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科学者のチームは、AIと高解像度の画像を使用して、これまでのところヒト細胞の最も詳細なマップを描き、隠されたタンパク質機能と癌関連の構造を明らかにしました。クレジット：scitechdily.com
科学者は初めて、人間の細胞の詳細かつインタラクティブなマップを作成し、何千ものタンパク質がどのように整理して連携するかを明らかにしました。
ヒト細胞マッピング：400年のミッション
科学者は、400年以上前に顕微鏡の発明以来、人間の細胞をマッピングしようとしてきました。しかし、細胞の多くの部分はほとんど未開拓のままです。
「私たちは細胞に存在する各タンパク質が、細胞の機能を実行するのに適している方法は、あらゆる種類の細胞で大きく知られていないままであることを知っています」と、UC医学部サンディエゴのポスドク研究学術博士号博士号は述べています。
新しい細胞アトラスが発生します
現在、カリフォルニア州サンディエゴのシャファーと彼のチームは、スタンフォード大学、ハーバード大学医学部、コロンビア大学ブリタニック大学の協力者とともに、詳細かつインタラクティブを作成しました。 U2OSセルマップ – 小児骨腫瘍に関連する細胞。高解像度顕微鏡とタンパク質間相互作用に関するデータを組み合わせる場合、研究者はこれらの細胞内の内部構造とタンパク質組織をマッピングします。
カリフォルニア大学サンディエゴ大学とスタンフォード大学の調査員は、ヒトU2OS細胞の不可欠なマップを作成しました。このマップは、C18ORF21を含むタンパク質の以前は未知の機能を明らかにしました。クレジット：スタンフォード大学のヒューマンプロテインアトラス
なぜ私たちはまだ細胞を完全に理解していないのか
「細胞生物学と教科書の細胞画像に基づいて、私たちは細胞に関するすべてを理解していると思うかもしれません。しかし、あらゆるタイプの人間の細胞について、私たちは本当に適切な部分とアセンブリマニュアルのカタログを持っていることは注目に値します」と共同著者のTrey Ideker博士は言いました。
マップの構築：画像とタンパク質の相互作用
研究者は、アフィニティ精製と呼ばれる手法を使用して、個々のタンパク質を分離し、他のタンパク質との相互作用を記録しました。さらに、蛍光色素でマークされた細胞の内部の20,000を超える画像を分析して、関心のあるタンパク質の位置を照らしています。 ヒトタンパク質アトラス。 5,100を超えるタンパク質のこのデータの組み合わせにより、U2OS細胞内の異なるサイズとは異なる275のタンパク質セットが明らかになりました。
「歴史的に、科学者は、遺伝子が機能を持つタンパク質をコードするという概念に偏っていました」と、スタンフォード大学のバイオエンジニアリングと病理学の准教授であるエマ・ランドバーグ博士号は述べています。 「しかし、現在、既知の多機能タンパク質の数が増えており、おそらく何人がいるかを過小評価しているかもしれませんが、この研究は、これらの多機能特性を明らかにするためのマルチモーダルデータ統合の重要性を示しています。」
インタラクティブなオンラインマップは、U2OSセル内の275のタンパク質セットを明らかにするために近づいています。クレジット：UCサンディエゴヘルスサイエンス。スタンフォード大学のヒトタンパク質アトラス
隠されたタンパク質機能の発見
Ideker Laboratoryの生物医学科学博士号の候補者であるCo-Directの著者Clara Huによると、このモデルはタンパク質に関する科学文献から吸収された大規模な知識ベースに基づいていました。研究者は、個々のタンパク質の機能と、タンパク質セットでどのように協力したかについて、ChatGPTに似た大規模な言語モデルの人工知能ツールであるGPT-4を尋ねました。これには、人間の研究者が取る時間のほんの一部がかかりました、とHuは言います。最近公開されたこのGPT-4ベースの分析ツール 自然の方法彼は、各タンパク質アセンブリの共通のテーマと、セルマップで使用されたそれらのために提案された名前を要約しました。
