美国艾伦细胞科学研究所的科学家使用机器学习技术训练计算机，使其可在不使用荧光标记的情况下较为准确地辨认出细胞结构。
传统的荧光显微法使用发光分子标记来确定细胞结构，但价格昂贵且每次只能观察一部分结构。发表在新一期《自然·方法》杂志上的研究显示，这一新的人工智能技术可在黑白图像中辨别拥有2万多个蛋白质的人类细胞结构。
论文作者之一格雷格·约翰逊说，该技术可以在更大尺度上观察细胞结构，尤其适用于活细胞的观测。它可用于肿瘤活检、再生医学，还可在培育器官或身体组织时观察细胞如何发生实时变化。
据介绍，研究团队使用一种被称为“卷积神经网络”的机器学习技术训练计算机，让后者识别线粒体等的图像。他们测试了12种细胞结构，计算机的多数识别结果与荧光标记图像相符，未来接受更多的训练还能进一步提高准确性。
美国弗雷德·哈钦森癌症研究中心研究员罗杰·布伦特说，这种技术将让研究人员更好地观测细胞和组织功能，并可节省资金，有助于生物和医学研究的普及。
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