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机器学习将有助于培育人造器官
来自莫斯科物理技术研究所的科学家以及来自系统编程研究所和眼科研究所的同事以他们的名字命名。美国哈佛医学院的查尔斯·谢彭斯开发了一种神经网络，能够在视网膜最终分化之前识别正在发育的视网膜组织。为此，该算法与人类不同，不需要额外的细胞修改。这使得该方法可以在培养用于移植的视网膜时使用。
来源:Robogeek新闻频道（关于机器人技术的俄罗斯与世界新闻）来自莫斯科物理技术研究所的科学家以及来自系统编程研究所和眼科研究所的同事以他们的名字命名。美国哈佛医学院的查尔斯·谢彭斯开发了一种神经网络，能够在视网膜最终分化之前识别正在发育的视网膜组织。为此，该算法与人类不同，不需要额外的细胞修改。这使得该方法可以在培养用于移植的视网膜时使用。
研究结果发表在《细胞神经科学前沿》杂志上。
已发布在多细胞生物中，每种器官和组织类型都由具有不同功能和特性的细胞组成。他们在开发过程中获得这些功能。一开始，所有细胞都是一样的，但它们有潜力创造出成熟生物体的所有类型的细胞，此时这样的细胞被称为干细胞。当其中一些开始合成在某些组织中起作用的蛋白质时，细胞就会分化和特化。此后，细胞群形成不同的组织和器官。
在体外再现各种组织发育过程的最现代方法是三维细胞聚集体 - 细胞器的分化技术。这项技术已经在研究视网膜、大脑、内耳、肠道、胰腺和许多其他组织的发育方面显示出其有效性。由于使用该技术的分化过程基于自然发育机制，因此产生的组织与自然器官非常相似。