「私たちは、これらの部分がどのように適合し、どのように病気の文脈でそれらを見るかを見ることができます」とシャファーは言いました。
癌の突然変異を理解する新しい方法
実際、細胞マップに変異したタンパク質を見つけると、研究者は小児がんで頻繁に変異する21セットを特定することができました。これらのグループ内で、研究のおかげで、102の変異タンパク質が癌の発症に強く関連していることがわかった。調査結果は、分子および細胞レベルで癌研究がどのように行われるかに影響を及ぼします。
「私たちは、非常にまれで散発的であり、ほとんど同じ方法に頼らない個々の変異のレベルの観察を止める必要があり、これらの変異によって中断または誘nされている細胞内の一般的な機械を観察し始めます」とアイデーカーは言いました。
Googleマップのようにセルをズームします
シャファーは、彼がナビゲートしていると言います U2OSセルマップ オンラインの地理的地図のナビゲートに似ています。
「これらのさまざまなコミュニティの一部であるタンパク質がどのようなものであるかを実際に探索し、アプローチし、確認し、それらのコミュニティがどこにあるかを見ることができます」と彼は言いました。
「解決策が増えるにつれて、詳細レベルでさらに多くの情報を見ることができます」とHuは言いました。現在、チームはマップをさらに解決するために取り組んでおり、ユーザーが必要なすべてを高解像度で拡張できるようにしています。
将来の疾患研究の計画
研究者は、U2OS細胞Atlasが小児期の癌のより良い理解を促進するだけでなく、他の種類の細胞をマッピングし、人工知能ツールを使用してタンパク質の機能を発見し、タンパク質複合体を誤解し、さまざまな疾患プロセスの背後にあるメカニズムを解読したい科学者に計画を提供すると考えています。
リファレンス：「MPAS deCélulasマルチモーダレスコモのベースパララリコン、ロビンバケルダー、アンソニーセニク、イシャンガウル、トランジ、ウィリアム、ウィリアム、ウィリアム、ウィリアム、ウィリアム、ウィリアム、ウィリアム、ウィリアム、ウィリアム、ウィリアム、ウィリアム、ウィリアム、ウィリアム、ウィリアム、ウィリアム、ウィリアム、ウィリアム、ウィリアム、ウィリアム、ウィリアム、ウィリアム、ウィリアム、ウィリアム、ウィリアム、ウィリアム、ウィリアム、ウィリアム、ウィリアム、レインウェーバー、エルンスト・パリド、イェ・チン、Xiayu Zhao、クリストファー・チュラス、ジョアンナのレンケウィッツ、ジン・チン、チェチナレ、ペテルタ、ピーターケラエ、EST。 自然。
DOS：10.1038/S41586-025-08878-3
研究の追加の共著者には、Gege Qian、Dorothy Tsai、Nicole M. Mattson、Katherine Licon、Robin Bachelder、Yue Qin、Xiaoyu Zhao、Christopher Churas、Joanna Lenkiewicz、Jing Chen、Jing Chen of California University San Diego、Kei、Kei、Peter Zage、All at UC San;ブリティッシュコロンビア大学のキョンミームーンとレナードJ.フォスター。アバンティカ・パル、ニェルシュ・ソニ、アンドリュー・P・ラサム・アジ・パラール、アンドレジ・サリ、イグナシア・エチェルリアは、カリフォルニア大学サンフランシスコ校で。スティーブン・P・ギギ、ローラ・ポンタノ・ヴェイツ、エドワード・L・ハットリン、ハーバード大学のJ.ウェイドハーパー。 Anthony Cesnik、Isehan Gaur、Trang Le、William Leineweber、Ernst Stanford Universityで洗練された。
この研究は、一部、国立衛生研究所（NIH）（助成金：Bridge2AIプログラムOT2 OD032742、U54 CA274502、R01GM083960、P41GM109824、U24 HG006673）、Schmidt Futures、GRENBERG（2021.0346）によって資金提供されました。 FundaciónGustafsson。