論文の概要: AI-driven control of bioelectric signalling for real-time topological reorganization of cells

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2503.13489v2
• Date: Wed, 19 Mar 2025 14:56:52 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-03-20 15:19:31.617014
• Title: AI-driven control of bioelectric signalling for real-time topological reorganization of cells
• Title（参考訳）: リアルタイムトポロジカル再構成のためのAIによる生体電気シグナル伝達制御
• Authors: Gonçalo Hora de Carvalho,
• Abstract要約: 生体電気信号は、細胞の分化、増殖、アポトーシス、組織の形態形成を含む重要な過程を制御するのに重要な役割を果たしている。 近年の研究では、これらのシグナルを調節して組織再生を制御できることが示されている。 本研究の目的は、生体電気信号を用いた新しいバイオメディカル・バイオエンジニアリング応用の開発である。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License:
• Abstract: Understanding and manipulating bioelectric signaling could present a new wave of progress in developmental biology, regenerative medicine, and synthetic biology. Bioelectric signals, defined as voltage gradients across cell membranes caused by ionic movements, play a role in regulating crucial processes including cellular differentiation, proliferation, apoptosis, and tissue morphogenesis. Recent studies demonstrate the ability to modulate these signals to achieve controlled tissue regeneration and morphological outcomes in organisms such as planaria and frogs. However, significant knowledge gaps remain, particularly in predicting and controlling the spatial and temporal dynamics of membrane potentials (V_mem), understanding their regulatory roles in tissue and organ development, and exploring their therapeutic potential in diseases. In this work we propose an experiment using Deep Reinforcement Learning (DRL) framework together with lab automation techniques for real-time manipulation of bioelectric signals to guide tissue regeneration and morphogenesis. The proposed framework should interact continuously with biological systems, adapting strategies based on direct biological feedback. Combining DRL with real-time measurement techniques -- such as optogenetics, voltage-sensitive dyes, fluorescent reporters, and advanced microscopy -- could provide a comprehensive platform for precise bioelectric control, leading to improved understanding of bioelectric mechanisms in morphogenesis, quantitative bioelectric models, identification of minimal experimental setups, and advancements in bioelectric modulation techniques relevant to regenerative medicine and cancer therapy. Ultimately, this research aims to utilize bioelectric signaling to develop new biomedical and bioengineering applications.
• Abstract（参考訳）: 生体電気信号の理解と操作は、発達生物学、再生医療、合成生物学における新たな進歩の波をもたらす可能性がある。 生体電気信号は、イオン移動によって引き起こされる細胞膜の電圧勾配として定義されるが、細胞分化、増殖、アポトーシス、組織形態形成などの重要な過程を調節する役割を担っている。 近年の研究では、プラナリアやカエルなどの生物において、これらのシグナルを調節して組織再生と形態学的結果を達成する能力が実証されている。 しかしながら、重要な知識ギャップは、特に膜電位(V_mem)の空間的および時間的ダイナミクスを予測し、制御し、組織や臓器の発達におけるそれらの調節的役割を理解し、疾患におけるそれらの治療的ポテンシャルを探索することにおいて残されている。 本研究では,組織再生と形態形成を誘導する生体電気信号のリアルタイム操作のための実験室自動化技術とともに,深層強化学習(DRL)フレームワークを用いた実験を提案する。 提案手法は, 生体システムと連続的に相互作用し, 直接的生物学的フィードバックに基づく戦略を適応させる。 DRLと、オプトジェネティクス、電圧感受性染料、蛍光リポーター、高度な顕微鏡などのリアルタイム測定技術を組み合わせることで、正確な生体電気制御のための総合的なプラットフォームを提供し、形態形成における生体電気機構の理解、定量的な生体電気モデル、最小限の実験装置の同定、再生医療やがん治療に関連する生体電気変調技術の進歩をもたらす可能性がある。 最終的には、生体電気信号を利用して、新しいバイオメディカル・バイオエンジニアリングアプリケーションを開発することを目的としている。

