El avance de las nuevas tecnologías tiene también un importante papel en la salud. Desde hace años son una herramienta para mejorar el abordaje de los pacientes, dirigirse hacia la personalización de la atención y apostar por una visión más sostenible.
Ahora, investigadores del Centro RIKEN para la Investigación de Dinámica de Biosistemas en Japón han desarrollado un sistema robótico impulsado por inteligencia artificial (IA) que puede realizar experimentos de laboratorio en medicina regenerativa, aprender de los resultados y realizar rondas iterativas de experimentación para lograr un objetivo determinado.
En una prueba, los investigadores asignaron al robot la tarea de optimizar las condiciones del cultivo celular para crear un número máximo de células del epitelio pigmentario de la retina (EPR). El robot mejoró el porcentaje de células madre dentro de un cultivo, que se diferenciaron en células RPE del 50% a aproximadamente el 90% durante seis meses de experimentación. Los investigadores estiman que a los humanos les habría llevado aproximadamente 2,5 años lograr lo mismo.
El robot mejoró el porcentaje de células madre dentro de un cultivo que se diferenciaron en células RPE del 50% a aproximadamente el 90% durante seis meses de experimentación
Este robot puede realizar sus propios experimentos de cultivo celular y aprender de los resultados. "Elegimos diferenciar las células RPE de las células madre como modelo, pero en principio, la combinación de un robot de precisión con los algoritmos de optimización permitirá experimentos autónomos de prueba y error en muchas áreas de las ciencias de la vida", ha dicho Genki Kanda, uno de los desarrolladores del nuevo robot.
“El uso de robots e IA para realizar experimentos será de gran interés para el público”, ha añadido Kanda. Sin embargo, "es un error verlos como reemplazos", ha señalado.
"Nuestra visión es que las personas hagan aquello en lo que son buenos, que es ser creativos. Podemos usar robots e IA para las partes de prueba y error de los experimentos que requieren una precisión repetible y toman mucho tiempo, pero no requieren pensar”, ha explicado.