他的人工智能工具，能够窥探活体细胞内部的奥秘

以微管与DNA为例。当细胞分裂为两个时，通常由负责帮助细胞保持形态的微管取出DNA，并将其拆分为细胞两侧的两份副本。这种现象已经得到大家的认可，也是细胞生物学家们的必修课。但是，这两种结构之间存在诸多关联，这些关系非常微妙，人们可能很难直接进行观察。我们希望利用这些前沿计算机视觉与机器学习方法自动解析不同结构之间的相互关系。

问：这项成果是否仅适用于图像数据？

Johnson：不，我们没必要给自己设限。我们可以对细胞中的各种信号进行提取，测量细胞形态，并建立起各结构间的相互关系。再次用玻璃汽车来做比喻：我们不仅能够看到所有部件都打上了明显的标签，还可以看到车辆的里程数、组装时间、部件工作时长、是否进行过更换等等。

大家可以将这项技术培训视为显微镜的数据驱动机制，未来的显微镜可能会配上虚拟现实显示器。我们能够在自己的细胞或者任何其它测量过程中测量任何对象，并了解这些对象之间的关系。这完全改变了我们对于生物学乃至一般性科学的思考方式。当科学家们观察自己的组织样本时，我希望他们能够用上这样的显示器，并预测出我们能够在细胞当中测量得到的一切结论。

（编辑：核心网）

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