机器学习的应用在预测中细胞干细胞的骨质分化中的应用
Hanyue Mao1, Zheng Zhou1, Ying Yang1
1Department of Biology and Chemistry, College of Science, National University of Defense Technology, Changsha 410073, China.
Bioengineering (Basel, Switzerland)
|October 29, 2025
概括
机器学习 (ML) 有助于预测介质干细胞 (MSC) 的骨质分化,用于骨再生. 本综述详细介绍了ML在形态学,体质学和查中的应用,以提高预测准确性和治疗策略.
科学领域:
- 生物医学工程 生物医学工程
- 计算生物学 计算生物学
- 再生医学是一种再生医学.
背景情况:
- 骨缺陷存在重大临床挑战,传统疗法面临局限性.
- 介酶干细胞 (MSC) 显示出骨再生的前景,但具有不可预测的分化.
- 机器学习 (ML) 为分析复杂的生物数据和预测差异化提供了先进的工具.
研究的目的:
- 审查ML在预测MSCs的骨质分化中的应用.
- 探索ML在应对MSC骨再生方面的挑战中的作用.
- 为 ML 在这个领域的潜力提供全面的概述.
主要方法:
- 对ML在预测骨质分化中的应用进行系统审查.
- 在细胞形态学,奥米克数据和药物/生物材料查中分析ML.
- ML模型的比较,包括ResNet-50,LASSO和随机森林.
主要成果:
- 使用ML可以通过细胞形态学早期,非侵入性地预测骨质分化.
- 通过OMIC数据分析,ML促进了生物标记物的发现.
- ML有助于选药物和生物材料来增强骨质生成.
结论:
- 通过提高预测准确度,ML可以彻底改变基于MSC的骨再生.
- 解决数据标准化和模型可解释性对于临床翻译至关重要.
- 未来的方向包括优化ML策略,以提高骨再生的治疗结果.
