动物胚胎在从受精卵细胞到功能有机体的过程中,要经历一系列特有的发育阶段。这一生物过程在很大程度上是由基因控制的,并且在不同的动物物种中遵循类似的模式。然而,在个别物种之间,甚至在同一物种的胚胎之间,在细节上都存在差异。例如,个体胚胎阶段通过的速度是不同的。胚胎发育中的这种变异被认为是进化的重要驱动力,因为它们可以导致新的特征,从而促进进化适应和生物多样性。

因此,研究动物的胚胎发育对于更好地理解进化机制具有重要意义。但是,如何客观有效地记录胚胎发育的差异,比如发育阶段的时间?由系统生物学家Patrick Müller 领导的康斯坦茨大学的研究人员正在开发和使用基于人工智能(AI)的方法。在他们最近发表在《自然方法》杂志上的文章中,他们描述了一种新的方法,可以自动捕捉发展过程的速度,并在没有人类输入的情况下识别特征阶段——标准化的、跨物种的。

我们目前对动物胚胎发生和个体发育阶段的了解是基于在显微镜下观察不同年龄的胚胎并对其进行详细描述的研究。由于这项艰苦的手工工作,今天许多动物物种的参考书中都有对个体胚胎阶段的理想化描述。“然而,胚胎在显微镜下看起来往往与示意图上的不完全相同。各个阶段之间的过渡不是突然的,而是渐进的,”Patrick Müller 解释说。因此,即使对专家来说,手动将胚胎分配到不同的发育阶段也不是微不足道的,而且有点主观。

更困难的是:胚胎发育并不总是按照预期的时间表进行。“各种因素会影响胚胎发育的时间,比如温度,”Müller解释说。他和他的同事开发的人工智能支持的方法是向前迈出的重要一步。作为第一个应用实例,研究人员用300多万张健康发育的斑马鱼胚胎图像训练了他们的双胞胎网络。然后,他们使用由此产生的人工智能模型自动确定其他斑马鱼胚胎的发育年龄。

研究人员能够证明,人工智能能够完全自动地识别斑马鱼胚胎发生的关键步骤,并检测单个发育阶段,而无需人工输入。在他们的研究中,研究人员使用人工智能系统来比较胚胎的发育阶段,并描述斑马鱼胚胎发育的温度依赖性。尽管人工智能是用正常发育的胚胎图像进行训练的,但它也能够识别出在一定比例的胚胎中可能自发发生的畸形,或者可能由环境毒素引发的畸形。

在最后一步,研究人员将这种方法转移到其他动物物种上,比如刺鱼或秀丽隐杆线虫,这种线虫在进化上与斑马鱼相当遥远。“一旦有了必要的图像材料,我们基于双胞胎网络的方法就可以用来分析不同动物物种的胚胎发育时间和阶段。即使没有动物物种的比较数据存在,我们的系统也能以客观、标准化的方式工作。”因此,该方法在研究以前未表征的动物物种的发育和进化方面具有很大的潜力。

研究提示:

  • 康斯坦茨研究人员开发了人工智能模型,可以在没有人类输入的情况下客观记录动物胚胎发育的特征阶段和速度

  • 开放科学:作者已经在GitHub和KonDATA上免费提供了Twin-Network的开源代码和他们的研究数据。

  • 资助:欧洲研究委员会(ERC)、德国研究基金会(DFG)、马克斯普朗克学会(MPG)、欧洲分子生物学组织(EMBO)、 宾根大学跨学科医学研究生院(IZKF)、康斯坦茨大学蓝天基金项目    

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Uncovering developmental time and tempo using deep learning

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