深度学习为3亿年的大脑进化提供了新的视角

在《科学》杂志发表的一项新研究中，比利时的一个研究小组探讨了控制基因活动的基因开关如何定义不同物种的脑细胞类型。他们用人类、小鼠和鸡的大脑数据训练了深度学习模型，发现尽管经过数百万年的进化，一些细胞类型在鸟类和哺乳动物之间高度保守，但其他细胞类型的进化方式不同

这些发现不仅为大脑进化提供了新的线索；它们还为研究基因调控如何塑造不同细胞类型、跨物种或不同疾病状态提供了强大的工具

我们的大脑，以及我们的整个身体，是由许多不同类型的细胞组成的。虽然它们共享相同的DNA，但所有这些细胞类型都有自己的形状和功能。是什么让每种细胞类型不同是一个复杂的谜题，研究人员几十年来一直试图从充当开关的短DNA序列中拼凑出来，控制哪些基因被打开或关闭。

这些开关的精细调节确保了每种类型的脑细胞都使用来自基因组的正确遗传指令来发挥其独特的作用。科学家们将这些基因开关的独特模式称为调控密码

人工智能破解密码

VIB的Stein Aerts教授和他的团队。AI和VIB-KU鲁汶脑与疾病研究中心研究了这一监管法规的基本原理，以及它如何影响癌症或脑疾病等疾病。他们开发了深度学习方法，以帮助理解他们从成千上万的单个细胞中收集到的关于基因调控的大量信息

Aerts解释说：“使用DNA序列编码的深度学习模型极大地帮助我们识别了不同细胞类型的调控机制。”。“现在，我们想探索这一监管代码是否也能告诉我们这些细胞类型在不同物种之间是如何保守的。”

一个与这个问题高度相关的例子是大脑。尽管有共同的发育轨迹，哺乳动物和鸟类的大脑显示出截然不同的神经解剖学。Aerts和他的团队现在已经应用了深度学习模型来评估现有的差异和相似之处是否反映在共享或不同的监管法规中

研究进化的工具

分别是Aerts实验室的博士后和博士生Nikolai Hecker和Niklas Kempynck开发并实施了机器学习模型，以表征和比较人类、小鼠和鸡脑中不同类型的细胞，涵盖了大约3.2亿年的进化

但在他们能够真正进行比较之前，他们首先必须更好地了解鸡脑的细胞类型组成，因此他们创建了一个全面的转录组图谱

Hecker解释说：“我们的研究展示了如何利用深度学习根据不同细胞的调控代码来表征和比较不同的细胞类型。”

“我们可以使用这些编码来比较不同物种的基因组，确定哪些调控编码在进化上得到了保留，并深入了解细胞类型是如何进化的。”

研究小组发现，虽然一些调控细胞类型编码在鸟类和哺乳动物之间高度保守，但其他调控细胞类型的编码进化方式不同。值得注意的是，某些鸟类神经元的调控代码类似于哺乳动物新皮层中的深层神经元

Kempynck补充道：“直接查看监管代码具有显著优势，它可以告诉我们哪些监管原则在物种之间是共享的，即使DNA序列本身发生了变化。”

研究疾病的工具

这些监管信息在理解进化之外是有用的。在之前的工作中，Aerts和他的团队已经验证了黑色素瘤（癌症）细胞状态的调控代码在哺乳动物和斑马鱼之间是保守的。他们还发现了黑色素瘤患者基因组中的变异

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当前关于脑细胞类型的研究中提出的模型为研究基因组变异的影响及其与精神或认知特征和疾病的关联提供了有用的工具

Aerts说：“最终，学习基因组调控代码的模型有可能筛选基因组，并研究任何物种中特定细胞类型或细胞状态的存在与否。这将是研究和更好地理解疾病的有力工具。”Aerts和他的团队已经在这两个方面应用了他们的模型。他说：“我们正在与动物园科学和野生动物救援中心合作，将我们的进化模型扩展到更多的动物大脑：从鹿、刺猬到水豚的不同类型的鱼类。同时，我们也在探索这些人工智能模型如何帮助解释与帕金森病相关的遗传变异。”