이 연구는 iPS 세포의 배양을 자동화하는 데 중점을 둡니다. 우리의 목표는 더 작고 저렴한 장비를 사용하여 수작업 실험과 인간 노동으로 인한 변동성을 줄여 재현성을 높이고 iPS 세포에 익숙하지 않은 더 많은 연구자에게 기회를 제공하는 것입니다. 여러 유형의 자동화된 배양 기계가 등장했지만 대부분은 여전히 크고 비용이 많이 들며 부분적인 작업만 수행할 수 있습니다.
작업 항아리의 구조가 더 단순하여 장비의 크기와 비용이 줄었습니다. 또한 세포 유지 관리에서 분화 유도에 이르는 작업을 사전 재료 준비 및 소프트웨어의 작업 설정만으로 자동으로 수행할 수 있습니다. 기계의 반복은 인간의 반복에 비해 놀라울 정도로 정확합니다.
이러한 기계를 사용하면 반복 사용성이 향상될 뿐만 아니라 인간의 노동력도 줄어듭니다. 또한, 각 프로토콜의 파라미터를 공유하면 iPS 세포에 익숙하지 않은 연구자도 경험이 풍부한 연구자와 유사한 결과를 얻을 수 있으므로 iPS 세포를 사용하여 쉽게 연구에 들어갈 수 있습니다. AI 기반의 이미지 판별 시스템을 도입하여 실험 결과 학습에서 다음 작업 일정, 설정 날짜, 작업 내용의 선택을 자동화하는 가능성을 모색하고 있습니다.
또한 연구자들이 자신의 작업 프로토콜을 자신의 선호도에 맞게 조정하고 온라인으로 공유할 수 있도록 함으로써 전 세계 연구자들 간의 재현성을 향상시킬 뿐만 아니라 글로벌 연구 협력을 장려할 것으로 기대합니다.
