タンパク質画像からの細胞力学の機械学習解釈可能なモデル

Matthew S Schmitt¹, Jonathan Colen¹, Stefano Sala²

¹James Franck Institute, University of Chicago, Chicago, IL 60637, USA; Department of Physics, University of Chicago, Chicago, IL 60637, USA; Kadanoff Center for Theoretical Physics, University of Chicago, Chicago, IL 60637, USA.

Cell

|January 9, 2024

まとめ

科学者は分子画像から細胞のメカニズムを予測するデータに基づく方法を開発しましたこのアプローチはニューラルネットワークを使って細胞の力を推測し細胞の結合と移動の理解を深めます

科学分野:

細胞生物学
コンピュータ生物学
バイオ物理学

背景:

細胞の形と機能は複雑な機械化学システムから生まれます
分子成分から大規模な物理的性質を推論するための体系的な戦略は欠けている.
この知識のギャップは細胞の結合と移動の理解を妨げています

研究の目的:

付着細胞の機械的行動を推論するためのデータ駆動モデリングパイプラインを開発する.
細胞骨格タンパク質の画像から細胞の力を予測する方法を確立する.
細胞生物学の予測モデルにニューラルネットワークを統合する

主な方法:

細胞骨格タンパク質の画像から細胞の力を予測する訓練されたニューラルネットワーク
Zyxinのような単一の焦点付着 (FA) タンパク質の画像を用いて,力を予測した.
細胞力の物理的に制約されたアグノスティックなデータ駆動型連続体モデルを開発した.

主要な成果:

単一のFAタンパク質の実験画像は,細胞の力を予測するのに十分です.
予測モデルには目に見えない生物学的システムも含まれます
2つのモデリングアプローチは細胞の力が 2つの異なる長さスケールでコード化されていることを明らかにしました

結論:

分子画像から細胞の機械的行動を予測できます
ニューラルネットワークの統合は細胞生物学をモデル化するための強力なアプローチを提供します
この発見は細胞の力が異なる長さのスケールでどのように符号化されているかについての洞察を与えてくれます

キーワード:

バイオメカニクス生体物理学細胞のメカニズム焦点付着機械学習神経ネットワーク牽引力顕微鏡ジキシン

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