Истражувачите од Центарот за истражување на биосистемската динамика RIKEN во Јапонија развија роботски систем напојуван со вештачка интелигенција, кој може да врши лабораториски експерименти во регенеративната медицина, да учи од резултатите и да врши повторувачки кругови на експериментирање за да постигне одредена цел.

Како доказ за принципот, истражувачите му дадоа задача на роботот да ги оптимизира условите за клеточна култура за да генерира максимален број на клетки од ретинален пигментен епител (RPE). Роботот го подобри процентот на матични клетки во културата кои се диференцираат во RPE клетки од 50% до приближно 90% во текот на шестмесечното експериментирање, а истражувачите проценуваат дека на луѓето ќе им требаат околу 2,5 години за да го постигнат истото. Технологијата би можела да укаже на насоката во која најверојатно ќе одат медицинските лабораториски истражувања во наредните години, каде што роботите ја завршуваат досадната експериментална работа.

Медицинското истражување е огромен предизвик и може да биде неверојатно заморно. Биолошките системи, како што се клеточните култури, често се непредвидливи и чувствителни на мали промени во нивната околина. Едно мало отстапување може целосно да го промени исходот од експериментот, што често доведува до фрустрација и конфузија кај персоналот во лабораторијата.

Земете ја регенеративната медицина, на пример, во која истражувачите се обидуваат да ги насочат културите на матични клетки да се диференцираат во специфични типови на клетки кои потоа може да се користат за замена на заболените ткива во телото. Одредувањето на оптимални услови за култура за да се постигне ефикасна диференцијација е минско поле од различни варијабли кои сите можат да влијаат на крајниот исход.

За да ги решат овие фрустрации и да го забрзаат процесот, некои истражувачи се свртуваат кон моќта на роботиката и вештачката интелигенција. Оваа најнова технологија е хуманоиден робот со вештачка интелигенција наречен Махоло, кој може да спроведе сопствени експерименти со клеточна култура и да учи од резултатите.

Главната цел на експериментите беше да се зголеми процентот на матични клетки кои се диференцираат во RPE клетки. Истражувачите ги внесоа нивните тековни протоколи за најдобра практика во системот, што резултираше со 50% ефикасност на диференцијација. Алгоритмите за вештачка интелигенција работеа за да го оптимизираат ова и изменија различни параметри во текот на неколку круга на експериментирање. За нешто повеќе од шест месеци, роботот ја подобрил ефикасноста на диференцијација на 90%, а истражувачите проценуваат дека ќе им требале 2,5 години за да го направат тоа без роботот.

Извор: medgadget