Биологическая тканевая инженерия с ИИ

Авторы из отделения пластической и реконструктивной хирургии Стэнфорда, Калифорния, обсуждают достижения, методологии и будущие перспективы машинного обучения (Machine Learning- ML) и искусственного интеллекта в тканевой инженерии. Методы ML, классифицируемые по автономности процессов обучения, включают контролируемое, неконтролируемое и полуконтролируемое обучение, при этом гибридные подходы становятся все более распространенными.

ML ускоряет разработку биоматериалов за счет анализа сложных данных, облегчая оптимальные эксперименты с биоматериалами, одновременно сокращая время и ресурсы. Например, модели машинного обучения анализируют данные о химии полимеров для эффективного определения свойств материала и условий изготовления каркасов. Несмотря на потенциал, проблемы остаются. Анализы ML следует интерпретировать с осторожностью, особенно в отношении биологических взаимоотношений. Интерпретируемость модели имеет решающее значение, и необходима функциональная проверка корреляций, выявленных с помощью ML. Машинное обучение совершает революцию в тканевой инженерии, ускоряя разработку биоматериалов, позволяя проводить анализ на системном уровне и улучшая понимание сложных биологических процессов. Подходы, основанные на ML, способствуют разработке конструкций тканевой инженерии нового поколения, предлагая новые идеи для регенерации тканей и лечения заболеваний.