他們的項目學習了如何從細胞的注釋圖像中預測不同場景和設置下的細胞功能 。 它很快就能快速分析實驗室培養的眼組織的圖像 ， 從而對組織進行好壞分類 。 這一發現引起了干細胞研究領域的樂觀情緒 。
Drapeau解釋了為什么這如此令人興奮：
“當我們籠統地談論干細胞時 ， 我們說‘干細胞’好像它們都是一個東西 ， 但干細胞有很多不同的類型 。 例如毛囊和牙髓干細胞含有神經元標記物 ， 可以很容易地轉化為神經元修復大腦 。 此外 ， 正在修復的組織必須發出信號來吸引干細胞 ， 并且必須分泌化合物來刺激干細胞的功能 。 使用人工智能對需要修復的組織進行復雜分析 ， 并對任何特定個體的組織狀況進行分析 ， 將有助于選擇正確類型的干細胞和該干細胞群中最好的細胞 ， 以及伴隨的治療 ， 以優化基于干細胞的組織修復 。 ”


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Christian Drapeau 圖源：Kalyagen
此次實驗的成功歸功于人工智能的機器學習能力 ， 但預計深度學習可以被有益地引入再生醫學 。 對于這些可能性有許多未來的預測 ， 但其中許多并不像乍一看那樣遙不可及 。
研究人員認為 ， 人工智能可以幫助快速將再生醫學轉化為臨床實踐；該技術可用于預測細胞在不同環境中的行為 。 因此 ， 可以假設 ， 它可以用來模擬人類環境 。 這意味著研究人員可以更快地獲得深入的信息 。
也許最大膽的期望是使用人工智能來開創器官3D打印的可能性 。 在器官短缺是一個殘酷現實的世界里 ， 這肯定會派上用場 。 人工智能算法可以用來確定人造器官的最佳材料 ， 了解治療過程中的解剖學挑戰 ， 并設計器官 。
干細胞真的能和其他生物材料一起用于3D打印器官的生長嗎?如果這是可能的 ， 那么起搏器將很快讓位于3D打印心臟 。 3D打印的心臟瓣膜在印度已經成為現實 ， 這使其更有可能成為現實 。
雖然所有這些可能性都讓Drapeau興奮不已 ， 但他相信 ， 人工智能在數據分析和預測方面的能力(目前已被大量使用) ， 將成為其對干細胞研究最有益的貢獻；
“已經有研究表明 ， 放置在心臟結締組織(心臟的柔軟骨骼)上的干細胞可以引導新心臟的整個形成 。 干細胞有巨大的再生潛力 。 人工智能可以通過幫助建立這種類型的再生可以在體內協調的條件 ， 將這一水平提升到另一個水平 。 但我們必須感謝我們已經擁有的 ， 在過去的20年里 ， 我研究了內源性干細胞動員 ， 今天我們在Stemregen上取得了如此驚人的結果 ， 這證明再生醫學已經取得了成功 。 ”
隨著人工智能不斷超越行業界限 ， 我們只能坐等它實現其全部潛力承諾 。 誰知道呢?也許人工智能真的可以改變世界 。
Annie Brown為福布斯撰稿人 ， 表達觀點僅代表個人 。
譯 Stephen

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