Ученые предлагают ИИ-фреймворк для массового производства стволовых клеток для регенеративной медицины
Новое исследование ученых Северо-Восточного университета показывает, что искусственный интеллект можно использовать для крупномасштабного производства плюрипотентных стволовых клеток. Эти клетки могут быть применены в лечении рака, болезни Альцгеймера или Паркинсона, для восстановления спинного мозга или противодействия старению.
Инновационный модульный фреймворк исследователей, Biological System-of-Systems (Bio-SoS), закладывает фундаментальную основу для понимания и прогнозирования успешного культивирования клеток.
Исследование сосредоточено на индуцированных плюрипотентных стволовых клетках (iPSCs), произведенных в лаборатории из взрослых клеток и способных вести себя как эмбриональные стволовые клетки. Из-за своих регенеративных способностей и потенциала превращаться в любой тип клеток тела, iPSCs имеют огромный рыночный потенциал для поддержки различных методов лечения и исследований.
Задача — массовое производство. Для клинических испытаний новых препаратов и клеточной терапии потребуется большое количество высококачественных стволовых клеток. Производство будущего должно быть быстрым, гибким и надежным.
Роль ИИ и машинного обучения заключается в помощи этому процессу. Ученые сначала сосредоточились на понимании основ — клеточного метаболизма в одной человеческой iPSC.
Первая модель (опубликована в Biotechnology and Bioengineering) предсказывает реакцию клетки на изменения в окружающей среде и помогает контролировать процесс культивирования одного слоя клеток в лабораторной чашке. Фреймворк использует как механистические модели, основанные на существующих научных знаниях, так и интерпретируемый ИИ.
Для крупномасштабного производства используются суспензионные биореакторы для выращивания более сложных трехмерных кластеров (агрегатов) iPSCs, подобно тому, как растут стволовые клетки во время беременности.
Выращивать крупные агрегаты здоровых однородных клеток сложно: клетки в ядре агрегата получают меньше питания и кислорода, страдая от накопления метаболических отходов.
Инновационная модель Bio-SoS (опубликована в Communications Biology) имеет модульный дизайн, позволяющий учитывать каждый уровень взаимодействия клеток:
- Метаболические реакции внутри клеток.
- Диффузию питательных веществ через клеточные агрегаты (клеточно-клеточное взаимодействие).
- Взаимодействие агрегатов с окружающей их жидкостью.
Модель объединяет данные из разных стратегий роста клеток и улучшает прогнозы. Она была валидирована экспериментальными данными из существующей литературы.
Интерпретируемый ИИ интегрирован во фреймворк для обработки и экстраполяции ограниченных существующих данных, а также для понимания логики прогнозов модели. В будущем, по мере появления большего объема данных, модель Bio-SoS сможет обучаться, расширяться и совершенствоваться.