多能干细胞可分化为多种类型的功能性细胞，这些功能性细胞为再生医学、发育和疾病体外建模以及药物筛选评估提供了无限的细胞来源，推动着再生医学的临床应用发展。然而，目前多能干细胞的定向分化效率仍存在不稳定的问题。实时监控整个分化过程并及时进行质控和干预、动态调整分化时间和诱导因子的浓度、确保分化正确轨迹对持续高效的多能干细胞分化至关重要。
近日，由北京交通大学刘一研究组联合北京大学赵扬课题组、张珏研究组合作开发，让人工智能赋能干细胞技术，为多能干细胞定向分化功能性细胞的高效、稳定生产提供了解决方案。最新成果已在Cell Discovery在线发表。
此次研究中，团队开发了一种非侵入式的、基于细胞明场动态图像和机器学习的策略，实时智能地调节和优化分化过程，实现跨细胞系和批次的持续高效分化，
该技术有望未来进一步发展成为基于人工智能的封闭式干细胞分化系统，并为建立基于细胞明场图像的“经验分享”平台提供技术支持。
经验证，这套方法和流程还可以用于多能干细胞向肝、肾等前体细胞分化，有效优化及改进了分化体系。这些发现有望为促进高质量多能干细胞产品在再生医学领域里的临床研究及规模化生产提供重要技术基础。
干细胞研究与应用技术，是目前全球生命科技领域最顶尖的技术之一，也是我国在全球处于“并跑”地位的领域之一。此次北京交通大学刘一研究组等联合开发的成果为干细胞技术的发展带来注入强劲力量，技术的创新和进步离不开科研人员的潜心钻研。
