新華社華盛頓９月２１日電（記者周舟）美國艾倫細(xì)胞科學(xué)研究所的科學(xué)家使用機(jī)器學(xué)習(xí)技術(shù)訓(xùn)練計算機(jī)，使其可在不使用熒光標(biāo)記的情況下較為準(zhǔn)確地辨認(rèn)出細(xì)胞結(jié)構(gòu)。

傳統(tǒng)的熒光顯微法使用發(fā)光分子標(biāo)記來確定細(xì)胞結(jié)構(gòu)，但價格昂貴且每次只能觀察一部分結(jié)構(gòu)。發(fā)表在新一期《自然·方法》雜志上的研究顯示，這一新的人工智能技術(shù)可在黑白圖像中辨別擁有２萬多個蛋白質(zhì)的人類細(xì)胞結(jié)構(gòu)。

論文作者之一格雷格·約翰遜說，該技術(shù)可以在更大尺度上觀察細(xì)胞結(jié)構(gòu)，尤其適用于活細(xì)胞的觀測。它可用于腫瘤活檢、再生醫(yī)學(xué)，還可在培育器官或身體組織時觀察細(xì)胞如何發(fā)生實時變化。

據(jù)介紹，研究團(tuán)隊使用一種被稱為“卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)”的機(jī)器學(xué)習(xí)技術(shù)訓(xùn)練計算機(jī)，讓后者識別線粒體等的圖像。他們測試了１２種細(xì)胞結(jié)構(gòu)，計算機(jī)的多數(shù)識別結(jié)果與熒光標(biāo)記圖像相符，未來接受更多的訓(xùn)練還能進(jìn)一步提高準(zhǔn)確性。

美國弗雷德·哈欽森癌癥研究中心研究員羅杰·布倫特說，這種技術(shù)將讓研究人員更好地觀測細(xì)胞和組織功能，并可節(jié)省資金，有助于生物和醫(yī)學(xué)研究的普及。