《Cell》子刊：人工智能竟发现了个性化医疗和啤酒之间的关联？

药明康德AI/报道

个性化医疗和酿啤酒，这两个词语放在一起似乎给人一种完全不搭的感觉。然而近日，来自英国Francis Crick Institute的研究人员们开发了一种新型机器算法，能够从蛋白质含量来预测酵母细胞的新陈代谢，并将研究结果发表在了《Cell Systems》上。这项研究不仅有助于更好地控制啤酒的口味，未来甚至也可以为代谢紊乱患者提供个性化治疗方案。

本文来源：药明康德AI

新陈代谢是生物体通过一系列化学反应，将营养物质转化为能量和必需分子的过程。当酵母在没有氧气的情况下代谢糖分时，它就会“发酵”产生酒精、酸和气体，同时也包括风味化合物，这会使面包、葡萄酒和啤酒的味道变得更好。

▲个性化医疗和啤酒听上去是完全不相关的两个词语（图片来源：Pixabay）

在一个细胞内，新陈代谢能够产生数百个被称为代谢物的小分子。尽管酵母在进化上与人类差距很大，但其产生的一些代谢物却是相同的，而且制造这些代谢物的方式也非常类似。然而，直到现在，科学家们对新陈代谢是自我调节，还是受基因表达变化控制这一点上一直存在分歧。造成这种分歧的部分原因就是，现有方法未能检测出基因、蛋白质和代谢物之间的强相关性。

这项最新研究表明，在很大程度上，如果向机器学习算法提供大量的蛋白质表达信息，那么就可以利用这种技术对酵母细胞的新陈代谢进行预测。因此，研究人员对97种不同的啤酒酵母菌株酶表达进行了量化，并将其与测量的代谢物浓度变化联系到了一起。同时，研究人员开发了一个机器学习算法，能够识别出基因表达变化与产生的代谢物之间的复杂关系。他们发现，新陈代谢是由许多协同作用的酶控制的——没有任何一种酶本身具有主要作用。

▲这项研究的机器学习算法原理示意图（图片来源：《Cell Systems》）

“酵母中的酶表达与代谢之间的关系非常复杂，在此之前的模型都未能完全识别出这种关系，”该论文的通讯作者、来自剑桥大学生物化学系的Markus Ralser博士表示：“随着年龄的不断增长，细胞代谢会出现变化，而糖尿病、各类癌症和神经退行性疾病等紊乱状况也会出现。通过这项研究，我们可以预测酵母细胞等简单细胞的新陈代谢情况，这是一项里程碑式的发现，有助于我们在未来对人体组织中的新陈代谢情况进行更好的理解和预测。”

研究团队希望在未来几年内，将他们在酵母细胞中的发现转移到临床，以帮助更多的代谢疾病患者。

“对于非生物学家来说，将对酵母的了解转移到人类身上，这一点似乎很奇怪。但实际上，我们拥有的许多人类生物学知识的基本原理都来自于对酵母的研究，”该论文的第一作者，Francis Crick Institute的研究员Aleksej Zelezniak博士表示：“我们目前将算法进行了扩展，从而能够让其基于血液中存在的蛋白质情况，提供关于人体新陈代谢的信息。这些信息可以帮助医生决定最适合患者的个性化治疗方案。”

参考资料：

[1] Machine learning predicts metabolism, helping drug developers and brewers. Retrieved September 7, 2018, from https://www.eurekalert.org/pub_releases/2018-09/tfci-mlp090318.php

[2] Zelezniak, et al., (2018). Machine Learning Predicts the Yeast Metabolome from the Quantitative Proteome of Kinase Knockouts. Cell Systems, doi: 10.1016/j.cels.2018.08.001

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