干细胞技术与人工智能结合诊断遗传性心脏病

芬兰坦佩雷大学的Martti Juhola教授和Katriina Aalto-Set_l_教授的一项新研究表明,通过人工智能和机器学习,不仅可以准确地将患病的心脏细胞培养物与健康的心脏细胞培养物进行分类,而且还可以区分不同的心脏细胞培养物。在遗传性心脏病之间进食。

ipsc衍生的心肌细胞可以从血样或皮肤活检中获得。这些细胞目前被用来了解不同疾病的病理生理学,并为各种疾病识别新的潜在药物。

近年来,机器学习和人工智能有了很大的进步。坦佩雷大学的科学家现在已经将干细胞技术和人工智能结合起来研究细胞培养中跳动的心肌细胞。利用钙信号分析细胞的搏动行为。钙对于心肌细胞跳动是必不可少的,并且可以通过荧光标记来监测跳动。

相关报道新的循环免疫细胞可以帮助预测1型糖尿病的风险自身免疫的遗传风险可能与肠道微生物群的差异有关。尽管没有成功的承诺,干细胞倡导者再次希望纳税人在研究中积累亿万美元,心肌细胞要么来源于M遗传性心律失常(CPVT)、长QT综合征(LQTS)或肥厚性心肌病(HCM)患者,或健康人。记录单个心肌细胞的搏动,并使用分析软件教他们代表哪些疾病。然后,程序学会了分离不同的组,并识别每个细胞跳动行为中的特定特征。

该软件现在能够识别信号是来自携带致病突变个体的细胞还是来自健康个体的细胞。这是非常令人印象深刻的,但最大的惊喜是,该计划还可以分辨出疾病之间的差异。

这一重要的观察表明,ipsc衍生细胞和人工智能有潜力用于诊断。目前,遗传病主要是通过DNA分析来诊断的,但在许多情况下,结果并不能揭示DNA的改变是疾病的真正原因,还是仅仅是单纯的变异。这一新发现表明,在这种情况下,将人工智能和机器学习结合起来可以有所帮助。这些技术的结合也可用于非特异性但严重的心脏发现病例,以确定引起这些症状的特定疾病。

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