一切生物都由細胞組成，而在構成器官的微小細胞內，還有更小的結構存在，即細胞器（organelles）；細胞器包括細胞核（nucleus）、線粒體（mitochondria）、內質網（endoplasmic reticulum）、高爾基體（Golgi apparatus）等，其在細胞內的信息流動和能量產生起到重要作用，不過這原來並非細胞器結構的全部。美國加州大學聖地亞哥分校（University of California San Diego，UCSD）醫學院的研究人員，近日通過AI技術分析出人類腎臟細胞的69種亞系統（subcellular system），發現其中有約一半是目前未知的，而有關研究已於11月24日在學術期刊《Nature》上發表。
科學家研究細胞內部的結構，主要使用兩種技術：蛋白質螢光顯微鏡成像（protein fluorescent imaging）和蛋白質生物物理關聯（protein biophysical association）。前者是用螢光物質標定蛋白質，並在顯微鏡範圍內跟踪其運動及關聯，而後者則是使用一種特定抗體將蛋白質從細胞中分出來再加以分析。而這兩種方法，均會產生大量數據集，且通常需要單獨分析。
相關研究團隊結合「人類蛋白質地圖」（Human Protein Atlas，HPA）與「BioPlex」數據庫中的蛋白質資料，建立人體細胞結構的統一分層圖，然後利用人工智能（artificial intelligence）對蛋白質之間的距離進行計算分析，最後得出「多尺度整合細胞圖譜」（multi-scale integrated cell，MuSIC 1.0）。
研究人員表示，該圖譜可解析69個亞細胞系統，其中有約一半是之前研究未曾發現的，例如他們就從中發現一組蛋白質形成了一種陌生的結構。經過仔細調查，研究人員最終確定該結構是一種全新結合核糖核酸（RNA）的蛋白質複合物，且很可能參與RNA剪接（splicing），將基因轉化成蛋白質，並決定哪一種基因在何時被激活。
負責領導研究的UCSD醫學院及摩爾斯癌症中心（Moores Cancer Center）教授Trey Ideker博士透露，了解細胞器結構對發現疾病的病因相當重要，因為大多數疾病都源於細胞某部分出現故障，「我們的下一步是研究整個人類細胞，然後再擴展到不同的細胞類型和物種。最終，我們希望透過比較健康和病變細胞的區別，更好了解疾病的分子基礎。」
