沙特阿卜杜拉国王科技大学（King Abdullah University of Science & Technology，KAUST）领衔的研究团队在《自然·通讯》（Nature Communications）上发表了一种名为Unify的人工智能工具，旨在帮助科学家比较远缘物种间的相似细胞类型，从而评估哪些动物研究结果可能对人类健康最具参考价值。

传统基因工具为何难以比较远缘物种？

科学家通常利用单细胞RNA测序（single-cell RNA sequencing）来比较细胞，该技术可显示每个细胞中哪些基因处于活跃状态。当对某个生物体进行全面分析时，这些信息可用于构建“细胞树”，描绘不同细胞类型及其活动。然而，大多数比较工具依赖于直接的一对一基因匹配。随着物种在演化过程中分化，这种匹配变得越来越难找到，这意味着重要的生物学相似性（例如人类和小鼠的免疫细胞，或鱼类和果蝇的神经元之间）可能被遗漏。

AI如何揭示被演化分隔的细胞相似性？

为克服这些局限，Unify比较的是基因所执行的功能。传统方法类似于逐字翻译的词典，而该工具则寻找共享的生物学意义。KAUST计算生物学家、论文第一作者Huawen Zhong解释说：“Unify利用分析蛋白质序列和基因功能科学描述的AI模型。具有一定相似性的基因被分组为称为‘宏基因’（macrogenes）的单元。这使得Unify能够识别执行相似任务的细胞，即使它们的单个基因不再匹配。”

Unify揭示了哪些隐藏的遗传关系？

Unify重建了来自7个物种、分隔超过7亿年的125种细胞类型之间的关系。它能够区分相同的基因、演化出新功能的相似基因，以及独立演化出相同功能的不同基因。通过分析多个物种的免疫细胞，Unify识别出难以用直接基因比较方法检测的共享防御策略。在另一项实验中，它根据小鼠淋巴结免疫细胞的反应，预测了人类血细胞对某种免疫信号蛋白的反应。在所有基因上，Unify的预测都比现有方法更准确。

绘制细胞演化的下一步是什么？

KAUST团队目前正在扩展Unify，以纳入基因调控和细胞在组织中位置的信息。这些补充将使研究人员更全面地了解生命共享的生物学原理，为人类健康研究的进一步进展提供信息。通过将生物学知识与AI相结合，Unify能够以远超逐个基因比较的速度识别模式。KAUST海洋科学教授Manuel Aranda总结道：“我们对人类生物学的许多了解来自对小鼠等动物的研究，但并非所有发现都适用。Unify帮助我们识别模型生物中的哪些发现最可能与人类相关，从而使研究能够聚焦于对理解人类健康和疾病最有用的方向。”

来源：BioTechniques（英文原文，生物航编译，内容以原文为准）