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现代生物医学产生海量数据，如何从中获取有意义认知成为难题。研究人员开展关于自监督学习（SSL）用于单细胞数据分析的研究。结果显示 SSL 能有效利用大数据知识，提升模型稳健性。这为 “虚拟细胞” 发展奠基，推动生物医学研究 。
研究背景
在生物医学飞速发展的今天，研究人员面临着前所未有的数据洪流。现代生物医学借助各种先进技术，从不同组织、生物体和疾病状态中获取了海量数据。其中，测序技术更是让科学家们能够深入到单细胞层面，细致地研究单个细胞的分子特性，比如基因的活性。单细胞分析就像一把精密的手术刀，为我们打开了了解细胞过程的大门，帮助我们更好地理解基本生物学机制以及疾病的发生发展原理。
然而，数据量的暴增也带来了新的挑战。面对如此庞大的数据，如何从其中挖掘出有价值的信息，成为了困扰科研人员的一大难题。传统的机器学习方法在处理这些数据时，往往需要大量手动分类的训练数据，这不仅耗费大量人力、物力，而且效率不高。在这样的背景下，自监督学习（Self-Supervised Learning，SSL）这一人工智能领域的新方法，为解决这一难题带来了希望。
研究开展与意义
来自德国慕尼黑工业大学（Technischen Universit?t München，TUM）和慕尼黑亥姆霍兹中心（Helmholtz Munich）的研究人员，针对如何利用 SSL 改善单细胞数据分析展开了深入研究。他们的研究成果具有重要意义，不仅为 “虚拟细胞”（一种能够模拟细胞过程的全面计算机模型）的发展奠定了基础，还在药物疗效预测、疾病机制理解以及个性化治疗方案开发等方面展现出巨大潜力。该研究成果发表在《BIOspektrum》上。
主要技术方法
研究人员采用了两种基本的 SSL 方法进行研究。一是掩码学习（maskierten Lernen），在该方法中，会将部分数据隐藏，让系统训练去重建这些数据；二是对比学习（kontrastiven Lernen），系统通过这种方法学习将相似的细胞状态进行分组，区分不同的细胞状态。研究使用了超过 2000 万个单细胞的数据进行实验1。
研究结果
- 有效利用大数据知识：研究发现，SSL 能够有效利用大量数据中的知识。通过在大规模数据集上进行预训练，SSL 模型可以将学到的知识迁移到新的、较小的数据集上。这一特性在生物医学研究中尤为重要，因为生物实验通常只能产生小数据集。
- 提升模型稳健性：SSL 还增强了人工智能模型的稳健性。由于小数据集存在特定的偏差，而 SSL 可以在众多数据的背景下看待这些偏差，使得模型即使在复杂条件下也能做出精确的预测。这为构建全面描述细胞行为的计算机模型迈出了重要一步2。
研究结论与讨论
研究表明，SSL 技术已经成熟，可以应用于生物医学研究领域。它为解决生物医学大数据分析难题提供了有力工具，让研究人员能够更好地理解细胞的复杂行为。接下来，研究的重点将是整合多种数据类型，从基因表达、蛋白质相互作用到细胞成像数据等，构建更全面的生物系统模型。这将进一步推动 “虚拟细胞” 的发展，有望为未来医学发展带来更多突破，比如更精准地预测药物效果、更深入地了解疾病机制，从而实现更有效的个性化治疗，在生物医学研究领域具有重要的应用前景和深远的意义。
