首页 > 资讯 > 乳腺癌 > 正文
2023-05-30 14:41

研究人员使用混合现实查看器在3D中可视化复杂的生物网络

他们称之为“毛球”。对于一个复杂生物网络的二维表示来说,这是一个不讨人喜欢的名字,它描述了一个复杂而密集的连接系统,“它看起来像一个大烂摊子,”伍斯特理工学院(WPI)计算机科学副教授、该大学生物信息学和计算生物学项目主任德米特里·科尔金博士说。

Korkin的任务是通过开发“看到”复杂生物网络的新方法来驯服这种混乱,这些方法使研究人员能够专注于最重要的信息和联系——透过森林看到树木。他正在开发的可视化工具可能是找到与癌症、糖尿病和自闭症谱系障碍等复杂疾病相关的蛋白质和基因之间关键联系的关键。

复杂的生物网络说明了生物信息学的挑战:通过先进的研究技术产生的大量有价值的数据无疑提供了治疗的线索,然而对于寻求分析它们的研究人员来说,它们似乎是不可理解的。Korkin的研究重点是复杂疾病的生物信息学、计算基因组学和系统生物学,长期以来,他一直对寻找可视化生物网络的新方法感兴趣,生物网络可以包括从人类大脑中的神经连接到酵母细胞内蛋白质之间的所有相互作用。他说,他相信他已经在一项最初被设想为增强视频游戏和娱乐的技术中找到了解决方案。

一年多来,Korkin和他的研究团队一直在使用微软HoloLens系统研究蛋白质相互作用网络,包括与复杂遗传疾病相关的突变。该系统是一种混合现实观看器,它产生的全息投影似乎漂浮在观看者面前的固定点上。正如他今年在分子生物学智能系统会议和冷泉港系统生物学会议上向与会者解释的那样,科尔金认为,这项技术为深入理解众所周知难以可视化的网络提供了一条令人兴奋的新途径。

“我们可以用越来越精确的技术在这些网络上收集信息,这是件好事,但当你试图对其进行可视化分析时,你会意识到,用传统手段几乎是不可能的,”科尔金说。他说,缺乏足够的可视化技术不仅阻碍了对复杂网络的理解,还限制了研究,因为这些网络中最有意义和最重要的连接和关系可能并不容易显现。

几年前,科尔金第一次看到了HoloLens,这项技术似乎第一次提供了他一直在寻找的功能。该设备是一套“智能眼镜”,可以获取视觉信息并将其投射到用户面前的空间。与虚拟现实眼镜不同的是,HoloLens使用混合现实技术,将计算机生成的全息可视化与现实世界融合在一起。虚拟现实眼镜旨在屏蔽现实,让用户进入一个人工世界。因此,科尔金研究的网络似乎漂浮在他办公室的桌子上方,让他可以四处走动,从各个方面“看到”它们。

2016年,科尔金收到了两个为应用程序开发人员设计的早期版本的HoloLens套件。从那时起,他与博士后研究员Pavel Terentiev博士以及一个由研究生和本科生组成的团队一起,一直致力于从他的实验室一直在研究的实际生物网络中获取数据,并使用HoloLens将它们表示为现实世界中的三维物体。

“网络是一种非常常见的数据结构,”科尔金说。计算机科学家研究网络已经很多年了。生物网络的问题在于它们极其复杂,大量信息被装入非常密集的结构中。用传统的二维表示形式来正确地可视化这些网络几乎是不可能的。当我第一次看到HoloLens技术的早期原型时,我意识到这可能是与这些网络交互的理想方式。”

在Korkin实验室研究的网络类型中有疾病网络,它由与复杂遗传疾病(如癌症、糖尿病和自闭症谱系障碍)相关的基因和蛋白质组成。Korkin说:“这些网络可以包含成千上万的基因和携带大量突变的蛋白质。”“我们的方法是使用系统信息作为框架,将这些基因和蛋白质的特性及其功能的信息合并在一起,以努力了解个体突变如何影响整个系统。这可以帮助我们了解受突变影响的潜在分子机制以及可能的后果。”

