Наука о биоматериалах движет технический прогресс
Вычислительная техника и робототехника меняют практически все слои нашего общества, и наука о биоматериалах не является исключением. Исследования биоматериалов прошли долгий путь от деревянных протезов, найденных в археологических образцах более 4000 лет назад, до стимуляции глубокого мозга у пациентов Паркинсона сегодня.
История современных биоматериалов началась в середине 20-го века и совпала с повсеместным использованием полимеров и металлов. Клиницисты начали экспериментировать с горсткой новых материалов, уже используемых в промышленности, таких как силикон, полиуретан, тефлон, нейлон, метакрилаты, а также с такими металлами, как титан, нержавеющая сталь и различные сплавы.
Основным фактором применения биоматериала была функциональность (открытие кровеносного сосуда, физическая поддержка кости, фокусирование света на сетчатке глаза), а основным биологическим критерием в то время была биологическая инертность (биосовместимость).
Воздействие клинического применения биоматериалов во второй половине 20 века нельзя недооценивать классическими методами, такими как имплантат бедра, стенты и катететеры. Основываясь на этих успехах, разработка материалов затем сосредоточена на биологической активности материала, т.е. свойства материала могут привести к желаемому биологическому ответу.
Примерами таких материалов являются стеклокомпозиты на силикатной основе и остеоиндуктивная керамика, стимулирующая процесс формирования костей, стенты с лекарственным покрытием, которые активно предотвращают фиброз, высвобождая лекарства и катететеры с покрытием фибрина, препятствующие свертыванию крови.
Стало очевидным исследовать взаимосвязь между материалами, клетками и тканями только для того, чтобы понять, что наука о взаимодействии биоматериалов была, есть и остается, только в зачаточном состоянии и что наукоемкая инженерия была возможна только в определенных случаях.
Рост искусственного интеллекта
Алгоритмы искусственного интеллекта превосходят людей во многих областях, что особенно заметно в играх. Это началось с поражения чемпиона мира по шахматам Гарри Каспарова алгоритмом Deep Blue в 1997 году, затем в 2011 году последовала программа IBM Watson, которая выиграла викторину в телешоу "Jeopardy!".
В 2016 году АльфаГО одержал победу над чемпионом мира по древней игре "GO", что считалось невозможным. Улучшение ИИ продолжается, и в 2017 году DeepStack победил человека в покере.
Хотя эти примеры являются "только играми", они чрезвычайно важны, так как имеют отношение к обработке информации и принятию решений.
Человеческий мозг очень хорошо умеет делать выводы, но, в отличие от компьютеров, мозг не масштабируется. Мозг Каспарова распознает паттерны, помогающие ему принимать решения о движении, но не может точно рассчитать 200 миллионов шахматных позиций в секунду, которые может вычислить компьютер.
“Дайте мне точку опоры, и я переверну Землю”
Эта знаменитая цитата из Архимеда свидетельствует о том, что, казалось бы, невозможное возможно при правильном использовании рычагов воздействия. Инжиниринг биоматериалов - это профессия, основанная на лабораторных исследованиях, где ученые собирают и комбинируют реагенты, а ученые укомплектованы аналитическим оборудованием для проведения измерений.
А ученые вводят экспериментальные ошибки... Робототехника может устранить человеческие ошибки и делать это снова и снова и снова.
Знакомьтесь, Тоби: ваш автоматический робот по добыче биоматериалов.
Автоматизированный ученый для исследований биоматериалов, которого ученые назвали "Тоби", чтобы подчеркнуть, что он - дружелюбный коллега, сможет автоматически обнаруживать биоматериалы, выполняя все необходимые шаги самостоятельно, в замкнутом цикле.
Он сможет анализировать литературу для определения мишеней потенциального поиска, разрабатывать материалы на основе предварительных знаний, физически проводить эксперименты с клетками, полностью характеризовать материалы и клеточный ответ, анализировать полученные данные и проектировать новые материалы на основе экспериментальных результатов, а затем повторять цикл до момента нахождения биоматериалов с заданными свойствами .
Тоби будет тренироваться на работе, а это значит, что он сможет развиваться и оптимизировать свои собственные алгоритмы.
Чтобы ответить на биологический вопрос, много информации доступно в общественном достоянии, и существующая литература может быть автоматически проанализирована с помощью технологии искусственного интеллекта.
Алгоритмы могут автоматически извлекать данные из научных статей и баз данных биоматериалов.
Во-первых, алгоритм искусственного интеллекта сокращает объем литературы, относящейся к данному вопросу.
Далее статьи переводятся в машиночитаемый формат с помощью идентификации ключевых терминов.
Заключительный шаг - выделение взаимосвязи между ключевыми терминами с помощью семантического анализа.
Наиболее продвинутые алгоритмы способны извлекать данные не только из текста, но и из изображений и рисунков в статье.
Эта технология уже широко используется в геномике и фармакогеномике для автоматического синтеза сетей, которые представляют взаимосвязь между генами, лекарствами и болезнями.
Перспективы и выводы на будущее
Робот-научные системы, такие как Тоби, значительно ускорят открытие биоматериалов так же, как, например, изобретение конвейерной ленты однажды ускорило изготовление автомобилей и сделало их доступными для всех, снизив цену на 10 складок.
Сегодня доступны все узлы, необходимые для первых ученых-роботов-биологов, работающих с биоматериалами: речь идет только о том, чтобы все объединить воедино.
Используя Тоби, открытие, на которое сейчас уходят годы, может быть сделано в течение нескольких недель.