|
Командная работа человека и ИИ ускоряет регенеративную медицину
|
|
|
|
Совместная исследовательская группа под руководством Генки Канды в Центре исследований динамики биосистем RIKEN (BDR) разработала роботизированную систему искусственного интеллекта (ИИ) для автономного определения оптимальных условий для выращивания замещающих слоев сетчатки, необходимых для зрения. ИИ контролировал процесс проб и ошибок, охватывающий 200 миллионов возможных условий, которые позволили улучшить рецепты клеточных культур, используемые в регенеративной медицине. Это достижение, опубликованное в научном журнале eLife 28 июня, является лишь одним из примеров того, как автоматизированное проектирование и выполнение научных экспериментов может повысить эффективность и скорость исследований в области наук о жизни в целом.
|
|
|
|
Исследования в области регенеративной медицины часто требуют проведения многочисленных экспериментов, которые отнимают много времени и сил. В частности, создание специфической ткани из стволовых клеток — процесс, называемый индуцированной дифференцировкой клеток, — требует месяцев работы, а степень успеха зависит от широкого круга переменных. Поиск оптимального типа, дозы и времени введения реагентов, а также оптимальных физических переменных, таких как прочность пипетки, время переноса клеток и температура, сложен и требует огромного количества проб и ошибок. Как объясняет Канда, «поскольку мельчайшие различия в физических условиях оказывают существенное влияние на качество, а индукция дифференцировки клеток в культуре занимает от нескольких недель до месяцев, влияние крошечной разницы во времени на третий день может быть не обнаружено в течение нескольких месяцев."
|
|
|
Чтобы сделать этот процесс более эффективным и практичным, команда BDR приступила к разработке автономной экспериментальной системы, которая может определять оптимальные условия и выращивать функциональные слои пигмента сетчатки из стволовых клеток. Клетки пигментного эпителия сетчатки (ПЭС) были выбраны потому, что дегенерация этих клеток является распространенным возрастным заболеванием, из-за которого люди не могут видеть. Не менее важно и то, что трансплантированные слои сетчатки RPE уже показали некоторый клинический успех.
|
|
|
|
Чтобы автономные эксперименты были успешными, робот должен неоднократно производить одну и ту же серию точных движений и манипуляций, а ИИ должен уметь оценивать результаты и формулировать следующий эксперимент. Новая система достигает этих целей с помощью гуманоидного робота общего назначения по имени Махоло, способного к высокоточному экспериментальному поведению в области биологических наук. Махоло управляется программным обеспечением ИИ, которое использует недавно разработанный алгоритм оптимизации, чтобы определить, какие параметры следует изменить и как их следует изменить, чтобы повысить эффективность дифференциации в следующем раунде экспериментов.
|
|
|
|
Исследователи вводят необходимые протоколы для создания клеток RPE из стволовых клеток в Maholo. В то время как клетки RPE были успешно получены во всех экспериментах, эффективность составила только 50%. Таким образом, из каждых 100 стволовых клеток только около 50 превратились в клетки РПЭ. После установления этого базового уровня ИИ инициировал процесс оптимизации, чтобы определить наилучшие условия среди всех химических и физических параметров. То, на что у людей ушло бы более двух с половиной лет, роботизированной системе искусственного интеллекта потребовалось всего 185 дней, что привело к эффективности дифференциации 90%. Практически эти клетки демонстрировали многие из типичных биологических маркеров, которые делают их подходящими для трансплантации в глаз с поврежденным клеточным слоем РПЭ.
|
|
|
|
Успех новой системы выходит за рамки немедленных результатов. «Мы решили дифференцировать клетки RPE от стволовых клеток в качестве модели, — говорит Канда, — но в принципе, сочетание точного робота с алгоритмами оптимизации позволит проводить автономные эксперименты методом проб и ошибок во многих областях науки о жизни». Однако исследователи подчеркивают, что цель исследования не в том, чтобы заменить людей-лаборантов роботами. «Использование роботов и ИИ для проведения экспериментов вызовет большой интерес у общественности», — говорит Канда. «Однако было бы ошибкой рассматривать их как замену. Наше видение состоит в том, чтобы люди делали то, в чем они хороши, то есть проявляли творческий подход. Мы можем использовать роботов и ИИ для проб и ошибок в экспериментах, которые требуют повторяемости. точности и занимают много времени, но не требуют размышлений».
|
|
|
|
Источник
|
