多能干細胞可分化為多種類型的功能性細胞，這些功能性細胞為再生醫學、發育和疾病體外建模以及藥物篩選評估提供了無限的細胞來源，推動著再生醫學的臨床應用發展。然而，目前多能干細胞的定向分化效率仍存在不穩定的問題。實時監控整個分化過程并及時進行質控和干預、動態調整分化時間和誘導因子的濃度、確保分化正確軌跡對持續高效的多能干細胞分化至關重要。
近日，由北京交通大學劉一研究組聯合北京大學趙揚課題組、張玨研究組合作開發，讓人工智能賦能干細胞技術，為多能干細胞定向分化功能性細胞的高效、穩定生產提供了解決方案。最新成果已在Cell Discovery在線發表。
此次研究中，團隊開發了一種非侵入式的、基于細胞明場動態圖像和機器學習的策略，實時智能地調節和優化分化過程，實現跨細胞系和批次的持續高效分化，
該技術有望未來進一步發展成為基于人工智能的封閉式干細胞分化系統，并為建立基于細胞明場圖像的“經驗分享”平臺提供技術支持。
經驗證，這套方法和流程還可以用于多能干細胞向肝、腎等前體細胞分化，有效優化及改進了分化體系。這些發現有望為促進高質量多能干細胞產品在再生醫學領域里的臨床研究及規模化生產提供重要技術基礎。
干細胞研究與應用技術，是目前全球生命科技領域最頂尖的技術之一，也是我國在全球處于“并跑”地位的領域之一。此次北京交通大學劉一研究組等聯合開發的成果為干細胞技術的發展帶來注入強勁力量，技術的創新和進步離不開科研人員的潛心鉆研。
