共计 843 个字符，预计需要花费 3 分钟才能阅读完成。
密苏里大学哥伦比亚分校的科学家们近日在遗传学和生物医学研究领域取得了一项重要突破。他们开发了一种基于人工智能的强大工具，能够在单细胞水平上预测染色体的三维结构，为研究人员提供了理解基因功能的新视角。
染色体作为储存 DNA 的微观容器，在细胞内扮演着至关重要的角色。考虑到每个细胞内约含有六英尺长的 DNA，这些遗传物质必须经过精密的折叠才能被容纳。这种复杂的折叠过程不仅解决了空间问题，还直接调控着基因的活性。然而，当 DNA 折叠出现异常时，就可能破坏正常的细胞功能，导致包括癌症在内的多种严重疾病。
- 
- 
- 
- 
- 
- 
传统研究方法依赖于从数百万个细胞中获取的平均数据，这使得科学家难以观察到单个细胞间的独特差异。密苏里大学工程学院的研究团队，由研究生王艳丽和电气工程与计算机科学领域的杰出教授程建林（Jack Cheng）领导，成功开发了一种新型 AI 模型，突破了这一限制。
“ 这一突破意义重大，因为即使是来自身体同一部位的细胞，其染色体的折叠方式也可能存在显著差异，” 研究的主要作者王艳丽解释道。” 这种折叠方式直接决定了哪些基因会被激活或抑制。”
单细胞研究一直面临着数据杂乱和不完整的挑战。而这项新开发的 AI 工具特别针对这些问题进行了优化。该工具不仅能够识别嘈杂数据中的微妙模式，还具备在信息缺失的情况下估算染色体三维结构的能力。此外，它还能准确识别经过旋转的生物结构。与之前的深度学习 AI 方法相比，该工具在分析人类单细胞数据时的准确性提高了一倍以上。
研究团队已将该软件免费提供给全球科研人员使用。这意味着科学家们现在可以利用这一工具更深入地理解基因运作机制、疾病起源，以及设计更有效的治疗方案。
“ 每个单细胞都可能具有独特的染色体结构，” 程建林教授指出。” 我们的工具帮助科学家详细研究这些差异，这将为健康和疾病研究带来新的见解。”
研究团队计划进一步改进这一 AI 工具，目标是构建整个基因组的高分辨率结构，为科学家们提供细胞内遗传蓝图的最清晰图像。这一突破性工具的开发和应用，有望在遗传学和生物医学研究领域开启新的篇章。
