胚はどのようにして局所的な相互作用と力学だけで「細胞ごと」確実に形を計算しつつ、正確な全体的な体型を作り出すのでしょうか?私は、@HaiqianYangが主導し、ミン・グオ、ジョージ・ロイ、トマー・スターン、アン・グエン、ダペン・ビとの素晴らしい共同研究の成果であるNature Methodsの論文「MultiCell: geometric learning in multicellular development #AIxBiology」を発表できることを嬉しく思います。この論文はが主導したものです。 発生生物学における長年の課題の一つは、組織が折りたたみ、分裂し、再配列する中で、数千の細胞がどのように自己組織化するかを予測することです。MultiCellでは、発生中の胚を二重グラフとして表現し、組織力学の二つの補完的な視点を単一細胞分解能で統一しています。すなわち、細胞を移動点(粒状)と細胞を連結した泡(接合ネットワーク)として。これにより、モデルは幾何学とセル間結合性の両方からダイナミクスを学習できます。 ショウジョウバエの全胚4Dライトシートムービー(約5,000細胞)において、我々のモデルは主要な細胞挙動や接合部喪失、再配位、分裂などのイベントのタイミングを高精度で単一細胞分解で予測します。予測を超えて、同じ表現は胚間での堅牢な時間整合を支援し、発達の形態形成「駆動力」を強調する解釈可能な活性化マップを提供します。より広い目標は、より複雑な組織における細胞ごとの予測の基盤を築き、最終的には疾患の微妙な動的特徴を検出することです。 優秀な研究者たちと協力し、生物学におけるAIの限界を押し広げたチームに拍手を送りたいです! 引用:ヤン、H.、ロイ、G.、グエン、A.Q.、ビューラー、M.J.、他MultiCell:多細胞発生における幾何学的学習。Nature Methods(2025年)、DOI: 10.1038/s41592-025-02983-x コードやデータリンクは原稿に含まれています。