一种新的先进人工智能(AI)系统在识别单个细胞内的蛋白质模式方面显示出世界领先的准确性和速度。萨里大学以人为本的人工智能研究所开发的新系统可以帮助科学家了解癌症肿瘤的差异并确定治疗疾病的新药。

在发表在Communications Biology上的一项研究中，研究人员展示了HCPL(杂交亚细胞蛋白定位器)如何只需要部分标记的数据来学习如何破译细胞结构中蛋白质的位置及其在不同细胞中的行为。

研究小组在人类蛋白质图谱上测试了HCPL，发现它是识别单个细胞内蛋白质位置的最准确工具。

萨里大学HCPL项目负责人Miroslaw Bober教授说：“为了了解蛋白质如何在细胞内工作，科学家需要研究它们的位置，但这可能是一个耗时且复杂的过程。HCPL使这个过程更容易。

“该程序使用深度学习模型来快速准确地识别蛋白质存在于单个细胞内的亚细胞结构。我们希望HCPL可以帮助科学家研究蛋白质如何工作并开发新的疾病治疗方法。

空间蛋白质组学是一个研究领域，它使用实验技术和计算方法的组合来研究细胞或组织中蛋白质的分布。荧光显微镜是该领域的常用方法，其中蛋白质用荧光标记物进行物理标记。AI将蛋白质映射到单个细胞区室(亚细胞结构或细胞器)上。这有助于科学家了解蛋白质的作用和功能，并可能揭示细胞复杂的内部运作。

HCPL是与ForecomAI合作开发的，ForecomAI是一家在机器和深度学习方面拥有世界级专业知识的研发公司，为医疗保健和生物科学提供解决方案。

ForecomAI主任Amaia Irizar博士说：“蛋白质在大多数对我们生存至关重要的细胞过程中起着关键作用。揭示单个细胞内的蛋白质分布和相互作用对于理解其功能至关重要，并且对于开发新疗法是必不可少的。

“我们与萨里大学的合作能够扩大这一过程并开辟新的领域。萨里和ForecomAI之间的合作伙伴关系是科学研究领域的成功跨学科合作，为进一步的举措铺平了道路。