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文丨Lisa
编丨Lisa
生物制造是一种先进的技术，在体外构建高度仿生的三维人体器官方面具有很大的前景。
这种技术将有助于解决器官移植中的免疫排斥和器官供体短缺问题，帮助医生为临床患者制定个性化治疗方案，并取代动物实验。生物制造通常涉及生物学、材料科学、机械工程和医学的跨学科应用，以产生需要处理和分析的大量数据和相关性。
人工智能（AI）凭借其在大数据处理和分析方面的卓越能力，可以在处理和处理跨学科数据和关系以及在生物制造中更好地整合和应用它们方面发挥至关重要的作用。近年来，半导体和集成电路产业的发展推动了计算机处理能力的快速进步。人工智能程序可以在短时间内进行多次学习和迭代，从而获得针对特定研究内容或问题的强大自动化能力。
迄今为止，许多人工智能程序已经应用于生物制造的各个过程，如提取生物信息，设计和优化结构，智能细胞分选，优化生物材料和工艺，实时监测和评估模型，加速这些技术的转化和发展，甚至改变传统的研究模式。
来自清华大学孙伟、庞媛等人综述了人工智能在生物制造领域所带来的重大变化和进展，并探讨了其未来的应用价值和方向。相关论文以AI for biofabrication为题发表在Biofabrication ( IF 8.2 ) Pub Date : 2024-11-04。
图1所示。人工智能集成生物制造原理图。(A)一个简单的生物制造流程图，分为三个步骤：制备过程，制造过程，评估和应用，生长因子（GFs）是一类生物活性蛋白或多肽，可调节细胞生长，增殖，分化和存活。它们是生物墨水配方中的常见成分。(B)医学图像预处理与特征提取。(C)模型设计与优化。(D)细胞分选和质量控制。
(E)生物墨水与生物打印参数优化。(F)制造过程的实时监控和补偿。(G)细胞状态监测、分析和预测。(H)组织模型结构评价，以血管网络形成为例。(I)组织模型生物学检测，以类器官为例。(J)未来前景：药物开发、筛选和给药。(K)未来前景：药物和新化合物的毒性试验和评价。(L)人工智能和深度神经网络模型的发展简图，在图(B)至图(K)中，黄色箭头表示人工智能参与了处理步骤。
图2.基于人工智能的医学图像处理。(A)卷积神经网络对神经内分泌肿瘤的全肿瘤分割旨在描绘医学图像中具有特定意义的感兴趣区域并提取相关特征。这为临床诊断和病理研究提供了可靠的依据，帮助医生做出更准确的诊断。图中为AI算法识别和检测医学诊断图像的典型过程。
(B)人工智能算法可以从图像中感兴趣的区域提取特征。这张图片显示了扫描到特征图的转换。(C) AI可以通过医学图像的识别实现肿瘤分级。(D) AI可以通过对图像的整体分析，进一步输出癌症病例的整体恶性预测、风险桶评分和预测癌结节的定位。
图3.基于人工智能的结构设计与细胞分选。(A)将不需要先验数据的机器学习模型应用于骨支架设计，提高了支架的性能和修复能力。(B)微流控芯片结构对流体动力学的影响研究。三种不同的流动雕刻装置改变相同的进口流体流动示意图（左），流动通道中基于人工智能的微柱序列预测研究（右）。
(C)基于人工智能的无标记成像流式细胞术，仅使用明场和暗场特征，可以预测DNA含量和细胞周期阶段。
图4.基于人工智能的生物链接及制造参数优化。(A)人工智能在油墨研究中的流程图；人工智能可以通过分析墨水性能测试和识别和分析印刷结构来评估墨水的可印刷性或预测墨水文化。
(B)基于贝叶斯优化算法的生物墨水可打印性分析。(C)基于人工智能的生物墨水配方和可印刷性预测。
图5.基于人工智能的制造参数优化。(A)基于挤压的生物打印受到多种参数相互作用的影响和调节。人工智能可以帮助优化挤出打印参数，提供更全面和深入的了解。
(B)基于人工智能的喷嘴形状对挤压材料性能影响分析。(C)人工智能在喷墨3D打印多参数优化中的应用。(D)人工智能在立体光刻工艺参数优化中的应用。
图6.基于人工智能的制造过程实时监控。(A)挤压生物打印和EHDP实时监控系统，集成AI对打印结构进行实时监控，包括结构缺陷、异常和可打印性等指标。
(B)非接触式实时监测细胞状态，人工智能可以从间接测量的电信号中分析模式来监测细胞状态。(C)微流控芯片的一个常见应用是生产均匀的微球。将人工智能集成到微球发电监测系统中，分析发电模式，监测微球生产状态。
图7.基于人工智能的生物制造模型检测。(A)经过训练的AI模型可以预测无标记细胞的荧光标记，并分析基因表达等状态。(B) AI可以帮助分析肿瘤球体模型的关键指标，评估其迁移和侵袭能力。
(C)人工智能在芯片上生成血管网络的分析与评价。(D)利用人工智能算法评估类器官生长发育状况。(E)通过人工智能对不同制造表面上的细胞状态进行评估和分析。
图8.结合人工智能和数字孪生技术的生物制造的未来应用。
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