Roboty i sztuczna inteligencja jako akceleratory postępów w medycynie regeneracyjnej | zdrowie

The Technologia w służbie zdrowia. Ponownie postęp technologiczny doprowadził do wyraźnych korzyści dla ludzi; W tym przypadku w sprawach zdrowia. grupa naukowców Opracował zautomatyzowany system oparty na sztucznej inteligencji, aby samodzielnie określić, jakie są optymalne warunki do rozwoju alternatywnych warstw siatkówki Niezbędny w różnych zabiegach mających na celu przywrócenie wzroku.

Podczas ostatniego doświadczenia System zarządzał procesem prób i błędów obejmującym łącznie 200 milionów możliwych konfiguracji i był w stanie znacznie poprawić żywotność hodowli komórkowej Niezbędny do prowadzenia terapii medycyną regeneracyjną. Osiągnięcie, które pokazuje, w jaki sposób robotyczne projektowanie i wdrażanie eksperymentów naukowych może zwiększyć wydajność i szybkość badań w dziedzinach tak niezliczonych jak biologia.

Niezależność kluczem do medycyny regeneracyjnej

Tradycyjnie badania w medycynie regeneracyjnej wymagają wielu prób, które wymagają dużo czasu i pracy. szczególnie, Tworzenie określonych tkanek z komórek macierzystych – proces zwany indukowanym różnicowaniem komórek – zajmuje miesiące pracy, a stopień sukcesu zależy od wielu zmiennych.. Znalezienie optymalnego typu, dawki i czasu odczynników, a także optymalnych zmiennych fizycznych, takich jak czas przenoszenia komórek lub temperatura, jest wyzwaniem i wymaga ogromnej ilości testów.

W związku z tym, aby uczynić ten proces bardziej wydajnym i praktycznym, zespół badawczy kierowany przez Genki Kandę z Instytutu RIKEN w Japonii postanowił Opracowanie niezależnego systemu eksperymentalnego, który może określić optymalne warunki i wyhodować funkcjonalne warstwy barwnikowe siatkówki z komórek macierzystych. Więc Wybrano komórki nabłonka barwnikowego siatkówki Ponieważ degeneracja tych komórek jest częstym zaburzeniem związanym ze starzeniem się, które sprawia, że ​​ludzie nie widzą. Co ważne, przeszczepione warstwy nabłonka barwnikowego siatkówki wykazały już pewien sukces kliniczny.

automatyka ruchu

Aby niezależne eksperymenty zakończyły się sukcesem, robot musi wielokrotnie wykonywać tę samą serię precyzyjnych ruchów i manipulacji; A sztuczna inteligencja ze swojej strony musi być w stanie ocenić wyniki i sformułować następny eksperyment. Nowy system spełnia te cele dzięki uniwersalnemu robotowi humanoidalnemu o nazwie Maholo, zdolnemu do przeprowadzania eksperymentów biologicznych o wysokiej rozdzielczości. Mahulu jest kontrolowany przez A oprogramowanie Sztuczna inteligencja wykorzystująca nowo zaprojektowany algorytm optymalizacji Określenie, które parametry i jak należy zmienić, aby poprawić skuteczność różnicowania w następnej rundzie eksperymentów.

Co zajęłoby ludzkim naukowcom więcej niż dwa i pół roku, system robotyczny ze sztuczną inteligencją zajął tylko 185 dni. To zostało przetłumaczone na Przejście od początkowej wydajności 50% współczynnika zróżnicowania do 90% dzięki eksperymentom i optymalizacji Stworzone przez człowieka.