AI-driven control of bioelectric signalling for real-time topological reorganization of cells

要約

生体電気シグナル伝達の理解と操作は、発達生物学、再生医療、および合成生物学の新しい進歩の波を提示する可能性があります。
イオン運動によって引き起こされる細胞膜全体の電圧勾配として定義される生体電気シグナルは、細胞分化、増殖、アポトーシス、および組織形態形成などの重要なプロセスの調節に役割を果たします。
最近の研究は、これらのシグナルを調節して、平面やカエルなどの生物の制御された組織の再生と形態学的転帰を達成する能力を示しています。
しかし、特に膜電位の空間的および時間的ダイナミクスを予測および制御し（V_MEM）、組織と臓器の発達における規制の役割を理解し、病気の治療潜在性を調査することにおいて、重要な知識のギャップが残ります。
この作業では、組織の再生と形態形成を導くための生体電気信号のリアルタイム操作のためのラボオートメーション技術とともに、深い強化学習（DRL）フレームワークを使用した実験を提案します。
提案されたフレームワークは、生物学的システムと継続的に相互作用し、直接的な生物学的フィードバックに基づいて戦略を適応させる必要があります。
DRLと、光遺伝学、電圧感受性染料、蛍光レポーター、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包括的なプラットフォームを提供し、形態形成、最小実験モデルの識別モデル、および定量的生物電気モデルの識別、および定量的生物電気モデルの同定の生物電気メカニズムの理解を改善することができます。
再生医療および癌療法に関連しています。
最終的に、この研究の目的は、生体電気シグナル伝達を利用して、新しい生物医学および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です。

要約(オリジナル)

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.

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