Біологічна тканинна інженерія з ШІ

Автори з відділення пластичної й реконструктивної хірургії Стенфорда, Каліфорнія, обговорюють досягнення, методології й майбутні перспективи машинного навчання (Machine Learning- ML) і штучного інтелекту в тканинній інженерії. Методи ML, класифіковані за автономністю процесів навчання, передбачають контрольоване, неконтрольоване й напівконтрольоване навчання, водночас гібридні підходи стають дедалі поширенішими.

ML прискорює розробку біоматеріалів за рахунок аналізу складних даних, полегшуючи оптимальні експерименти з біоматеріалами, одночасно скорочуючи час і ресурси. Наприклад, моделі машинного навчання аналізують дані про хімію полімерів для ефективного визначення властивостей матеріалу й умов виготовлення каркасів. Незважаючи на потенціал, проблеми залишаються. Аналізи ML слід інтерпретувати з обережністю, особливо щодо біологічних взаємовідносин. Інтерпретованість моделі має вирішальне значення, і необхідна функціональна перевірка кореляцій, виявлених за допомогою ML. Машинне навчання здійснює революцію в тканинній інженерії, прискорюючи розробку біоматеріалів, що дозволяє проводити аналіз на системному рівні й покращувати розуміння складних біологічних процесів. Підходи, засновані на ML, сприяють розробці конструкцій тканинної інженерії нового покоління, пропонуючи нові ідеї для регенерації тканин і лікування захворювань.