设想未来的某一天，当你需要医疗护理时，有人会给检查，诊断问题，然后取出你身体的一些健康细胞（或者你预存的），然后培育它们用来治疗你的疾病。这种疗法将是个性化的，特别适合你和你的身体、基因以及生活在你肠道中的微生物。
这就是现代医学在“再生医学”领域的梦想！
然而，在现实生活中，这个梦想和它的实现之间有许多障碍。其中最大的障碍之一是复杂性。
细胞之间的差异往往如此之大，乃至科学家们很难预测细胞在任何给定的治疗方案中会做什么。即便一般的细胞产品，如果深入下去都涉及到数百万个参数，这意味着细胞治疗有数百万种可能出错的方式。
美国NIST国家标准技术研究所的生物学家卡尔·西蒙说：“众所周知，很难描述细胞产品的特征，它们不稳定，也不是同质的，表征它们的方法往往有很大的误差。”
这时人工智能AI恰如其分的出现，让我们有望攻克这一障碍。
关于AI
在1956年达特茅斯的一次研讨会上，计算机科学家约翰·麦卡锡将术语“人工智能”(AI)定义为“它是制造智能机器，特别是智能计算机程序的科学和工程。AI与使用计算机了解人类智能的类似任务有关，但不必局限于生物可观察的方法”。
随着技术进步每天都在发生，人工智能的进化也在科学界占据了一席之地，人工智能的目的是创造能够像人一样思考、推理、看和听的机器，以超越人类的智能。
开发人工智能是为了达到人类活动的每一个领域，以减少人们与日常工作以及复杂任务相关的努力，努力实现准确性和精确性，人工智能已被纳入一些认知领域(如语音和面部识别)。如今，机器学习(ML)和深度学习(DL)在各个领域都有先进的人工智能，包括图像分类、文本分析、语音/面部识别、自动驾驶汽车、自然语言处理以及医学。分析复杂医学数据的能力和利用数据集中有意义的联系的潜力不仅可用于诊断和治疗，还可用于预测多种临床情况下的结果。复杂疾病和复杂医疗诊断技术的出现创造了许多机会，可以利用AI技术在正确的时间为患者护理部署更明确、有效和有影响力的干预措施。
根据Frost和Sullivan从医疗保健中的人工智能和认知计算系统得出的报告，医疗人工智能行业在2014年赚了6.338亿美元，预计到2021年将以40%的年增长率达到66亿美元。总体而言，人工智能有望将治疗效果提高30%至40%，同时将治疗成本降低高达50%。
AI在生物医学中的应用
人类的生命活动是由基因、细胞、器官等多个层次的复杂相互作用构成的。
要了解生物体内外的运作和变化，需要大量的数据和分析方法。人工智能（AI）可以模拟和扩展人类的认知和决策能力。AI在生物医学领域有着广泛的应用和前景，可以帮助研究人员探索生命的奥秘，也可以帮助医生提高疾病的诊断和治疗效率。
一方面，AI可以用于生物体内的研究，即对基因、细胞、器官等进行深入的分析和调控。
另一方面，AI也可以用于生物体外的研究，即对血液、唾液、粪便等体液或排泄物进行检测和分析。
传统对生物标志物的检测方法往往需要采集大量样本，并送到实验室进行复杂的操作和分析，耗时费力且不准确。而AI可以通过机器学习和图像识别等技术，提高检测的速度、灵敏度和准确度，并实现无创或微创、便捷或自动化的操作。
AI在干细胞治疗中的应用
使用人工智能研究干细胞图像分析的领先国家分布，美国、中国、日本位居前列
尽管干细胞治疗在理论上看起来很简单，但是真正要深度描述所有的细胞产品是非常困难的，因为细胞是不稳定且不均匀的。
科学家认为，数据挖掘、机器学习和卷积神经网络等各种人工智能技术可以帮助提供解决这一复杂性的准确测量，这可能是完善干细胞疗法的关键。
日本东京医科齿科大学（TMDU）的研究人员发布一种基于深度学习的自动细胞跟踪(DeepACT)技术；该技术可用于识别人工培养的干细胞，且可以无创伤监测控制干细胞质量。该程序包括两个主要模块：通过深度学习，从培养物的相差图像中以「单细胞分辨率」识别人类角质形成细胞；然后，使用状态空间模型跟踪菌落中角质形成细胞的运动轨迹。DeepACT基于深度学习的级联细胞检测方法和基于卡尔曼滤波器算法的跟踪方法相结合，在培养物的相差图像中，成功跟踪了密集的人表皮角质形成细胞集落内的单个细胞，并且可以快速分析单个角质形成细胞的运动指数，从而能够对角质形成细胞动态响应培养条件的变化进行定量评估。运动指数最高的干细胞会更有可能生长为健康皮肤，因此它们适合作为新皮肤移植给烧伤患者。
基于深度学习的细胞自动跟踪模型的开发
美国国家眼科研究所的一项研究，试图加快干细胞在治疗年龄相关性黄斑变性(AMD)中的质量控制。通过DNN，研究人员从细胞的图像中预测了不同场景和环境下的细胞功能。这个人工智能程序使用了一个众所周知的模型架构——GoogLeNet。通过这种技术，可以判定实验室培养的眼睛细胞组织的活力有无，在36次预测中，人工智能只出现1次错误。这种识别活干细胞的技术被称为QBAM，在不需要临床专业知识的情况下，可以在几分钟内用自动化明视野显微镜在植入组织上识别细胞的许多特征、供体身份和异常样本。这种非侵入性测试方法可以最小化误差，并防止干细胞治疗领域中产生不期望的副作用。
