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Robótica e inteligencia artificial para acelerar los avances en medicina regenerativa

Robótica e inteligencia artificial para acelerar los avances en medicina regenerativa

Unos científicos han desarrollado un sistema robótico de inteligencia artificial para que determine por su cuenta las condiciones óptimas para cultivar las capas de retina de sustitución necesarias para ciertos tratamientos orientados a restaurar la visión. En el último experimento realizado, el sistema controló un proceso de prueba y error que abarcaba 200 millones de configuraciones posibles y consiguió mejorar de manera espectacular la viabilidad de los cultivos celulares necesarios para una terapia de medicina regenerativa. Este logro es un buen un ejemplo de cómo el diseño y la ejecución automatizados de experimentos científicos pueden aumentar la eficacia y la velocidad de la investigación en campos como el de la biología.

Las investigaciones en medicina regenerativa suelen requerir numerosos experimentos que exigen mucho tiempo y trabajo. En particular, la creación de tejidos específicos a partir de células madre (un proceso llamado diferenciación celular inducida) implica meses de trabajo, y el grado de éxito depende de una amplia gama de variables. Encontrar el tipo, la dosis y el momento de aplicación óptimos de los reactivos, así como las variables físicas óptimas, como el tiempo de transferencia de las células o la temperatura, es difícil y requiere una enorme cantidad de pruebas.

Para hacer este proceso más eficiente y práctico, un equipo de investigación dirigido por Genki Kanda, del Instituto RIKEN de Japón, se propuso desarrollar un sistema experimental autónomo que pueda determinar las condiciones óptimas y hacer crecer capas pigmentarias funcionales de la retina a partir de células madre. Se eligieron células del epitelio pigmentario de la retina porque la degeneración de estas células es un trastorno común relacionado con el envejecimiento que deja a las personas incapacitadas para ver. Y lo que es más importante, las capas del epitelio pigmentario de la retina trasplantadas ya han demostrado tener cierto éxito clínico.

Para que los experimentos autónomos tengan éxito, el robot debe realizar repetidamente la misma serie de movimientos y manipulaciones precisas, y la inteligencia artificial debe ser capaz de evaluar los resultados y formular el siguiente experimento. El nuevo sistema cumple estos objetivos con un robot humanoide de uso general llamado Maholo capaz de realizar experimentos biológicos de alta precisión. Maholo está controlado por un software de inteligencia artificial que utiliza un algoritmo de optimización de nuevo diseño para determinar qué parámetros deben cambiarse, y cómo deben cambiarse, a fin de mejorar la eficiencia de la diferenciación en la siguiente ronda de experimentos.

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