Investigación celular automatizada con ayuda de la inteligencia artificial
Los investigadores recibirán financiación EXIST para el proyecto spin-off "LABMaiTE"
LABMaiTE
LABMaiTE pretende simplificar la realización de experimentos celulares empíricos con la ayuda de la inteligencia artificial y la automatización. Los datos experimentales obtenidos son evaluados e interpretados automáticamente por el software. La ejecución autónoma de los experimentos pretende mejorar la reproducibilidad de los resultados experimentales, dar a los científicos más tiempo para su investigación y aprovechar el potencial de la inteligencia artificial en el campo del cultivo celular automatizado. "La capacidad de reconocer patrones dentro de grandes cantidades de datos ayuda a acelerar enormemente el proceso de investigación y, por tanto, tiene un valor incalculable, especialmente en la investigación biológica", afirma Jonas Bermeitinger.
Para ello, la empresa proporciona tanto el hardware como el software necesarios para la realización de experimentos, la adquisición de datos y su análisis. Los fundadores de LABMaiTE ya presentaron una patente para el hardware y el software a través de la Universidad en 2018. La spin-off se está llevando a cabo en colaboración con el Laboratorio de Neurorobótica de la Universidad, el Lighthouse Core Facility del Centro Médico - Universidad de Friburgo y la Fundación BioThera Roland Mertelsmann.
Una primera aplicación del proceso se está llevando a cabo actualmente con células de levadura y se utiliza en el cultivo de levadura cervecera y orgánica. Posteriormente, la empresa quiere entrar en el mercado de la producción de carne en laboratorio. Paralelamente, se están desarrollando aplicaciones para la investigación del cáncer en colaboración con el Centro Médico. "Por ejemplo, LABMaiTE permite al personal de laboratorio en la investigación del cáncer concentrarse en lo esencial de la investigación, como la identificación de nuevas y eficaces sustancias activas", dice Bermeitinger. La dosis óptima y la mejor combinación posible con otras sustancias activas existentes se determinan a partir de datos de ensayos reales mediante el aprendizaje automático, sin intervención humana.
Nota: Este artículo ha sido traducido utilizando un sistema informático sin intervención humana. LUMITOS ofrece estas traducciones automáticas para presentar una gama más amplia de noticias de actualidad. Como este artículo ha sido traducido con traducción automática, es posible que contenga errores de vocabulario, sintaxis o gramática. El artículo original en Inglés se puede encontrar aquí.
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