Este estudio se centra en la automatización del cultivo de células iPS. Nuestro objetivo es reducir la variabilidad debida a la experimentación manual y al trabajo humano, mediante la utilización de equipos más pequeños y asequibles, lo que conduce a mejorar la reproducibilidad y brinda oportunidades a más investigadores que incluso no están familiarizados con las células iPS. Han surgido varios tipos de máquinas de cultivo automatizadas, pero la mayoría de ellas siguen siendo grandes, costosas y solo pueden realizar tareas parciales.
La estructura más simple de la urna de trabajo ha reducido el tamaño y el costo del equipo. Además, las tareas, desde el mantenimiento de la célula hasta la inducción de la diferenciación, se pueden realizar automáticamente, con solo una preparación previa del material y la configuración de tareas en el software. La repetición de la máquina es notablemente precisa en comparación con la repetición humana.
El uso de este tipo de máquinas no solo mejora la capacidad de uso repetido, sino que también reduce el trabajo humano. Además, si se comparten los parámetros de cada protocolo, los investigadores que no estén familiarizados con las células iPS podrán lograr resultados similares a los de los investigadores experimentados, lo que les permitirá iniciar fácilmente la investigación con células iPS. Estamos explorando la posibilidad de incorporar un sistema de juicio de imágenes basado en IA para automatizar la selección del próximo horario de trabajo, la fijación de la fecha y el contenido del trabajo a partir del aprendizaje de los resultados del experimento.
También anticipamos que permitir que los investigadores adapten sus protocolos de trabajo a sus preferencias y los compartan en línea, no solo mejorará la reproducibilidad entre los investigadores del mundo, sino que también fomentará la colaboración mundial en materia de investigación.
