Künstliche Intelligenz zeigt, dass wir vielleicht nicht einmal die Hälfte der Strukturen in unseren Körperzellen kennen

Viele der Krankheiten, von denen wir betroffen sind, hängen mit einer Fehlfunktion der Zellen zusammen. Es könnte möglich sein, sie wirksamer zu behandeln, aber zunächst müssen die Wissenschaftler genau verstehen, wie Zellen aufgebaut sind und funktionieren. Durch die Kombination von künstlicher Intelligenz mit mikroskopischen und biochemischen Techniken haben Wissenschaftler der medizinischen Fakultät der University of California, San Diego (UCSD) einen wichtigen Schritt zum Verständnis der Zellen des menschlichen Körpers gemacht.


Mit Mikroskopen können wir Zellstrukturen in der Größe von einzelnen Mikrometern sehen. Im Gegensatz dazu ermöglichen biochemische Techniken, die einzelne Proteine verwenden, die Untersuchung von Strukturen in der Größe von Nanometern, also 1/1000stel eines Mikrometers. Ein großes Problem in den Biowissenschaften ist jedoch die Vervollständigung des Wissens darüber, was sich im Inneren der Zelle zwischen der Mikro- und der Nanoskala befindet. Es hat sich herausgestellt, dass dies mit Hilfe künstlicher Intelligenz möglich ist.

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Wenn wir an eine Zelle denken, kommt uns wahrscheinlich ein Diagramm aus dem Biologielehrbuch in den Sinn, mit dem Mitochondrium, dem Zellkern und dem endoplasmatischen Retikulum. Aber ist dies das vollständige Bild? Definitiv nicht. Wissenschaftler haben längst erkannt, dass wir mehr nicht wissen, als wir wissen. Jetzt können wir uns die Zelle endlich genauer ansehen, fügt der Wissenschaftler hinzu. Ideker und Emma Lundberg vom schwedischen Royal Institute of Technology leiteten das Team hinter der neuesten Entwicklung.

Die von den Wissenschaftlern verwendete neue Technik heißt MuSIC (Multi-Scale Integrated Cell). In einer Pilotstudie wies MuSIC rund 70 Strukturen in menschlichen Nierenzellen nach. Die Hälfte von ihnen war bisher unbekannt. Zum Beispiel wurde eine Gruppe von Proteinen entdeckt, die eine unbekannte Struktur bilden. Bei näherer Betrachtung stellten die Forscher fest, dass es RNA bindet. Es ist wahrscheinlich, dass diese Struktur am Spleißen beteiligt ist, einem äußerst wichtigen Prozess der Genfaltung.

Die Macher von MuSIC haben jahrelang versucht, eine Karte der Prozesse zu erstellen, die in Zellen ablaufen. Was MuSIC von ähnlichen Systemen unterscheidet, ist der Einsatz von Deep-Learning-Techniken zur Erstellung einer Karte der Zelle direkt aus mikroskopischen Bildern. Das System wurde darauf trainiert, ein Modell der Zelle auf der Grundlage der verfügbaren Daten zu erstellen. Es bildet nicht, wie in den Diagrammen, die wir in der Schule gelernt haben, bestimmte Strukturen an bestimmten Orten ab, weil sie sich nicht unbedingt immer am selben Ort befinden.

Bislang haben die Wissenschaftler in einer Pilotstudie 661 Proteine und einen Zelltyp mit MuSIC entwickelt. Das nächste Ziel der Forschung wird sein, die gesamte Zelle zu untersuchen, und dann andere Zelltypen, Zellen in verschiedenen Menschen und in verschiedenen Tierarten. Vielleicht können wir mit der Zeit die molekularen Grundlagen verschiedener Krankheiten besser verstehen, da wir die Unterschiede zwischen gesunden und kranken Zellen erkennen können", erklärt Ideker.