13:46 2022-06-28
science - citeste alte articole pe aceeasi tema
Comentarii Adauga Comentariu
_ Munca în echipă om-robot-AI accelerează medicina regenerativă
_ Human-robot- Munca în echipă AI accelerează medicina regenerativă
Un grup comun de cercetare condus de Genki Kanda la Centrul RIKEN pentru Cercetarea Dinamică a Biosistemelor (BDR) a dezvoltat un sistem robotizat de inteligență artificială (AI) pentru a determina în mod autonom condițiile optime pentru înlocuirea în creștere. straturile retinei necesare vederii. AI a controlat un proces de încercare și eroare care acoperă 200 de milioane de condiții posibile care au reușit să îmbunătățească rețetele de cultură celulară utilizate în medicina regenerativă. Această realizare, publicată în revista științifică eLife pe 28 iunie, este doar un exemplu al modului în care proiectarea și execuția automată a experimentelor științifice pot crește eficiența și viteza cercetării în știința vieții în general.
Cercetarea în domeniul regenerativ. medicina necesită adesea numeroase experimente care necesită atât timp cât și forță de muncă. În special, crearea de țesut specific din celule stem - un proces numit diferențiere celulară indusă - implică luni de muncă, iar gradul de succes depinde de o gamă largă de variabile. Găsirea tipului, dozei și momentului optim de reactivi, precum și a variabilelor fizice optime, cum ar fi puterea pipetei, timpul de transfer al celulei și temperatura, este dificilă și necesită o cantitate enormă de încercare și eroare. După cum explică Kanda, „deoarece diferențele minuscule ale condițiilor fizice au un impact semnificativ asupra calității și pentru că inducerea diferențierii celulare durează săptămâni până la luni de timp în cultură, impactul unei mici diferențe de sincronizare în ziua a 3-a ar putea să nu fie detectat timp de câteva luni. .”
Pentru a face acest proces mai eficient și mai practic, echipa BDR și-a propus să dezvolte un sistem experimental autonom care poate determina condițiile optime și poate crește straturile funcționale de pigment retinian din celulele stem. Celulele epiteliului pigmentar retinian (RPE) au fost alese deoarece degenerarea acestor celule este o tulburare comună legată de vârstă, care îi lasă pe oameni în imposibilitatea de a vedea. La fel de important, s-a demonstrat deja că straturile retiniene RPE transplantate au un anumit succes clinic.
Pentru ca experimentele autonome să aibă succes, robotul trebuie să producă în mod repetat aceeași serie de mișcări și manipulări precise, iar IA trebuie să fie capabil să evalueze rezultatele și să formuleze următorul experiment. Noul sistem realizează aceste obiective folosind un robot umanoid de uz general, numit Maholo, capabil de un comportament experimental extrem de precis în știința vieții. Maholo este controlat de un software AI care utilizează un algoritm de optimizare nou proiectat pentru a determina ce parametri ar trebui modificați și cum ar trebui modificați, pentru a îmbunătăți eficiența diferențierii în următoarea rundă de experimente.
Cercetătorii introduc elementele necesare. protocoale pentru generarea de celule RPE din celule stem în Maholo. În timp ce celulele RPE au fost generate cu succes în toate experimentele, eficiența a fost de numai 50%. Astfel, pentru fiecare 100 de celule stem, doar aproximativ 50 au devenit celule RPE. După stabilirea acestei linii de bază, AI a inițiat procesul de optimizare pentru a determina cele mai bune condiții dintre toți parametrii chimici și fizici. Ceea ce le-ar fi durat oamenilor peste doi ani și jumătate pentru a finaliza sistemul robotic AI a durat doar 185 de zile și a dus la o rată de eficiență de diferențiere de 90%. Practic, aceste celule au afișat mulți dintre markerii biologici tipici care le-ar face potrivite pentru transplant într-un ochi cu un strat de celule RPE deteriorat.
Succesul noului sistem depășește rezultatele imediate. „Am ales să diferențiem celulele RPE de celulele stem ca model”, spune Kanda, „dar, în principiu, combinarea unui robot de precizie cu algoritmii de optimizare va permite experimente autonome de încercare și eroare în multe domenii ale științei vieții”.
Cu toate acestea, cercetătorii subliniază că scopul studiului nu este înlocuirea lucrătorilor umani din laborator cu roboți. „Folosirea roboților și a IA pentru realizarea experimentelor va fi de mare interes pentru public”, spune Kanda. „Cu toate acestea, este o greșeală să-i vedem ca înlocuitori. Viziunea noastră este ca oamenii să facă ceea ce sunt buni, adică să fie creativi. Putem folosi roboți și AI pentru părțile de încercare și eroare ale experimentelor care necesită repetabilitate. precizie și ocupă mult timp, dar nu necesită gândire."
Comentarii:
Adauga Comentariu