Культивирование клеток — основополагающая технология, широко используемая в таких областях, как фармацевтическое производство, регенеративная медицина, пищевая наука и инженерия материалов. Ключевым компонентом успешного культивирования клеток является культуральная среда — раствор, содержащий необходимые питательные вещества, которые поддерживают рост клеток.
Поэтому оптимизация культуральной среды для конкретных применений имеет жизненно важное значение. Недавно машинное обучение стало мощным инструментом для эффективной оптимизации сред. Однако экспериментальные данные, используемые для обучения таких моделей, часто демонстрируют биологическую вариативность, вызванную колебаниями в поведении клеток и шумом от экспериментальных процедур или оборудования. Эта вариативность может значительно снизить прогностическую точность моделей машинного обучения.
В исследовании, опубликованном в New Biotechnology, учёные из Университета Цукубы разработали модель машинного обучения, которая учитывает биологическую вариативность и применила её для определения оптимальных составов бессывороточных культуральных сред.
Клетки CHO-K1 (полученные из яичника китайского хомячка) культивировали в различных средах, а концентрацию клеток измеряли для количественной оценки биологической вариативности. Исследователи интегрировали данные о составе среды, биологической вариативности и плотности клеток в структуру машинного обучения, которая объединила несколько алгоритмов. Они также использовали активное обучение — итеративный цикл обучения модели и экспериментальной проверки.
В результате они успешно разработали бессывороточную культуральную среду, которая обеспечила примерно в 1,6 раза более высокую плотность клеток по сравнению с коммерчески доступными продуктами. Поскольку среда была специально оптимизирована для клеток CHO-K1, исследование продемонстрировало способность модели учитывать уникальные потребности в питательных веществах отдельных типов клеток.
Эти результаты, как ожидается, помогут в разработке более эффективных культуральных сред для фармацевтического производства и регенеративной медицины. Учитывая, что биологическая вариативность присуща биологическим экспериментам, предложенный подход имеет широкую применимость в различных областях биологических исследований.
Предоставлено:
Университет Цукубы
[Университет Цукубы](http://www.tsukuba.ac.jp/en/)
Другие новости по теме
- Восприятие кислого вкуса: как SNAP25 обеспечивает передачу вкусовых сигналов и поддерживает жизнеспособность сенсорных клеток
- Машины времени ботаники: ИИ открывает сокровищницу данных в гербариях
- Эволюция черт корней кукурузы связана с изменениями окружающей среды и деятельностью человека, показывает исследование
- Садоводство в стиле хаос: дикая красота или беспорядок? Специалист по устойчивому ландшафту объясняет тренд
- Модели на основе спутниковых снимков помогают фермерам, выращивающим нут.
- Компактное устройство обнаруживает кишечную палочку за минуты
- Исследование выявило, что только горбатый кит способен к ловле с помощью пузырьковых сетей
- Новый фундаментальный атлас охватывает весь жизненный цикл Arabidopsis
- Учёные раскрыли давнюю тайну гена ENOD40, связанного с образованием клубеньков у бобовых растений
- Как можно очистить воды от цветения водорослей?
Другие новости на сайте
- Облёты Луны могут помочь сэкономить топливо в межпланетных полётах.
- Исследование связи между языком и эмоциями
- В США обнаружены осы-орехотворки, ранее неизвестные в стране.
- Биткоин и акции рухнули синхронно
- Череп ужасного волка может быть продан на аукционе за более чем 30 000 долларов
- Биткойн вытесняет золото и стремится к оценке в миллион долларов, заявляет Том Ли
- Общие воспоминания, разные эмоции: как польские семьи рассказывают о своей миграции в Германию
- Восприятие кислого вкуса: как SNAP25 обеспечивает передачу вкусовых сигналов и поддерживает жизнеспособность сенсорных клеток
- Тайники BlackRock в биткоинах составляют 3,7% от общего объёма: фонд продолжает наращивать вложения в Ethereum
- Уэбб обнаружил новую луну, вращающуюся вокруг Урана