Pluripotent Kök Hücre Farklılaşmasını İzlemek için Canlı Hücre Görüntü Tabanlı Makine Öğrenimi Stratejisi

Bu çalışmada, canlı hücre parlak alan görüntülerine dayanarak, farklı makine öğrenimi modellerinden yararlanan bir strateji geliştirdik. Bu strateji, hücre soyunu invaziv olmayan bir şekilde tanımlayabilir, farklılaşma sürecini gerçek zamanlı olarak modüle edebilir ve farklılaşma protokolünü optimize ederek PSC'den fonksiyonel hücre farklılaşmasında güvenlik açığını iyileştirebilir. Pluripotent kök hücreler, hücre tedavisi, hastalık modellemesi ve ilaç geliştirme için kullanılabilecek in vitro olarak birçok hücre tipine farklılaşma yeteneği sunar.

PSC'den türetilmiş hücre üretimindeki temel problemlerden biri, hücre hatları ve partileri arasındaki kararsızlıktır. Genellikle, önemli ölçüde zaman ve emek harcayan çok sayıda tekrarlanan deneye yol açar. Şu anda, en son mikroskobik teknolojiler, canlı hücreler üzerinde uzun vadeli hızlandırılmış, yüksek verimli görüntü elde etmeyi destekleyebilir.

Bu arada, hızla gelişen makine öğrenimi yöntemi, hücre kültüründe farklılaşma sırasında belirli hücresel bileşenleri veya hücre görüntülerini tanıma olasılıkları açan hücresel görüntü analizinde giderek daha fazla uygulanmaktadır. Bu yöntem, organoid farklılaşması, doğrudan transdiferansiyasyon veya hücresel programlama gibi standartlaştırılmış diğer hücre kaderi indüksiyon sistemlerine, özellikle çoklu adımlar ve karmaşık indükleyiciler gerektiren kararsız sistemler için uygulanabilir. Ayrıca, stratejimiz, PSC farklılaşmasının in vitro olarak tam otomatik olarak işlenmesi için kendi kendine uyarlanabilir ve kapalı döngü bir sisteme umut verici bir şekilde entegre edilebilen diğer teknolojilerle uyumludur.