背景知識

• 文章開頭提到，隨著細胞生物學技術的快速發(fā)展，結合高通量技術的進步和計算能力的提升，產(chǎn)生了大量復雜的數(shù)據(jù)，這些數(shù)據(jù)對傳統(tǒng)分析方法提出了挑戰(zhàn)。

• 作者提出問題：機器能否超越人類的表現(xiàn)來識別和預測不同的生物場景？

• 文章重點回顧了細胞外基質（ECM）的機械線索如何通過力學生物學（mechanotransduction）過程影響細胞行為，以及AI方法如何用于分析和預測這些細胞狀態(tài)。

力學生物學的基礎

• ECM的機械感應：ECM的生化和生物物理特性決定了多種細胞行為，包括增殖、遷移和分化。這一過程主要通過粘附復合體（adhesion complexes）實現(xiàn)，這些復合體能夠感應ECM的性質并激活下游信號通路。

• 細胞所經(jīng)歷的力：細胞在組織中處于一個復雜且高度有序的微環(huán)境中，ECM的組成和排列決定了細胞所經(jīng)歷的剛度和固體應力。這些物理線索包括細胞內(nèi)細胞骨架收縮產(chǎn)生的內(nèi)源性力和來自周圍微環(huán)境的外源性力（如重力、剪切應力等）。

• ECM的剛度和固體應力：固體應力在不同組織中的范圍很廣，從膠質母細胞瘤中的<100帕到胰腺腺癌中的約10千帕。固體應力的增加可以促進癌細胞的侵襲性和腫瘤發(fā)生途徑的激活。

  

  圖1：通過生物物理技術理解細胞和ECM力學，作為基于人工智能的方法在機械生物學中的輸入。

  
  

AI在力學生物學中的應用

• 機器學習（ML）和AI的方法：文章強調了AI方法，特別是機器學習，在分析和提取大數(shù)據(jù)集中的有用信息方面的潛力。這些方法包括監(jiān)督學習、無監(jiān)督學習、半監(jiān)督學習和遷移學習。

• 實驗工具和數(shù)據(jù)分析：介紹了多種用于測量細胞和ECM力學特性的技術，如原子力顯微鏡（AFM）、牽引力顯微鏡（TFM）、光學和磁鑷子等。這些技術提供了從分子到組織水平的力學特性信息。

• AI在力學生物學中的具體應用：討論了AI如何用于分析細胞形態(tài)、基因表達、牽引力和組織剛度等數(shù)據(jù)，以及如何通過這些分析來預測細胞對機械刺激的響應。

關鍵結論和觀點

• AI的優(yōu)勢：AI能夠處理和分析大規(guī)模數(shù)據(jù)集，識別機械刺激和細胞響應之間的隱藏模式和關系，從而提高對力學生物學過程的理解。

• 挑戰(zhàn)和局限性：盡管AI在力學生物學領域顯示出巨大潛力，但也面臨挑戰(zhàn)，如需要專業(yè)知識來開發(fā)、實施和解釋AI工具，以及計算資源的需求。此外，力學生物學數(shù)據(jù)集的規(guī)模通常較小，可能導致模型過擬合等問題。

• 未來方向：文章提出了未來研究的方向，包括開發(fā)能夠處理多模態(tài)數(shù)據(jù)（如影像、血液生物標志物、遺傳特征等）的AI模型，以及將AI與傳統(tǒng)力學模型相結合，以提高預測的準確性和效率。

結論

文章總結指出，AI工具在現(xiàn)代細胞生物學中是重要的，它們能夠高效地處理和分析大數(shù)據(jù)。然而，區(qū)分相關性和因果關系需要精心設計的實驗、驗證和領域知識的整合。通過結合計算能力和生物學見解，AI工具為醫(yī)學個性化和精準醫(yī)療鋪平了道路，并促進了對細胞過程的更深入理解。