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　　干细胞不仅能生成疾病建模需要的“类器官“，成为治疗难治性疾病的新希望，如今，来自《Stem Cell Reports》（影响因子：7.294）上的一项研究还将干细胞与人工智能相结合，有望通过预测心律失常频率来诊断疾病。

　　当然，除了心脏病，一些年轻人和没有心脏病史的患者也容易发生心律失常，比如药物因素、遗传因素、患者身心状态影响等等，这也给心律失常的疾病诊断增加了难度，而想要建造一个能模拟心律跳动的真实模型，对于现代医学来说依然是个挑战。

　　随着再生医学的发展，干细胞重编程的出现为个性化医疗和疾病特异性治疗铺平了道路。与有限的原代心肌细胞（CM）组织相比，使用人类多能干细胞衍生的心肌细胞（hPSC-CM）来评估心血管健康情况、心脏病猝死风险和心脏毒性筛查，补充了当前在人群中进行风险分析的临床评估。

　　近日，来自新加坡分子与细胞生物研究所的科研人员将干细胞技术与人工智能机器相结合，使他们能够在实验室中高精度地预测心律失常。

　　研究人员使用实验室中多能干细胞诱导出来的3000多个具有不同心律失常的心肌细胞，训练了一个机器学习程序来了解心肌的特定跳动行为，使用细胞内钙浓度变化的可见指标作为衡量心脏的功指标，该系统预测药物或基因诱发的心律失常发生的准确率达到了90%以上，并能确定预测心律失常的不同模式。

　　该项研究为基于机器学习的患者风险分析和患者衍生心肌细胞的药物毒性测试奠定了基础，甚至为产生更安全、更有效安全的药物治疗提供了益处。

　　为了能够更全面的覆盖所有导致心律失常的不同心肌细胞跳动情况，研究人员首先利用人类多能干细胞在实验室生成了3000多个具有不同心律失常倾向的心肌细胞。

　　然后，研究人员们开发了一个Ca 2+报告图像分析系统，该系统在单细胞水平跟踪心肌细胞的Ca 2+循环，然后将记录的Ca 2+瞬态波形分解为16个Ca 2+处理参数，用作输入训练机器学习模式（ML）分类器。

　　为了确定特定心律失常亚型的心律失常发生的关键特征，研究人员使用实验组内健康心肌细胞和心律失常心肌细胞亚型之间的数据训练分类器，以确定是否使用预期的生物学参数来确定心律失常发生。

　　此外，研究人员还进一步展示了人工智能在心律失常建模中的实用性。通过证明ML分类器可以使用来自健康和心律失常起源的心肌细胞的单细胞、分解的Ca 2+瞬变来预测存在没有任何专家干预的特定心律失常。而且，研究表明ML分类器确实使用生物学上合适的参数来进行预测，因此可以以无偏见的方式用于识别由于未知的新疗法引起的关键电生理变化。

　　△ 通过将Ca 2+循环读数分解为生物学参数来验证 GCaMP6s Ca 2+报告基因的功能

　　因此，该项研究中的模型系统可直接用于补充常规的患者健康检查和心血管风险评估，以量化患者的心律失常风险，另外，基于该模型系统产生的高通量数据，还可以对于不同浓度的药物进行大规模的心脏毒性测试，捕获更多可能的心律失常发生情况，以提高临床前研究的效率。

　　由于该模型已被证明使用生物学相关参数来区分健康和心律失常的心肌细胞，它有可能被用作进行假设生成研究的无偏工具，因此，该项研究为未来在心肌细胞电生理数据上的机器学习应用也奠定了基础。

　　不仅是疾病研究和药物开发的“类器官”，还是本项研究中辅助心律失常进行临床筛查的“分类器”，亦或是疑难性难治性疾病的“治愈希望”，干细胞都展现了它“多面”的重要性与不凡价值。

　　这也让干细胞更深入到了医学研究与临床应用领域，奠定了干细胞技术的医学地位。

　　就拿“类器官”来说，基于成体干细胞建立的人类“类器官”模型，可以模拟患者器官，不仅是研究器官发育和疾病发生机制的重要模型，还在肿瘤个性化治疗、药物研发和再生医学等方面发挥着非常重要的作用。

　　而基于干细胞的各种新技术也蕴藏着巨大的应用潜力，尤其在一些临床都无法治疗的疾病上展现了突出成绩。凭借干细胞组织分化与再生修复能力，干细胞技术在神经系统疾病、免疫系统疾病、心血管疾病，脊髓损伤、视力损伤甚至自闭症和脑瘫，阿尔兹海默症上都取得了不错成绩。另外，在人类抗衰老疾病上的探索，美容、脱发和衰老也被寄予了希望，使人延年益寿并享受高质量生活。

　　随着干细胞技术突飞猛进的发展，干细胞俨然已经成为了21世纪最引人注目的医学技术，并在逐渐成为引领医学取得巨大飞跃式发展的重要引擎，干细胞在人类重大疾病上的巨大潜力也让我们看到了它精彩的未来。

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