科尔金表示,HoloLens将使建立这些联系变得更容易。目前的一个项目是利用这项技术探索与乳腺癌有关的蛋白质之间的无数联系——这是他试图驯服的那种“毛球”的一个例子。在科尔金实验室,使用者戴上这个装置,它看起来有点像未来版的实验室安全眼镜。突然,一个由线连接的彩色球的三维阵列出现在房间中央的空中盘旋。球和线是网络中的节点和连接,代表蛋白质和蛋白质之间的物理相互作用。虽然它漂浮在太空中,但网络似乎扎根在离地面几英尺的地方。当用户在显示器周围走动时,他可以从不同的角度看到节点和连接。

有关的故事

  • 美国国立卫生研究院的研究人员发现了两种非阿尔茨海默氏痴呆症的新遗传风险因素
  • 研究表明伽马增强的力量是对抗抑郁症的潜在方法
  • 研究表明t2dm患者咀嚼与血糖水平有密切关系

伸出手来,用户可以把拇指和食指捏在一起,就像抓住了网络一样,然后左右上下旋转,将不同的部分呈现在视野中。使用手势或语音命令,用户可以突出显示特定的节点,然后调用有关它们的信息,例如单个蛋白质的结构或特定突变的位置。当另一个用户戴上第二个全息眼镜时,他们可以一起探索这个网络,因为它似乎就在他们之间。

“这不仅仅是一个可视化工具,”科尔金说。“它是一种交互式检索信息的工具。它使我们能够在网络的顶层放置大量相关数据,包括结构信息和突变的存在。通过这种方式,它成为一个集成信息的智能对象,并将其反馈给研究人员并提供一些建议选项。通过整合封装基本规则的算法,我们可以创建一个智能可视化,帮助识别研究人员应该注意的网络元素——他们应该首先研究的关键因素。”

科尔金说,他希望将这种能力应用到目前的一个基因组研究项目中,该项目获得了美国国家科学基金会(National Science Foundation) 2015年76.8万美元的资助,他正在该项目中寻找跨物种、跨越数百万年保存下来的基因组区域。这些片段被称为长同多种元素(long same multispecies element,简称LIMEs),它们可能在细胞中发挥基本和重要的功能,对它们的更好理解可能会为遗传学在正常发育和疾病发病中的作用提供新的线索。

他说:“我们希望使用全息透镜来绘制我们使用先进算法发现的信息,这将使我们能够开始建立这些元素的综合地图集——这是同类中的第一个。”“将会有成千上万个这样的元素,我们将有办法开始分析它们。我们将能够在染色体和基因组水平上可视化它们,带来关于编码和非编码元素功能的信息,它们的相互位置,这些元素中的一些出现在多个副本中,一些是唯一的,等等。

“目标是合并不同形式的信息,寻找模式,寻找不寻常或不正常的事情。通过允许我们使用完整的数据集,我们根本无法以任何其他方式做到这一点,因为信息密度太高而无法理解,HoloLens将使这一过程更加直观,信息更加丰富。”

Korkin说,为了充分发挥HoloLens的优势,他和他的团队必须找到方法来克服当前技术的一些限制,包括一次可以显示的对象数量的限制(远远低于Korkin研究的网络中数万个节点的限制)。“新技术有瓶颈是很典型的。我毫不怀疑这项技术会不断发展,这将不再是一个问题,但与此同时,我们可以通过开发算法来促进这一点,使我们能够做我们想做的事情。”

科尔金表示,他认为HoloLens技术将带来巨大的机遇,他认为HoloLens技术可以大大加快许多领域的发现速度,因为它可以减少查看数据之间关系的繁琐和耗时。

“当涉及到处理非常复杂的数据时,这个工具可能特别有价值,”他说,“我们还没有学会如何开发算法。在这种情况下,我们需要建立我们的直觉,这就是全息透镜可以成为关键工具的地方。我们都习惯于处理3D世界,而这项技术将复杂的系统转化为真正的三维物体,我们可以自然地与之互动,并以全新的方式看待。”