En una impresionante demostración de prueba de concepto, un equipo interdisciplinario de científicos ha desarrollado un sistema bioelectrónico impulsado por un algoritmo de aprendizaje automático que puede cambiar el voltaje de la membrana en las células vivas y mantenerlo en un punto fijo durante 10 horas.
Cada célula viva mantiene un voltaje a través de la membrana celular que resulta de las diferencias en las concentraciones de iones cargados dentro y fuera de la célula. A menudo llamado potencial de membrana o potencial de reposo, este voltaje está regulado por canales iónicos en la membrana celular y juegapapeles importantes en la fisiología celular y funciones como la proliferación y diferenciación.
Controlar las células con bioelectrónica es difícil debido a las complejas formas en que las células responden a los cambios en su entorno y al proceso de retroalimentación autorreguladora natural conocido como homeostasis. Las células regulan los movimientos iónicos para mantener un voltaje de membrana estable, por lo que los investigadoressistema que podría contrarrestar esta respuesta natural.
"Los sistemas de retroalimentación biológica son fundamentales para la vida, y su mal funcionamiento a menudo está involucrado en enfermedades. Este trabajo demuestra que podemos modificar esta retroalimentación usando una combinación de dispositivos bioelectrónicos activados por aprendizaje automático y potencialmente restaurar su funcionamiento", dijo Marco Rolandi, profesor y presidente de ingeniería eléctrica e informática de la Escuela de Ingeniería UC Santa Cruz Baskin.
Rolandi es el autor principal correspondiente del artículo que describe este trabajo, publicado el 24 de septiembre en la revista Sistemas inteligentes avanzados . Los otros autores correspondientes que ayudaron a dirigir el proyecto son Marcella Gomez, profesora asistente de matemáticas aplicadas en UC Santa Cruz, y Michael Levin, director del Centro de Biología Regenerativa y del Desarrollo de la Universidad de Tufts y miembro asociado de la facultad del Instituto Wyssen la Universidad de Harvard.
Los investigadores desarrollaron un sistema que involucra una serie de bombas de protones bioelectrónicas que agregan o eliminan iones de hidrógeno de la solución en las proximidades de las células madre humanas cultivadas. Las células se modificaron genéticamente para expresar una proteína fluorescente en la membrana celular que responde a los cambios en la membranavoltaje. El sistema está controlado por un algoritmo de aprendizaje automático que rastrea cómo el voltaje de la membrana responde a los estímulos de las bombas de protones.
"Es un sistema de circuito cerrado, ya que registra el comportamiento de las células, determina qué intervención realizar mediante las bombas de protones, observa cómo reaccionan las células y luego determina la siguiente intervención necesaria para lograr y mantener el voltaje de la membranaestado que deseamos ", explicó Rolandi.
Gomez, quien desarrolló el algoritmo de aprendizaje automático, dijo que el algoritmo no se entrena con ningún dato por adelantado y no se basa en un modelo del sistema. En cambio, el "aprendizaje" ocurre en tiempo real cuando la red neuronal responde a la entradarespecto al estado actual del voltaje de la membrana.
"La naturaleza adaptativa de la biología, es decir, la capacidad de las células para cambiar su respuesta a los estímulos externos, requiere un enfoque adaptativo en los controles, donde los modelos estáticos y la información pasada pueden volverse obsoletos", dijo Gómez.
Debido a que el voltaje de la membrana de las células madre es diferente al de las células maduras diferenciadas, los investigadores están interesados en la posibilidad de utilizar el sistema para inducir y dirigir la diferenciación de las células madre en tipos de células específicos. Sin embargo, no lo hicieron,mire explícitamente la diferenciación celular en este estudio de prueba de concepto.
En términos más generales, la combinación de bioelectrónica y aprendizaje automático en un sistema biohíbrido de circuito cerrado tiene muchas aplicaciones potenciales en la medicina regenerativa y la biología sintética, dijo Rolandi. Señaló que los resultados de este estudio informarán el trabajo del equipo en un esfuerzo importantepara desarrollar un "vendaje inteligente" que proporcione un control inteligente bioelectrónico de la regeneración de heridas.
"Este estudio es una prueba de concepto importante para el uso de la bioelectrónica y el aprendizaje automático para controlar las funciones celulares", dijo.
Esta investigación fue financiada por la Agencia de Proyectos de Investigación Avanzada de Defensa DARPA.
Fuente de la historia :
Materiales proporcionado por Universidad de California - Santa Cruz . Original escrito por Tim Stephens. Nota: el contenido se puede editar por estilo y longitud.
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