人工智能加速干细胞治疗过程

近年来，干细胞疗法因其不可思议的再生医学能力而迅速流行起来。然而，研究人员和临床医生传统上必须通过在显微镜下观察每个个体干细胞来评估干细胞的质量，这是可能的进步的主要限制。

日本的研究人员现在已经找到了一种方法，使用人工智能（AI）来加速整个过程。该研究于二月份在干细胞杂志上发表。

在这项研究中，东京医科牙科大学（TMDU）的研究人员开发了一种名为DeepACT的AI系统，可以识别健康、富有生产力的皮肤干细胞。它可以以与人类相同的准确性完成这一任务。

干细胞可能性

由于干细胞能够发展成各种不同类型的成熟细胞，因此它们可以帮助在个体受到伤害或患病时生长新的组织。例如，角化细胞（皮肤）干细胞可以用于治疗遗传性皮肤疾病，并可以使整个皮肤片生长，以修复大面积烧伤。

Takuya Hirose是这项研究的主要作者之一。

“角化细胞干细胞是少数几种在实验室中生长良好的成人干细胞之一。健康的角化细胞比不太健康的细胞移动得更快，因此可以通过显微镜用眼睛识别出来，”Takuya Hirose说。“然而，这种方法耗时、劳动密集、容易出错。”

为了避免这种耗时的方法，研究人员着手开发一种能够自动识别和跟踪干细胞运动的系统。

Jun’ichi Kotoku是这项研究的共同主要作者。

“我们通过使用样本图像库的‘深度学习’过程来训练这个系统，”Kotoku说。“然后我们在一组新图像上测试了它，并发现结果与手动分析相比非常准确。”

图片：TMDU

运动指数

DeepACT系统不仅可以检测个体干细胞，还可以计算每个群体的‘运动指数’。这个运动指数表示群体中心区域的细胞与边缘区域的细胞相比移动得有多快。

研究发现，运动指数最高的群体比其对应群体更有可能生长良好。这意味着运动指数最高的群体更适合生成可以移植到烧伤患者身上的新皮肤片。

Daisuke Nanba是这项研究的高级作者。

“DeepACT是一种新的强大方法，用于对人类角化细胞干细胞进行准确的质量控制，并将使这个过程更加可靠和高效，”Nanba说。

皮肤移植如果包含太多不健康或不富有生产力的干细胞，可能会失败，因此如果医疗专业人员可以识别最合适的细胞将非常有帮助。这个系统还可以实现自动化的质量控制，这将有助于推进工业干细胞制造，并确保稳定的细胞供应和降低生产成本。