Ingeniería de tejidos biológicos con IA

Autores de la División de Cirugía Plástica y Reconstructiva de Stanford, California, analizan los avances, las metodologías y las perspectivas futuras del aprendizaje automático (ML) y la inteligencia artificial en la ingeniería de tejidos. Los métodos de aprendizaje automático, categorizados por la autonomía de sus procesos de aprendizaje, incluyen aprendizaje supervisado, no supervisado y semisupervisado, y los enfoques híbridos son cada vez más prevalentes.

ML acelera el diseño de biomateriales mediante el análisis de datos compuestos, lo que facilita una experimentación óptima con biomateriales y al mismo tiempo reduce el tiempo y los recursos. Por ejemplo, los modelos ML analizan datos de la química de los polímeros para identificar las propiedades de los materiales y las condiciones de fabricación de los andamios de manera eficiente. A pesar del potencial del ML, persisten desafíos. Los análisis de ML deben interpretarse con cautela, especialmente en lo que respecta a las relaciones biológicas. La interpretabilidad del modelo es crucial y la validación funcional de las correlaciones identificadas por ML es necesaria. ML revoluciona la ingeniería de tejidos al acelerar el diseño de biomateriales, permitir análisis a nivel de sistema y mejorar la comprensión de procesos biológicos complejos. Los enfoques basados en aprendizaje automático impulsan el desarrollo de construcciones de ingeniería de tejidos de próxima generación, que ofrecen nuevos conocimientos para la regeneración de tejidos y el tratamiento de enfermedades.