机器学习程序可以准确预测与肌动蛋白相关的蛋白质的位置，肌动蛋白是细胞骨架的重要组成部分，基于关于肌动蛋白本身的位置。

肌动蛋白在为细胞提供形状和结构方面起着关键作用，并且在细胞运动过程中有助于形成片状伪足，这是细胞用来向前“行走”的扇形结构。Lamellipodia 还包含许多其他蛋白质，这些蛋白质与肌动蛋白结合以帮助维持扇形结构并保持细胞运动。

该研究的主要作者 Shiro Suetsugu 说：“虽然人工智能以前曾被用于根据一系列图像预测细胞迁移的方向，但到目前为止它还没有被用于预测蛋白质定位。” 这个想法是在与 NAIST 数据科学中心的 Yoshinobu Sato 讨论时提出的。“因此，我们试图设计一种机器学习算法，该算法可以根据蛋白质与其他蛋白质的关系来确定蛋白质将出现在细胞中的哪个位置。”

为此，研究人员训练了一个人工智能系统，通过向它展示用荧光标记物标记蛋白质以显示它们所在位置的细胞图片来预测细胞中肌动蛋白相关蛋白质的位置。然后，他们给了程序图片，其中只标记了肌动蛋白，并要求它告诉他们相关蛋白质的位置。

“当我们将预测图像与实际图像进行比较时，有相当程度的相似性，”Suetsugu 说。“我们的程序准确地预测了片状伪足内三种肌动蛋白相关蛋白的定位;并且，对于这些蛋白质之一，在细胞内的其他结构中。”

另一方面，当研究人员要求程序预测与肌动蛋白没有直接关系的微管蛋白在细胞中的位置时，程序几乎没有表现得那么好。