AIアルゴリズムはバイオスキャフォールド材料の作成を強化し、傷の治癒を助けることができる

人工知能と機械学習は、3Dプリンティングされたバイオスキャフォールドの開発速度を高めることで、傷の治癒を助けることができる。バイオスキャフォールドは、皮膚や臓器などの有機物が成長することを可能にする材料である。ライス大学の研究者们が行った最近の研究では、バイオスキャフォールド材料の開発にAIアルゴリズムを適用し、印刷材料の品質を予測することを目的とした。研究者们は、印刷の速度を制御することが有用なバイオスキャフォールドインプラントの開発に重要であることを発見した。ScienceDailyによると、ライス大学の研究者们のチームは、機械学習を使用して、バイオスキャフォールド材料の改善点を特定した。コンピュータサイエンティストのLydia Kavrakiは、ブラウン工学学校のライス大学から、機械学習アルゴリズムを適用してスキャフォールド材料の品質を予測する研究チームを率いた。この研究は、骨のようなバイオスキャフォールドを開発しているライス大学のバイオエンジニア、Antonios Mikosによって共同で執筆された。Mikosが開発しているバイオスキャフォールドは、血管や細胞の成長を支援し、傷ついた組織をより迅速に治癒させることを目的としている。Mikosが開発しているバイオスキャフォールドは、筋骨格や頭蓋顔面の傷を治癒させることを目的としている。バイオスキャフォールドは、3Dプリンティング技術を使用して、特定の傷の周囲に合うスキャフォールドを生産する。バイオスキャフォールド材料の3Dプリンティングプロセスでは、印刷されたバッチを正しく取得するために多くの試行錯誤が必要である。材料組成、構造、間隔などのさまざまなパラメータを考慮する必要がある。機械学習技術の適用により、多くの試行錯誤を減らすことができ、エンジニアに有用なガイドラインを提供して、パラメータを調整する必要性を減らすことができる。Kavrakiと他の研究者们は、バイオエンジニアリングチームに、最も重要なパラメータ、つまり印刷材料の品質に影響を与える可能性のあるパラメータについてのフィードバックを提供することができた。研究チームは、2016年の生分解性ポリプロピレンフマラートに関する研究のデータを分析して開始した。さらに、研究者们は、機械学習分類器を設計するために必要な変数のセットを開発した。必要なデータがすべて収集されると、研究者们はモデルを設計し、テストし、結果を約半年で公開することができた。研究チームが使用した機械学習モデルについては、2つの異なるアプローチを試験した。両方の機械学習アプローチは、ランダムフォレストアルゴリズムに基づいており、より強固で正確なモデルを実現するために決定木を集約する。研究チームがテストしたモデルの1つは、特定のパラメータセットが低品質または高品質の製品を生成するかどうかを予測する二値分類法だった。もう1つの分類法は、回帰法を使用して、高品質の結果をもたらすパラメータ値を推定した。研究の結果によると、高品質のバイオスキャフォールドの最も重要なパラメータは、間隔、積層、圧力、材料組成、印刷速度だった。印刷速度は、全体的に最も重要な変数であり、材料組成に次いで重要だった。研究の結果が、より優れた、より迅速なバイオスキャフォールドの印刷につながり、3Dプリンティングされた体の部品、例えば軟骨、膝蓋骨、下顎骨の信頼性を高めることが期待されている。Kavrakiによると、研究チームが使用した方法は、他の研究所でも使用できる可能性がある。ScienceDailyによると、Kavrakiは次のように述べた。「長期的には、研究所は、どのような材料が異なる種類の印刷スキャフォールドを生成できるかを理解できるはずであり、さらに長期的には、試したことがない材料の結果を予測することもできるはずである。現在、十分なデータがないため、そのようなモデルを生成することはできないが、いつかは可能になるはずである。」