人体细胞究竟是如何与疾病作斗争的呢?这一直是科学家们在探索的问题之一。随着医学的不断发展，医生已经可以使用显微镜、X光等多种手段，来查看人体细胞的状态。然而，这些手段能够提供的信息仍然很有限。同时，在医生进行观察之前，细胞的原有形态也有可能因为基因改变、特殊染料或强光等因素而发生变化。对于个体细胞来讲，其观察难度将会更高。

　　因此，为了更全面地了解每个细胞应对疾病的完整过程，来自Allen Institute的研究人员近日使用人工智能，创建了人类细胞的第一个完整的3D模型，展示了细胞内的不同部分和结构是如何运作的。Allen Institute是一家位于美国西雅图的着名生物科学研究所，创始人Paul Allen也是微软公司的联合创始人之一。

　　AI生成诱导性功能干细胞3D模型的原理示意图(图片来源：Allen Institute官网)

　　该模型全方位展示了人类体内的典型诱导性多能干细胞(hiPSCs)的外观和结构。为了训练能够创建这一模型的人工智能，研究人员对数千个细胞进行了扫描，获取了这些细胞的详细信息和数据。

　　在这些信息的基础上，AI生成了一个细胞模型，可以预测细胞内每个细胞器的可能位置，以及如何与细胞的其余部分相匹配。同时，研究人员还利用人工智能创建了一个概率模型，在提供了细胞大小、形状和细胞核位置的情况下，这个概率模型可以模拟出细胞中细胞器的位置。

　　由AI生成的细胞3D模型图像(图片来源：Allen Institute官网截图)

　　对于医生和科学家而言，这个新创建的模型应用非常广泛，因为它可以近距离展示癌症和其他疾病对个体细胞的影响。通过向AI提供癌细胞的数据和图像，研究人员可以更全面地了解细胞及其各个组成部分是如何受到癌症影响的，这一研究结果可以让医生帮助每个患者量身定制其疾病的治疗方案。

　　研究人员的下一步目标，是努力拥有一个更加庞大的数据库，从而获得更多的细胞信息，创建更加完整的AI模型。研究人员表示，这一人工智能的新应用有望在未来解决癌症和阿兹海默病等更加复杂的医学谜团。

　　来源：药明康德AI微信公众号(ID：gh_06af933b93d6)