型神经系统,如视觉神经系统、脑干、脑皮层。

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