数学モデルが生物学的3Dプリント条件の最適化に役立つ

数学モデルが生物学的3Dプリント条件の最適化に役立つ
出典: EngineeringForLife

3Dバイオプリンティング技術は、再生医療やがんの分野で大きな進歩を遂げました。印刷プロセス全体を通じて高い細胞生存率を維持することは、3D バイオプリンティングの精度、実験結果の妥当性、新しい治療法の発見に直接影響を与える可能性があるため、非常に重要です。望ましい結果を得るには、印刷中および印刷後の細胞生存率に影響を与えるさまざまな変数を含め、バイオプリンティング条件を最適化することが最も重要です。現在、これらの最適化は主に、時間とコストのかかる試行錯誤を通じて実現されています。


最近、カナダのウォータールー大学のDorsa Mohammadrezaei教授のチームは、ニューラルネットワークベースのベイズ最適化モデルを使用して、押し出しバイオプリンティングにおける細胞生存率を予測および最適化する研究を実施しました。研究結果は、2月15日に「ニューラルネットワークベースのベイズ最適化モデルによる押し出しベースのバイオプリンティングにおける細胞生存率予測と最適化」というタイトルでBiofabricationに掲載されました。


要点:

(1)まず、ゼラチンベースとアルギン酸ベースのバイオインクのパラメータデータセットを作成し、実験室で取得したデータと文献から得たデータを統合して、対応する細胞生存率を決定しました。

(2)次に、さまざまなバイオプリンティング変数に基づいて細胞生存率を予測する機械学習モデルを開発しました。訓練されたニューラルネットワークの回帰分析値は0.71、分類精度は0.86でした。現在開発されているモデルと比較すると、このモデルはパフォーマンスが優れており、予測効果も良好です。

(3)本研究ではさらに、ベイズ最適化モデルと開発された回帰ニューラルネットワークを組み合わせた革新的な最適化戦略を導入し、選択されたバイオプリンティングパラメータの最適な組み合わせを決定して細胞生存率を最大化し、試行錯誤の実験を削減します。最後に、実験検証により、最適化モデルが優れたパフォーマンスを発揮することが示されました。

ソース:
https://iopscience.iop.org/article/10.1088/1758-5090/ad17cf

生物学、細胞、最適化

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