関連論文リスト

• GENERator: A Long-Context Generative Genomic Foundation Model [66.46537421135996]
  本稿では,98k塩基対 (bp) と1.2Bパラメータからなるゲノム基盤モデル GENERator を提案する。 DNAの386Bbpからなる拡張データセットに基づいて、GENERatorは、確立されたベンチマークと新しく提案されたベンチマークの両方で最先端のパフォーマンスを実証する。 また、特に特定のアクティビティプロファイルを持つエンハンサーシーケンスを即応的に生成することで、シーケンス最適化において大きな可能性を秘めている。
  論文  参考訳（メタデータ） (2025-02-11T05:39:49Z)
• Biology Instructions: A Dataset and Benchmark for Multi-Omics Sequence Understanding Capability of Large Language Models [51.316001071698224]
  本稿では,生物配列関連命令チューニングデータセットであるBiology-Instructionsを紹介する。 このデータセットは、大きな言語モデル(LLM)と複雑な生物学的シーケンスに関連するタスクのギャップを埋めることができます。 また、新たな3段階トレーニングパイプラインを備えたChatMultiOmicsという強力なベースラインも開発しています。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-12-26T12:12:23Z)
• Simulation of Nanorobots with Artificial Intelligence and Reinforcement Learning for Advanced Cancer Cell Detection and Tracking [0.0]
  本研究では,複雑な環境下でのナノロボットナビゲーションを最適化するための新しい強化学習フレームワークを提案する。 計算機シミュレーションモデルを用いて,癌細胞と生物学的障壁を有する三次元空間におけるナノロボットの挙動を探索する。 提案手法はQラーニングを用いてリアルタイムバイオマーカー濃度データに基づいて運動戦略を洗練し,ナノロボットが標的とする薬物のデリバリーのために癌組織への自律移動を可能にする。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-11-04T18:16:40Z)
• Engineering morphogenesis of cell clusters with differentiable programming [2.0690546196799042]
  我々は、局所的な相互作用規則と遺伝的ネットワークを発見するために、自動分化の最近の進歩を利用する。 細胞間相互作用のパラメータを解釈可能な遺伝的ネットワークの形で学習できることが示される。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-07-08T18:05:11Z)
• CRISPR-GPT: An LLM Agent for Automated Design of Gene-Editing Experiments [51.41735920759667]
  大規模言語モデル(LLM)は様々なタスクにおいて有望であるが、しばしば特定の知識が欠如し、生物学的設計の問題を正確に解くのに苦労する。 本研究では,CRISPRに基づく遺伝子編集実験の設計プロセスを自動化するために,ドメイン知識と外部ツールを付加したLCMエージェントであるCRISPR-GPTを紹介する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-04-27T22:59:17Z)
• Causal machine learning for single-cell genomics [94.28105176231739]
  単細胞ゲノミクスへの機械学習技術の応用とその課題について論じる。 まず, 単一細胞生物学における現在の因果的アプローチの基盤となるモデルについて述べる。 次に、単一セルデータへの因果的アプローチの適用におけるオープンな問題を特定する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-10-23T13:35:24Z)
• Rapid prediction of lab-grown tissue properties using deep learning [0.0]
  テザリング型で培養したセルラーデンハイドロゲルの自己組織化におけるメカノビロジーの役割を機械学習ツールを用いて予測する。 機械学習アルゴリズムはバイオ物理法よりもはるかに高速である。 足場と3Dバイオプリンティングのための将来の拡張は、追加のアプリケーションを開く。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-03-31T12:49:37Z)
• Contrastive-Signal-Dependent Plasticity: Self-Supervised Learning in Spiking Neural Circuits [61.94533459151743]
  この研究は、スパイキングネットワークのシナプスを調整するための神経生物学的に動機づけられたスキームを設計することの課題に対処する。 我々の実験シミュレーションは、繰り返しスパイクネットワークを訓練する際、他の生物学的に証明可能なアプローチに対して一貫した優位性を示す。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-03-30T02:40:28Z)
• Realizing Molecular Machine Learning through Communications for Biological AI: Future Directions and Challenges [4.059849656394191]
  分子機械学習(MML)に向けて、従来の装置よりもはるかに小さいスケールと媒体について検討する。 MMLの操作の基礎は、化学反応を通じて分子によって伝播される情報の輸送、処理、解釈である。 私たちは将来的な方向性と、この分野が解決できる課題に注目します。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-12-22T17:53:25Z)
• An Artificial Chemistry Implementation of a Gene Regulatory Network [3.270664282725826]
  遺伝子制御ネットワーク(英: Gene Regulatory Networks)は、タンパク質とペプチドの生産レベルを決定する生物学的生物の相互作用ネットワークである。 本研究では、細胞オートマタと人工化学を組み込んだ、生物学的により現実的な遺伝子制御ネットワークモデルを提案する。 システムの初期状態が生成したダイナミクスに与える影響の分析を行い、そのような進化可能なモデルが所望のタンパク質のダイナミクスの生成に向けられることを示した。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-09-09T04:06:39Z)
• Towards an Automatic Analysis of CHO-K1 Suspension Growth in Microfluidic Single-cell Cultivation [63.94623495501023]
  我々は、人間の力で抽象化されたニューラルネットワークをデータレベルで注入できる新しい機械学習アーキテクチャを提案する。 具体的には、自然データと合成データに基づいて生成モデルを同時に訓練し、細胞数などの対象変数を確実に推定できる共有表現を学習する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2020-10-20T08:36:51Z)

関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。

指定された論文の情報です。
本サイトの運営者は本サイト（すべての情報・翻訳含む）の品質を保証せず、本サイト（すべての情報・翻訳含む）を使用して発生したあらゆる結果について一切の責任を負いません。