RIKEN：iPS細胞組織的自動生產：
神戶理研：
6月27日，神戶RIKEN等團隊宣布。
來自 iPS 細胞
在“創建各種組織”時，
需要重複執行詳細的工作，例如注入化學品。
傳統上，人類會嘗試犯錯誤：
只能“由熟練的技術人員通過反複試驗找到最佳方法”。
結合人工智能和機器人：
機器人遵循人工智能的指令，
藥物濃度和
注射藥物的速度等。
7 項目 一點一點地改變條件。
通過反複試驗，人工智能尋找最佳程序。
人工智能判斷
機器人文化
來自 144 個條件的組合
機器人按照人工智能認為合適的程序進行培養。
自動生產視網膜細胞：
“91% 的 iPS 細胞已轉變為眼睛視網膜的細胞。”
視網膜細胞質量水平：
這是“類似於熟練技術人員的質量水平”。
事實上，“質量堪比臨床研究中使用的質量”。
理研
Motoki Kanda 高級研究員
如果許多實驗可以用這個結果自動化，研究人員就可以專注於其他實驗。
它可以加速生命科學領域的研究。
NHK關西新聞
https://www3.nhk.or.jp/kansai-news/20220628/2000062859.html
RIKEN : Production automatique de tissu cellulaire iPS :
RIKEN à Kobé :
Le 27 juin, une équipe comme RIKEN à Kobe a annoncé.
À partir de cellules iPS
Lors de la “création de diverses organisations”,
Il est nécessaire d’effectuer à plusieurs reprises des travaux détaillés tels que l’injection de produits chimiques.
Traditionnellement, les humains essaient et font des erreurs :
Il n’y avait pas d’autre choix que de “trouver la meilleure méthode par un technicien qualifié par essais et erreurs”.
Combiner IA et robots :
Le robot suit les instructions de l’IA,
Concentration de drogue et
La vitesse à laquelle le médicament est injecté, etc.
7 Articles Modifiez les conditions petit à petit.
Par essais et erreurs, l’IA a recherché la procédure optimale.
Jugement de l’IA
Culture robotique
D’une combinaison de 144 conditions
Le robot a cultivé selon la procédure que l’IA a jugée appropriée.
Production automatique de cellules rétiniennes :
“91 % des cellules iPS se sont transformées en cellules de la rétine de l’œil.”
Niveau de qualité des cellules rétiniennes :
C’est “un niveau de qualité similaire à celui d’un technicien qualifié”.
En fait, « la qualité est comparable à celle utilisée en recherche clinique ».
RIKEN
Motoki Kanda Chercheur principal
Si de nombreuses expériences peuvent être automatisées avec ce résultat, les chercheurs peuvent se concentrer sur d’autres expériences.
Il peut accélérer la recherche dans le domaine des sciences de la vie.
Nouvelles de la NHK Kansai
RIKEN: Automatische Produktion von iPS-Zellgewebe:
RIKEN in Kobe:
Am 27. Juni kündigte ein Team wie RIKEN in Kobe an.
Von iPS-Zellen
Beim „Schaffen verschiedener Organisationen“,
Es müssen wiederholt Detailarbeiten wie das Injizieren von Chemikalien durchgeführt werden.
Traditionell versuchen Menschen und machen Fehler:
Es blieb keine andere Wahl, als „von einem erfahrenen Techniker durch Versuch und Irrtum die beste Methode zu finden“.
Kombination von KI und Robotern:
Der Roboter folgt den Anweisungen der KI,
Wirkstoffkonzentration u
Die Geschwindigkeit, mit der das Medikament injiziert wird usw.
7 Items Ändere die Bedingungen nach und nach.
Durch Versuch und Irrtum suchte die KI nach dem optimalen Verfahren.
KI-Urteil
Roboterkultur
Aus einer Kombination von 144 Zuständen
Der Roboter kultivierte nach dem Verfahren, das die KI für angemessen hielt.
Automatische Produktion von Netzhautzellen:
„91 % der iPS-Zellen haben sich zu Zellen der Netzhaut des Auges verändert.“
Qualitätsniveau der Netzhautzellen:
Das sei „ein Qualitätsniveau ähnlich dem eines Fachhandwerkers“.
Tatsächlich “ist die Qualität mit der in der klinischen Forschung vergleichbar.”
RIKEN
Motoki Kanda Senior Researcher
Wenn mit diesem Ergebnis viele Experimente automatisiert werden können, können sich die Forscher auf andere Experimente konzentrieren.
Sie kann die Forschung im Bereich Life Science beschleunigen.
NHK Kansai-Nachrichten
Human-robot-AI teamwork accelerates regenerative medicine
RIKEN
A joint research group led by Genki Kanda at the RIKEN Center for Biosystems Dynamics Research (BDR)
has developed a robotic artificial intelligence (AI) system for autonomously determining the optimal conditions for growing replacement retina layers necessary for vision.
The AI controlled a trial and error process spanning 200 million possible conditions that succeeded in improving cell culture recipes used in regenerative medicine.
This achievement,
published in the scientific journal eLife on June 28, is just one example of how the automated design and execution of scientific experiments can increase the efficiency and speed of life science research in general.
To make this process more efficient and practical,
the BDR team
set out to develop an autonomous experimental system that can determine the optimal conditions and grow functional retinal pigment layers from stem cells.
Retinal pigment epithelium (RPE) cells
were chosen
because degeneration of these cells is a common age-related disorder that leaves people unable to see. Equally important, transplanted RPE retinal layers have already been shown to have some clinical success.
The new system accomplishes these goals using a general-purpose humanoid robot
– named Maholo –
capable of highly precise life science experimental behavior.
Maholo is controlled by AI software
that uses a newly designed optimization algorithm to determine which parameters should be changed, and how they should be changed, to improve differentiation efficiency in the next round of experiments.
https://www.riken.jp/en/news_pubs/research_news/pr/2022/20220628_2/index.html