人工智能驱动的干细胞培养质量监测和控制:全面审查
Rohan Singh1, Hamid Ebrahimi Orimi2, Praveen Kumar Raju Pedabaliyarasimhuni2
1Department of Chemical Engineering, Polytechnique Montreal, Montreal, Quebec, Canada.
Biotechnology journal
|August 11, 2025
概括
人工智能 (AI) 为干细胞培养提供实时质量控制,超越传统方法. 这种方法增强了用于再生医学的干细胞的自动化,可扩展的生产.
科学领域:
- 再生医学是一种再生医学.
- 生物技术是生物技术.
- 人工智能的人工智能
背景情况:
- 干细胞研究提供了有前途的细胞治疗应用.
- 目前的质量监测方法是劳动密集型的,缺乏实时流程洞察力.
- 可扩展的干细胞生产需要先进的质量控制.
研究的目的:
- 探索人工智能 (AI) 驱动的方法,以实时控制干细胞培养的质量.
- 整合机器视觉,预测建模和基于传感器的监控,以实现动态质量跟踪.
- 突出AI在提高干细胞生物制造中的可扩展性,可复制性和自动化方面的潜力.
主要方法:
- 人工智能模型分析高分辨率成像和多传感器数据.
- 追踪关键质量属性 (CQA),包括细胞形态,增殖,分化和环境稳定性.
- 实时反系统和多omics数据的整合.
主要成果:
- 人工智能可实现自动异常检测和差异化跟踪.
- 动态监测细胞形态,增殖和分化潜力.
- 环境参数 (pH,氧,营养) 和遗传完整性的实时跟踪.
结论:
- 人工智能驱动的质量监测显著提高了干细胞生物制造中的可扩展性和可重复性.
- 自动化系统增强了过程控制,导致更好的临床翻译和监管合规性.
- 未来的方向包括进一步整合人工智能,以实现完全自动化的干细胞生产.


