生成式人工智能的兴起正在变革科学研究。麻省理工学院的化学家们利用这一技术来加速三维基因组结构的计算。通过合成复杂的数据，这一方法承诺在理解基因表达模式方面带来革命。这些影响远远超出了简单的建模，涉及细胞生物学的基本原理。结合复杂算法和生物学的新方法，为基因组结构和细胞功能之间的关系提供了全新的视角。
基因表达的动态
生物体内的每个细胞都拥有相同的基因序列，但仅表达这些基因的一个子集。这些特定的表达模式决定了神经元和皮肤细胞之间的差异，部分源于DNA的三维结构。这种结构影响基因的可接近性，从而影响其功能。
麻省理工学院在生成式AI方面的创新
麻省理工学院的化学家们开发了一种创新方法，通过生成式人工智能推导基因组的三维结构。他们的方法能够在几分钟内预测数千个结构，显著超越了通常耗时长且繁琐的传统实验方法。
新方法的优势
使用该模型，研究人员可以更容易地研究基因组的三维组织如何影响单个细胞内基因的表达模式。“我们的目标是根据DNA序列预测基因组的三维结构，”副教授Bin Zhang说道，他是化学系的副教授，也是本研究的首席作者。
染色质化的理解
在细胞核内，DNA和蛋白质形成一种名为染色质的复杂结构。这种宏分子组织成多个层次，能够在只有一毫米的直径的细胞核中压缩近两米的DNA。DNA链缠绕在组蛋白类蛋白质周围，形成类似于串珠的结构。
表观遗传修饰与基因表达
表观遗传修饰作为DNA上的化学标签，固定在特定位置，并根据细胞类型而变化。这些标记影响染色质的构象，从而影响周围基因的可接近性。因此，染色质的构型在不同细胞类型或同一细胞内的不同时间点上的基因表达中发挥了关键作用。
实验方法的局限性
在过去二十年中，开发了实验技术以确定染色质的结构，例如Hi-C技术。该技术可以连接细胞核内相邻的DNA链，使研究人员能够绘制彼此较近的片段，但它需要耗费相当大的时间，生成单个细胞的数据可能长达一周。
ChromoGen模型
为克服这些挑战，Zhang及其团队开发了一种名为ChromoGen的AI模型。该模型利用生成式AI的最新进展，快速且准确地预测单个细胞的染色质结构。模型分析DNA序列并预测这些序列在细胞中可能产生的染色质构象。
执行与预测速度
该高效模型能够以无与伦比的速度生成预测，远超实验技术。根据Schuette的说法，“您可能要花六个月的时间来执行实验，以获得某种细胞类型的几个结构。而使用我们的模型，您可以在20分钟内在特定区域生成一千种结构，使用一个GPU即可。”
预测的验证
在训练后，研究人员使用他们的模型生成超过两千个DNA序列的结构预测，并与实验确定的结构进行了比较。结果显示，模型生成的结构与实验数据相当或接近。
模型的潜在应用
该模型的灵活性还将允许探索不同细胞类型之间染色质结构的差异。这一创新可能会促进对这些变化对细胞功能影响的分析，以及在DNA突变引发疾病时染色质变化的研究。
访问权限和科学合作
研究人员决定将他们的所有数据和模型与科学界共享，使其对其他感兴趣的团队可用。这一决定可能会促进生物再生和个性化医学相关领域的未来进步。
这项研究得到了美国国立卫生研究院的资助，突显了人工智能在现代科学进程中日益重要的作用。
关于麻省理工学院生成式人工智能的常见问题
生成式人工智能如何帮助确定基因组的三维结构？
麻省理工学院的化学家使用生成式人工智能模型快速预测染色质构型，从而更有效地分析三维基因组结构。与传统实验方法相比，这大大提高了速度，因为传统方法可能很耗时且繁琐。
建模基因组三维结构的重要性是什么？
建模基因组三维结构对理解基因组中不同区域如何相互作用、影响基因表达以及决定特定的细胞功能至关重要，这对生物学和医学研究至关重要。
在使用生成式AI之前，研究人员面临哪些限制？
以前，像Hi-C这样的实验技术很耗时，需要大量工作，处理单个细胞可能需要一周的时间。这些方法也无法提供基因组中可能结构多样性的全面视图。
麻省理工学院的化学家开发的AI模型是如何工作的？
该模型名为ChromoGen，结合深度学习组件分析DNA序列和染色质可接近性数据，从而快速准确地预测染色质结构。
与其他方法相比，使用该模型生成预测需要多长时间？
使用该模型仅需20分钟即可生成数千个结构，而实验技术可能需要数月的工作以获得类似结果。
AI生成的预测是否准确？
是的，由AI模型提供的结果与实验方法获取的结构非常相似，从而确认了该新方法的可靠性。
该AI模型在基因组研究中的应用范围是什么？
该模型可用于研究染色质结构在不同细胞类型之间的变化，以及这些变化如何影响基因表达。它还为分析DNA突变及其对疾病潜在影响提供了新的视角。
麻省理工学院的研究人员是如何验证他们的AI模型的？
研究人员通过将预测的结构与超过2000个DNA序列的实验数据进行比较，验证了预测的准确性。
形成该人工智能模型使用了哪些类型的细胞？
该模型是基于人类B淋巴细胞的16个细胞的数据进行训练的，这使其能够精确适应该细胞类别的特殊性。
这项研究可能具有哪些临床意义？
是的，所开发的工具有助于更好地理解各种遗传疾病的潜在机制，从而为现代医学中有针对性的个性化治疗提供可能性。
