，据国外媒体报道，基于人工智能的最新技术揭示了之前未知细胞成分，可能为人类发展和疾病治疗提供新的线索。
多数人类疾病都可追溯至细胞某些部分出现问题，例如:肿瘤能够生长是因为基因未准确地转化为特定蛋白质，或者新陈代谢疾病产生是因为线粒体无法正常激活，但要理解细胞中哪些部分可能出现错误，科学家首先需要一个完整的细胞成分列表。
通过结合显微镜、生物化学和人工智能技术，美国加州大学圣地亚哥医学院研究人员已获得重大突破，他们认为这对于理解人类细胞具有重要意义。该项技术被称为“多尺度集成细胞”，相关研究报告发表在 11 月 24 日出版的《自然》杂志上。
当你联想到人体细胞结构时，可能会想到细胞生物学教科书中描绘的线粒体、细胞内质网和细胞核的彩色图案，但这就是全部吗？当然不是，科学家早就意识到，我们不知道的细胞秘密远比我们知道的更多，但现在我们终于掌握一种更深层次的探索方法。
在初步研究中，通过 MuSIC 技术揭示了人类肾脏细胞系中大约 70 种成分，其中一半之前未曾发现过，在一个实例中，研究人员发现一组蛋白质形成了一个陌生结构，最终研究揭示该结构是一种结合 RNA 的新型蛋白质复合物，该复合物可能与剪接有关，剪接是一种重要的细胞活动，它能使基因转化为蛋白质，并有助于研究哪些基因何时被激活。
研究细胞内部以及细胞内多种蛋白质，通常使用显微成像或者生物物理关联技术进行分析，研究人员将不同颜色的荧光标记添加在感兴趣的蛋白质上，并在显微镜视野内跟踪它们的运动及关联，为了研究生物物理上的关联性，研究人员可能会使用一种靶向蛋白质的特定抗体，它能从细胞中抽取蛋白质，之后观察哪些物质附着在上面。多年以来，研究小组一直对绘制细胞内部工作原理颇感兴趣，直接在细胞显微图像上使用 MuSIC 技术深度分析细胞结构的差异性。
结合这些最新技术可获得独特、高效的观测结果，因为这是首次在与众不同的尺度上测量细胞显微结构，科学家通过显微镜可观察直径 1 微米以内的物体，这大约是一些细胞器的大小，更小的元素，例如:单个蛋白质和蛋白质复合物，通过显微镜是看不到的，然而，通过生物化学技术，可以从某单一蛋白质开始，科学家可以将观测范围缩小至纳米等级(1 纳米是 1 米的十亿分之一，1 纳米相当于 1000 微米)。
研究小组通过 MuSIC 人工智能平台查看所有数据并构建细胞模型，该系统还没有像教科书图表那样将单元格内容映射至特定位置，部分原因是它们的位置并不一定是固定的，组件位置是可变的，并依据单元类型和情况而发生变化。MuSIC 的初步研究仅研究了 661 种蛋白质和 1 种细胞类型，下一个环节很明显，就是将整个人类细胞完全分离，然后转移至不同的细胞类型，人类和其他物种，最终分析比较健康细胞和患病细胞之间的差异，从而可能更好地理解许多疾病的分子基础。
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