AI, 줄기 세포 치료 프로세스 가속화

줄기 세포 치료는 재생 의학으로 작용할 수 있는 놀라운 능력으로 인해 지난 몇 년 동안 인기가 폭발적으로 증가했습니다. 그러나 연구자와 임상의는 전통적으로 각각의 개별 세포를 현미경으로 관찰하여 줄기 세포 품질을 평가해야 했으며, 이는 가능한 발전에 대한 주요 제한 사항입니다.

일본의 연구원들은 이제 인공 지능(AI)을 사용하여 전체 프로세스를 빠르게 할 수 있는 방법을 찾았습니다. 이 연구는 지난 XNUMX월 줄기 세포.

이 연구에서 도쿄 의과 치과 대학(TMDU)의 연구원들은 건강하고 생산적인 피부 줄기 세포를 식별할 수 있는 DeepACT라는 AI 시스템을 개발했습니다. 인간과 동일한 수준의 정확도로 이를 수행할 수 있습니다.

줄기 세포 가능성 

줄기 세포는 다양한 유형의 성숙한 세포로 발전할 수 있기 때문에 개인이 부상이나 질병을 앓을 때 새로운 조직이 성장하는 데 도움이 될 수 있습니다. 예를 들어, 케라티노사이트(피부) 줄기 세포는 유전성 피부 질환을 치료하는 데 사용할 수 있으며 큰 화상을 치료하기 위해 피부 전체를 성장시킬 수 있습니다. 

Takuya Hirose는 이 연구의 주요 저자 중 한 명입니다.

“케라티노사이트 줄기세포는 실험실에서 잘 자라는 몇 안 되는 유형의 성체 줄기세포 중 하나입니다. 가장 건강한 각질 세포는 덜 건강한 세포보다 더 빨리 움직이기 때문에 현미경을 사용하여 눈으로 식별할 수 있습니다.”라고 Takuya Hirose는 말합니다. "그러나 이 방법은 시간이 많이 걸리고 노동 집약적이며 오류가 발생하기 쉽습니다."

시간이 많이 걸리는 이 방법을 피하기 위해 연구원들은 줄기 세포의 움직임을 자동으로 식별하고 추적할 수 있는 시스템을 개발하기 시작했습니다. 

Jun'ichi Kotoku는 이 연구의 공동 저자입니다.

"우리는 샘플 이미지 라이브러리를 사용하여 '딥 러닝'이라는 프로세스를 통해 이 시스템을 교육했습니다."라고 Kotoku는 말합니다. "그런 다음 새로운 이미지 그룹에서 테스트했고 수동 분석에 비해 결과가 매우 정확하다는 것을 알았습니다."

모션 인덱스

DeepACT 시스템은 개별 줄기 세포를 감지할 수 있을 뿐만 아니라 각 콜로니의 '움직임 지수'를 계산할 수도 있습니다. 이 운동 지수는 주변 지역에 위치한 세포와 ​​비교할 때 콜로니 중앙 지역의 세포가 얼마나 빨리 움직이는지를 나타냅니다.

이 연구는 움직임 지수가 가장 높은 집단이 상대 집단보다 잘 자랄 가능성이 훨씬 더 높다는 것을 발견했습니다. 이것은 가장 높은 움직임 지수 콜로니가 화상 환자에게 이식할 수 있는 새로운 피부 시트를 생성하는 데 더 좋다는 것을 의미합니다.

Daisuke Nanba는 이 연구의 수석 저자입니다.

"DeepACT는 인간 케라티노사이트 줄기 세포의 정확한 품질 관리를 수행하는 강력하고 새로운 방법이며 이 프로세스를 보다 안정적이고 효율적으로 만들 것입니다."라고 Nanba는 말합니다. 

피부이식은 건강하지 않거나 비생산적인 줄기세포를 너무 많이 포함할 경우 실패할 위험이 있으므로 의료 전문가가 가장 적합한 세포를 식별할 수 있다면 매우 도움이 됩니다. 이 시스템은 또한 자동화된 품질 관리를 가능하게 하여 산업 줄기 세포 제조를 발전시키고 안정적인 세포 공급을 보장하며 생산 비용을 낮출 수 있습니다.