機器學習驅動的生物電子質子泵實現了前所未有的細胞膜電壓控制

2020-09-25 柔智燴

機器學習驅動的生物電子質子泵實現了前所未有的細胞膜電壓控制

從最簡單的單細胞生物到複雜的動物，基於傳感和驅動的反饋控制是生物過程中自我調節的重要組成部分，也是生命本身的關鍵。該控制迴路的故障通常會導致疾病或死亡。將電子設備與生物系統相連接的生物電子設備可用於感測和驅動生物過程，並具有用於新型治療應用的潛力。

在本研究概念驗證演示中，一個跨學科的科學家團隊開發了一種由機器學習算法驅動的生物電子系統，該算法可以移動活細胞中的膜電壓並將其維持在設定點10小時。

用於控制活細胞中膜電壓的裝置涉及一系列生物電子質子泵，該質子泵在已培養的人類幹細胞附近從溶液中添加或去除氫離子。對細胞進行基因修飾，使其在細胞膜上表達一種螢光蛋白，該蛋白響應膜電壓的變化。該系統由機器學習算法控制，該算法可跟蹤膜電壓如何響應質子泵的刺激。

每個活細胞都會在細胞膜上維持一個電壓，該電壓是由細胞內部和外部的帶電離子濃度差異引起的。該電壓通常稱為膜電位或靜息電位，受細胞膜中的離子通道調節，在細胞生理和功能（例如增殖和分化）中起重要作用。

由於細胞響應其環境變化的複雜方式以及稱為自我穩態的自然自我調節反饋過程，利用生物電子學控制細胞非常困難。細胞調節離子運動以維持穩定的膜電壓，因此研究人員必須開發一種可抵消這種自然反應的系統。

&34;教授Marco Rolandi說加州大學聖克魯斯巴斯金分校工程與計算機工程系主任。

Rolandi是描述這項工作的論文的高級通訊作者，該論文於9月24日發表在《Advanced Intelligent Systems》雜誌上。其他幫助指導該項目的通訊作者是加州大學聖克魯斯分校應用數學助理教授馬塞拉·戈麥斯（Marcella Gomez）和塔夫茨大學再生與發育生物學中心主任，哈佛大學懷斯學院副院長麥可·萊文（Michael Levin） 。

研究人員開發了一個系統，該系統包括一系列生物電子質子泵，可在溶液中向培養的人類幹細胞附近添加或去除氫離子。對細胞進行基因修飾，使其在細胞膜上表達一種螢光蛋白，該蛋白響應膜電壓的變化。該系統由機器學習算法控制，該算法可跟蹤膜電壓如何響應質子泵的刺激。

質子泵陣列是在帶有集成微流體通道的透明基板上製造的，以實現片上細胞培養並通過螢光顯微鏡監控設備性能和細胞反應。

&34;羅蘭迪解釋。

質子泵設計。A）設備原理圖。B）具有PVA：PSS離子橋的質子泵陣列像素的光學圖像。比例尺：毫米。C）在施加偏壓V H +的情況下將質子傳遞至目標溶液並從目標溶液中去除質子；為簡單起見，將Ag / AgCl對電極拉出了平面。

研發了機器學習算法的 Gomez 表示，該算法並未事先針對任何數據進行訓練，也不依賴於系統模型。取而代之的是，&34;是實時發生的，因為神經網絡響應有關膜電壓當前狀態的輸入。

戈麥斯說：&34;

由於幹細胞的膜 電壓不同於成熟的分化細胞，因此研究人員對使用該系統誘導和指導幹細胞分化為特定細胞類型的可能性感興趣。但是，他們沒有在這項概念驗證研究中明確研究細胞分化。

羅蘭迪說，更廣泛地講，在閉環生物混合系統中將生物電子學和機器學習結合起來在再生醫學和合成生物學中具有許多潛在的應用。他指出，這項研究的結果將為該團隊的工作做出重大努力，以開發一種&34;，從而為傷口再生提供生物電子智能控制。

他說：&34;

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