左图:组织工程视网膜色素上皮(RPE)的透射光明视野图像。成熟的RPE表达黑色素，黑色素是一种吸收光线以在图像中产生黑暗区域的色素。单个细胞可以被视为直径约为0.01至0.02毫米的小圆形。右图:定量的“吸光度”图像，右下角有一个已校准的吸光度刻度。人工智能算法能够检测到人类不明显的色素沉着中的微妙模式，这可以预测RPE样本的质量。
Fan等研究者从人的尿液细胞中获得iPSCs，并使用CNN进行菌落识别和半监督分割，这是机器学习的一个重要方面，可以从有限的标记数据中理解视觉信息，以检测菌落位置和边界。在细胞重编程过程中，研究使用隐马尔可夫模型(HMM)来预测集落形成的生长期和成熟时间窗。HMM是一种有效的学习算法，可以利用原始数据而无需预处理，它广泛用于图像处理，其中观察值是时间上的图像序列。该研究的的重要结论是，AI对人类和小鼠iPSC检测都非常有效。
Shouval等研究者使用数据挖掘应用方法ML算法临床预测造血干细胞移植后100天的总死亡率。ML算法之一交替决策树(ADT)算法，用于使用自变量和因变量进行计算。自变量包括:疾病分期、Karnoisky表现评分、供体类型、受体供体血清状态和HSCT年份，而因变量包括:年龄、诊断、从诊断到移植的天数、预处理方案和每年移植次数。沿着所有路径的所有预测值的总和作为连续的概率平均值，可以用于将患者分类为阳性或阴性以及更高或更低的值。
在Kavita等研究者的研究中，新提出的将图像处理方法与V-CNN模型相结合的框架，这在鉴定iPSC集落的质量方面产生了有希望的结果。他们从分割的菌落中选择菌落形态和纹理的元素，并将这些输入输入到V-CNN模型中，这是首次使用CNN对菌落质量进行输入特征向量分类，可以区分健康和不健康的iPSC菌落。V-CNN模型处理分类工作的适用性证明了比竞争的SVM分类器更高的分类精度。实验结果表明，所建议的深度V-CNN技术可以以95.5%的准确度检测菌落质量，超过了SVM分类器75.2%的准确度，证明这是临床应用可行的决策支持模型。
Waisman等研究者旨在使用CNN区分多能干细胞和早期分化细胞，使用透射光显微镜图像进行训练。使用两个神经网络分析了总共1116幅图像:具有简单增强(DenseNet-SA)的密集卷积网络(DenseNet)和不具有或具有简单图像增强(ResNet-SA)的残差网络50(ResNet
50)。在这项研究中，混淆矩阵表明，两个神经网络预测具备更高的准确性，将神经网络用于细胞模型的其他好处包括高精度的连续、自动、实时检测。
干细胞疗法的另一个重要问题是生物安全和生物效率。扎曼等研究者通过利用机器学习来解决这个问题，其中使用成像数据和分析来表征干细胞的形态和表型变化，方法是比较不同条件和环境扰动下的癌症和干细胞数据，并将其与深度学习算法(如CNN、SVM和朴素贝叶斯)相结合，这可以确保生物安全和生物效率。
总结
正如以上的诸多研究看出，创建一个通用的“高性能计算平台”正在改变干细胞研究和应用的未来。AI的应用将会渗透到整个治疗的全过程。
算法、机器学习、数据挖掘、深度神经网络等等都表明，人工智能可以提高准确性。这些技术进步有助于检测iPSC集落分类的可靠框架、细胞形态学鉴定、健康与不健康细胞的非侵入性细胞治疗表征、鉴定癌症干细胞中未描述的形态学特征以及精确预测药物效果。
我们认为当前的AI还处于相对原始阶段，未来需要进行更多的研究来总结与人工智能和干细胞治疗相关的特定疾病的详细益处和风险。
同时我们也看到越来越多的干细胞公司正在引入AI技术，譬如生物技术公司Cellino等公司投资7500万美元，其目标是将人工智能技术融入自动化干细胞制造的开发中，在未来三年内将收益率提高到至少80%，这有可能使细胞治疗大众化，同时也试图实现成本效益。
参考文献：
1.Shende P, Devlekar NP. A Review on the Role of Artificial Intelligence in Stem Cell Therapy: An Initiative for Modern Medicines. Curr Pharm Biotechnol. 2021;22(9):1156-1163. doi:10.2174/1389201021666201007122524
2.Srinivasan M, Thangaraj SR, Ramasubramanian K, Thangaraj PP, Ramasubramanian
KV. Exploring the Current Trends of Artificial Intelligence in Stem Cell Therapy: A Systematic Review. Cureus. 2021 Dec 1;13(12):e20083. doi: 10.7759/cureus.20083. PMID: 34873560; PMCID: PMC8635466.
3.https://www.nist.gov/news-events/news/2019/11/stem-cells-and-ai-better-together
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