Celkweek sigue siendo una tecnología fundamental en varias áreas, que incluye producción farmacéutica, medicina regenerativa, ciencias de los alimentos y tecnología de materiales. Un factor crítico que contribuye al éxito de Celkweek es la composición del medio de reproducción, que ofrece nutrientes esenciales necesarios para el crecimiento celular. Es por eso que optimizar este medio para aplicaciones específicas se ha vuelto cada vez más importante.
El progreso reciente está viendo que el aprendizaje automático surge como una herramienta robusta para optimizar eficientemente los medios de cultivo. Sin embargo, queda un desafío importante: los datos experimentales que se utilizan para entrenar estos modelos de aprendizaje automático a menudo reflejan la variabilidad biológica. Esta variabilidad proviene de las fluctuaciones en el comportamiento de las células y el ruido introducido durante los procedimientos o equipos experimentales. Dichas inconsistencias pueden socavar considerablemente la precisión predictiva de los modelos para el aprendizaje automático.
En un estudio reciente, investigadores de la Universidad de Tsukuba han abordado este desafío al desarrollar un modelo de aprendizaje automático que tenga en cuenta explícitamente la variabilidad biológica. Su objetivo era identificar formulaciones óptimas para los medios culturales libres de suero. El estudio incluyó específicamente el cultivo de células CHO-K1, que se derivan de los ovarios de hámster chino, en varios medios para medir las concentraciones celulares y evaluar la variabilidad biológica.
Al integrar datos sobre la composición media, la variabilidad biológica y la densidad celular en un marco de aprendizaje automático, los investigadores utilizaron múltiples algoritmos para mejorar la potencia predictiva. También utilizaron el aprendizaje activo, un ciclo repetido de entrenamiento modelo seguido de validación experimental, para refinar su enfoque.
Los resultados fueron prometedores y demostraron un medio de reproducción sin suero que produjo una densidad celular de 1.6 veces mayor en comparación con los productos comerciales existentes. La naturaleza personalizada de este medio, especialmente hecha para células CO-K1, muestra el poder del modelo para comprender y aplicar los requisitos de alimentos únicos de los diferentes tipos de células.
Estos hallazgos son una promesa importante para áreas como la producción farmacéutica y la medicina regenerativa, lo que sugiere que los medios culturales hechos a medida pueden conducir a procesos de producción más eficientes. Dada la variabilidad biológica inherente que está presente en la investigación biológica, se espera que la metodología desarrollada en este estudio tenga aplicaciones extensas en diversas disciplinas, por lo que el camino se elimina para mejorar la eficiencia en las prácticas de cultivo celular.
