新研究表明如何学习细胞迁移方程

当你割伤自己时，身体内部开始大规模迁移：成千上万的皮肤细胞涌向伤口部位，在那里它们很快就会形成新的保护组织层。

在一项新的研究中，科罗拉多大学博尔德分校的研究人员朝着揭开这种集体行为背后的驱动因素迈出了重要一步。该团队开发了一种方程学习技术，有朝一日可能会帮助科学家掌握身体如何重建皮肤，并可能激发新的疗法来加速伤口愈合。

“了解单个细胞如何对其他细胞的接近和相对运动做出反应的规则对于理解细胞迁移到伤口中的原因至关重要，”CUBoulder应用数学教授、新研究的资深作者DavidBortz说。

这项研究是博尔茨与CUBoulder生物化学教授刘学东长达十年的合作中的最新成果。该研究小组的方法，称为非线性动力学的弱形式稀疏识别(WSINDy)，可以应用于自然界中的广泛现象，该研究的主要作者DanMessenger说。

“虽然这篇论文是关于细胞的，但数学也适用于广泛的领域，包括鸟群如何避开捕食者和彼此，”博茨实验室的博士后研究员Messenger说。

他和他的同事于10月12日在《皇家学会界面杂志》上发表了他们的研究结果。

该研究依赖于“数据驱动建模”领域的一组工具，这是应用数学、统计学和数据科学交叉领域的一个新兴领域。使用这种方法，该小组设计了数百个细胞向人造伤口移动的计算机模拟，然后建立了一种方法来学习描述和检查每个单独细胞运动的方程。该团队的工具可能比传统的建模方法更快、更准确——这有助于理解复杂的自然现象，如伤口愈合。

“为了防止感染，我们希望我们的伤口尽快愈合，”刘说。“我们计划使用这些学习模型来测试可能能够刺激伤口愈合的药物和药物治疗方案。”

试错

数学模型有很多形状和大小，但大多数使用一系列复杂的方程来试图捕捉现实世界中的一些现象。

例如，Bortz在2020年加入了一个科学家团队，他们利用模型试图预测COVID-19在科罗拉多州的传播。但是，他指出，要验证这些方程可能需要大量的反复试验，甚至是超级计算机。

“开发一个准确可靠的模型可能是一个非常漫长和费力的过程，”Bortz说。

在这项新研究中，他和他的同事扩展了他们最近开发的WSINDy方法，直接使用数据来学习个人模型。

“这是关于将数据放在首位，让数学紧随其后，”Bortz说。

细胞到粒子

在目前的研究中，他和他的同事，包括生物化学研究生GraycenWheeler，决定将数据驱动的镜头转向细胞迁移问题。

刘和他的同事们在实验室中观察到皮肤细胞是如何作为一个群体聚集在一起的。他们发现，迁移的皮肤细胞往往遵循一定的规则：就像一群奔跑的水牛，皮肤细胞会与前面的细胞对齐，但也会尽量不从后面撞到领导者。

为了了解WSINDy是否可以揭示这种大规模运动，Bortz和Messenger设计了计算机模拟，显示数百个数字细胞串联运动。该团队部署了他们的WSINDy方法来构建精确的方程来描述每个细胞的运动。

“使用WSINDy，如果你有1000个细胞，你可以学习1000种不同的模型，”Bortz说。

然后他们利用更多的数学知识开始将这些模型聚集在一起。Bortz指出，WSINDy特别适合发现隐藏在数据中的模式。例如，当研究人员将两种或多种以不同方式移动的细胞混合在一起时，他们的工具套件可以准确地发现细胞并将其分类。

“我们不仅学习每个细胞的模型，而且可以对这些模型进行分类，从而揭示在伤口愈合中发挥作用的主要细胞行为类别，”Messenger说。

展望未来，合作者希望使用他们的方法开始深入研究实验室中真实细胞的行为。刘指出，该技术可能对研究癌症特别有用。他说，当癌细胞从一个器官扩散到另一个器官时，它们也会经历类似的大规模迁移。

“作为生物化学家，我们通常没有定量的方法来描述这种细胞迁移，”刘说。“但现在，我们做到了。”