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哥倫比亞大學瓦格洛斯內(nèi)外科醫(yī)學院團隊開發(fā)了一種創(chuàng)新的人工智能（AI）模型——通用表達轉(zhuǎn)換器（GET），該模型能夠精確預測人類細胞內(nèi)的基因活動，為理解細胞內(nèi)部工作機制提供了全新視角。這項突破性成果可幫助科學家以前所未有的方式，探索從癌癥到遺傳疾病等一系列健康問題，推動醫(yī)學研究向前邁進一大步。相關(guān)論文發(fā)表在最新一期《自然》雜志上。

傳統(tǒng)生物學方法擅長描述細胞的工作原理，以及它們?nèi)绾雾憫饨缱兓?，但缺乏對細胞行為及其對變化（例如致癌突變）反應的預測能力。相比之下，GET模型能夠準確預測細胞活動，這標志著生物學從一個主要依賴描述性分析的領(lǐng)域，轉(zhuǎn)變?yōu)榭梢灶A測并調(diào)控細胞行為背后系統(tǒng)的科學。

此次，團隊利用AI預測特定細胞內(nèi)活躍的基因，這類信息對于確定細胞身份及功能至關(guān)重要。他們利用來自正常人體組織的數(shù)百萬個細胞的基因表達數(shù)據(jù)訓練了一個機器學習模型，這些數(shù)據(jù)不僅包括基因組序列，也涵蓋了有關(guān)基因組哪些部分是可訪問和表達的信息。

GET模型的整體思路與ChatGPT等大型語言模型相仿：通過訓練數(shù)據(jù)識別基礎(chǔ)規(guī)則（如語言語法），然后將這些規(guī)則應用于新場景。經(jīng)過數(shù)據(jù)訓練后，GET模型變得足夠精準，可以預測未曾見過的細胞類型中的基因表達模式，并且結(jié)果與實驗數(shù)據(jù)高度一致。

此外，團隊還使用GET模型揭示了患病細胞中隱藏的生物機制。在一個具體案例中，針對一種遺傳性兒童白血病的研究顯示，AI成功預測了某些突變會破壞決定白血病細胞命運的兩種轉(zhuǎn)錄因子之間的互動，實驗證實了AI的預測。這增強了人們對這種疾病驅(qū)動機制的理解。

這項研究不僅為探索多種疾病病理開辟了新途徑，也為發(fā)現(xiàn)新的治療靶點提供了可能?，F(xiàn)在，科學家可以通過向計算機模型輸入新發(fā)現(xiàn)的突變，來了解和預測這些突變對細胞的具體影響。