Tsukuba Universitetindəki tədqiqatçılar süni intellektin köməyi ilə bioloji dəyişkənlikləri nəzərə alaraq serum tərkibsiz mədəniyyət məhlulunun optimallaşdırılması sahəsində mühüm nailiyyət əldə ediblər. Bu araşdırma "New Biotechnology" jurnalında dərc edilib və süni intellektin bioloji dəyişkənlikləri modelləşdirərək daha effektli nəticələr əldə etmə potensialını nümayiş etdirib.

Hüceyrə mədəniyyəti farmasevtik istehsal, regenerativ tibb, qida elmi və material mühəndisliyi kimi sahələrdə geniş istifadə olunan əsas texnologiyadır. Hüceyrə mədəniyyətinin uğurlu olması üçün əsas komponent olan mədəniyyət məhlulu hüceyrə böyüməsini dəstəkləyən vacib qida maddələrini ehtiva edir. Bu məhlulun spesifik tətbiqlər üçün optimallaşdırılması vacibdir. Lakin eksperimental məlumatlarda bioloji dəyişkənliklər, hüceyrə davranışındakı dəyişikliklər və eksperimental prosedurların yaratdığı səs-küy süni intellekt modellərinin prediktiv dəqiqliyini azalda bilər.

Tsukuba Universitetinin tədqiqatçıları bioloji dəyişkənlikləri nəzərə alan bir süni intellekt modeli hazırlayıblar. Çin hamsteri yumurtalıq hüceyrələrindən (CHO-K1) alınan hüceyrələr müxtəlif məhlullarda yetişdirilib və bioloji dəyişkənlikləri qiymətləndirmək üçün hüceyrə konsentrasiyaları ölçülüb. Tədqiqatçılar məhlulun tərkibi, bioloji dəyişkənlik və hüceyrə sıxlığı ilə bağlı məlumatları birləşdirərək bir neçə alqoritmi özündə birləşdirən süni intellekt çərçivəsi yaradıblar. Bundan əlavə, aktiv öyrənmə metodundan istifadə edərək modelin təlimi və eksperimental təsdiqi iterativ şəkildə həyata keçirilib.

Bu yanaşmanın nəticəsi olaraq, CHO-K1 hüceyrələri üçün xüsusi olaraq optimallaşdırılmış serum tərkibsiz mədəniyyət məhlulu hazırlanıb. Bu məhlul, kommersiya məhsulları ilə müqayisədə hüceyrə sıxlığını təxminən 1.6 dəfə artırmağa nail olub. Tədqiqat göstərib ki, model fərdi hüceyrə növlərinin unikal qida ehtiyaclarını effektiv şəkildə əks etdirə bilər.

Bu tapıntılar farmasevtik istehsalda və regenerativ tibbdə daha effektiv mədəniyyət məhlullarının hazırlanmasına kömək edə bilər. Bioloji təcrübələrdə bioloji dəyişkənliklərin təbii olduğu nəzərə alınaraq, təklif olunan yanaşmanın bioloji araşdırmaların müxtəlif sahələrində geniş tətbiq imkanları olduğu vurğulanıb.