隨著新型人工智能技術(shù)的提高，越來越多的醫(yī)學(xué)人員運用其中，醫(yī)學(xué)家利用人工智能探索出了極為重要的貢獻(xiàn)。 

        2020年9月29日——西北大學(xué)的科學(xué)家和其他人在《自然》雜志上報道，人類巨細(xì)胞病毒利用人工智能技術(shù)對核內(nèi)極性進行細(xì)胞質(zhì)控制，這可能有助于識別病毒如何控制細(xì)胞的變化。研究人員指出，病毒可以控制細(xì)胞核的結(jié)構(gòu)和遺傳極性，這一發(fā)現(xiàn)強調(diào)了感染期間基因組組織的重要性，以及人工智能技術(shù)可以在多大程度上幫助科學(xué)家識別復(fù)雜的細(xì)胞內(nèi)變化。

病毒可以控制細(xì)胞在許多方面,存在于細(xì)胞核直接控制的病毒蛋白的基因表達(dá),在細(xì)胞表面或細(xì)胞質(zhì)中可以扮演一個角色在控制細(xì)胞信號網(wǎng)絡(luò)的蛋白質(zhì),例如,研究人員說,在每個情況下(包括在病毒感染),核將如何以及為什么和重組,5月底仍需要深入研究的問題。研究任何細(xì)胞的過程是一個核心的問題,活動的每一個細(xì)胞在細(xì)胞培養(yǎng)多少異質(zhì)性,我們可以有一些沒有發(fā)生在感染細(xì)胞感染的過程中,一些失敗的感染,感染細(xì)胞,每個細(xì)胞在感染的不同階段,也許在實驗,很難控制和同步。

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研究人員可以對單個細(xì)胞進行成像，但這一過程需要分析大量細(xì)胞才能了解實際情況，而這往往是容易出錯的。作為人類，我們很難不關(guān)注那些非常引人注目和更明顯的表達(dá)形式，但這可能導(dǎo)致更主觀的分析，或無意中夸大更容易被人類看到和研究的表現(xiàn)型。為了簡化這一過程，研究人員開發(fā)了一種自動細(xì)胞成像系統(tǒng)，使用基于人工智能的網(wǎng)絡(luò)(卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò))來識別和分析感染細(xì)胞的特性。由于現(xiàn)有圖像分析工具的局限性，研究人員試圖利用正在迅速改變我們世界的計算機視覺技術(shù)的最新進展，開發(fā)新的分析管道。

具體來說，研究人員可以向該系統(tǒng)提供大量的訓(xùn)練數(shù)據(jù)，幫助了解如何識別受感染的細(xì)胞以及細(xì)胞內(nèi)感染的不同階段;一旦這個網(wǎng)絡(luò)被訓(xùn)練好，研究人員就會重新編程顯微鏡，以搜索含有細(xì)胞培養(yǎng)物的蓋玻片并對其成像，這樣系統(tǒng)就可以分類哪些細(xì)胞被感染，以及感染的階段。研究人員可以對該系統(tǒng)進行編程，以識別特定參數(shù)，如細(xì)胞核中特定蛋白質(zhì)的高度和位置，并生成對整個細(xì)胞特定區(qū)域的強度或“平均投影”的“行掃描”。沃爾什說:“當(dāng)你對數(shù)千個細(xì)胞這樣做時，你會得到一個用戶獨立的、完全公正的“空間免疫印跡”，它可以檢測到受感染的細(xì)胞，而不是未受感染的細(xì)胞，或者與你的分析無關(guān)的細(xì)胞。”

使用這個系統(tǒng),研究人員可以從感染細(xì)胞的樣本中識別廣泛的調(diào)整方法,這種方法可以產(chǎn)生強大的乙?；⒐芙Y(jié)構(gòu)(也就是說,存在于細(xì)胞質(zhì)中的管狀結(jié)構(gòu)),它將堅持核膜及核細(xì)胞中的蛋白質(zhì)來幫助控制肌動蛋白絲,這反過來,重組原子核內(nèi)部結(jié)構(gòu),可以控制結(jié)構(gòu)和遺傳極性。令研究人員驚訝的是，這種病毒能夠在細(xì)胞質(zhì)中形成微管，有效地抓住細(xì)胞核表面，然后利用這一點從內(nèi)到外重新編程細(xì)胞核的內(nèi)部結(jié)構(gòu)，形成受控形式。研究人員還發(fā)現(xiàn)肌動蛋白絲似乎也參與其中。

這項研究的結(jié)果可能會提高研究人員對感染細(xì)胞基因組組裝的基本分子機制以及這種組裝如何促進體內(nèi)整體感染的認(rèn)識。研究人員希望通過提供一個相對公正的人類巨細(xì)胞病毒復(fù)制階段的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)來促進進一步的研究，以幫助建立可常規(guī)使用的基于社區(qū)的標(biāo)準(zhǔn)。