结合生物工具探索ALS治疗新方法

麻省理工学院（MIT）的研究人员与波士顿儿童医院的研究人员借助谷歌DeepMind的人工智能工具Co-Scientist，将他们不同的生物学方法结合了起来。MIT的机械工程师丽图·拉曼（Ritu Raman）正在创建活体神经和肌肉组织，以模拟影响自主运动的疾病。她的丈夫瑞安·弗林（Ryan Flynn）是波士顿儿童医院的化学生物学家，负责绘制细胞表面的核糖核酸（RNA）图谱，以了解它如何影响细胞通讯和病原体入侵。当拉曼决定研究此前并不熟悉的肌萎缩侧索硬化症（ALS，即渐冻症）领域时，她面对的是庞大且矛盾的文献资料，通常需要数月时间才能梳理完毕。Co-Scientist则压缩了这项工作，迅速帮助拉曼在其组织模型的背景下分析数据，将想法转化为可验证的假设，并根据可行性和风险收益比排列出最有前景的方向。不过，Co-Scientist的最佳提示涉及细胞表面的过程——那里是大多数通讯发生的地方。拉曼可以操控组织并测量结果，但破译控制信号的分子相互作用超出了她的能力范围。这一空白成为了合作的催化剂。拉曼将这些新方向分享给了弗林，两人迭代地使用Co-Scientist，将其最好的创意结合起来，创造出融合他们不同工具集的创造性研究路径。现在，他们正在寻找基于RNA的新机制，甚至可能是RNA药物，用于治疗肌萎缩侧索硬化症。