Cette étude se concentre sur l’automatisation de la culture des cellules iPS. Notre objectif est de réduire la variabilité due aux expérimentations manuelles et au travail humain, en utilisant des équipements plus petits et plus abordables, ce qui permet d’améliorer la reproductibilité et d’offrir des opportunités à davantage de chercheurs qui ne sont même pas familiers avec les cellules iPS. Plusieurs types de machines de culture automatisées ont vu le jour, mais la plupart d’entre elles sont encore grandes, coûteuses et ne peuvent effectuer que des tâches partielles.
La structure plus simple de l’urne de travail a permis de réduire la taille et le coût de l’équipement. De plus, les tâches allant de la maintenance des cellules à l’induction de la différenciation peuvent être effectuées automatiquement, avec seulement la préparation préalable du matériel et le réglage des tâches sur le logiciel. La répétition machine est remarquablement précise par rapport à la répétition humaine.
L’utilisation de telles machines améliore non seulement la répétabilité de l’utilisation, mais réduit également le travail humain. De plus, si les paramètres de chaque protocole sont partagés, les chercheurs qui ne sont pas familiers avec les cellules iPS seront en mesure d’obtenir des résultats similaires à ceux des chercheurs expérimentés, ce qui leur permettra d’entrer facilement dans la recherche en utilisant des cellules iPS. Nous explorons la possibilité d’intégrer un système de jugement d’image basé sur l’IA pour automatiser la sélection du prochain horaire de travail, de la date de réglage et du contenu du travail à partir de l’apprentissage des résultats de l’expérience.
Nous prévoyons également que le fait de permettre aux chercheurs d’adapter leurs protocoles de travail à leurs préférences et de les partager en ligne améliorera non seulement la reproductibilité entre les chercheurs du monde entier, mais encouragera également la collaboration mondiale en matière de recherche.
