Künstliche Intelligenz (KI) und datengestützte Ansätze revolutionieren die Entwicklung neuartiger Biomaterialien für die regenerative Medizin. Das renommierte internationale Fachjournal Bioactive Materials (Impact Factor: 23.6) hat eine Sonderkollektion wissenschaftlicher Arbeiten veröffentlicht, die das breite Spektrum moderner Computerverfahren in der Biomedizin demonstriert. Die frei zugänglichen Studien zeigen, wie Algorithmen die Herstellung künstlicher Organmodelle beschleunigen, neue Wirkstoffe designen und die Krebsforschung automatisieren.
Einsatz von KI bei Organoiden und 3D-Biodruck
Ein zentraler Schwerpunkt der wissenschaftlichen Sammlung liegt auf der Erforschung und Konstruktion KI-gestützter Organoide – also miniaturisierter, im Labor gezüchteter Organstrukturen. Mehrere Forschergruppen beschreiben computergestützte Verfahren zur präziseren Analyse und praktischen Anwendung dieser zellulären Modelle für die humanbiologische Forschung. Zudem beleuchten die Publikationen den Einsatz von künstlicher Intelligenz im Bereich des 3D-Biodrucks, um Gewebeersatz für die regenerative Medizin schneller aus dem Labor in die klinische Praxis zu überführen.
Maschinelles Lernen in Krebsforschung und Pharmakologie
Auch in der Onkologie und Infektiologie gewinnen fortschrittliche Rechenmodelle zunehmend an Bedeutung. Vorgestellt wird unter anderem ein sogenanntes „Lung cancer intravasation-on-a-chip“-System. Hierbei ermöglicht eine maschinengestützte Bildanalyse die vollautomatische Quantifizierung von Lungenkrebszellen, die in Gefäße einwandern.
Ein weiterer pharmakologischer Ansatz nutzt Deep Learning und die computerbasierte Verarbeitung natürlicher Sprache (NLP). Dadurch gelang es, ein spezifisches Oligopeptid zu identifizieren, welches eine gefäßreiche Knochenregeneration fördert. Zudem zeigt die Sammlung Fortschritte beim Design neuartiger antimikrobieller Peptide zur Bekämpfung intrazellulärer bakterieller Infektionen.
Fortschritte durch Quanten-Technologie und Synchrotron-Bildgebung
Die Artikel demonstrieren darüber hinaus, dass hochentwickelte physikalische und mathematische Methoden die Materialanalyse verändern. So kombiniert eine Studie quantenbasiertes maschinelles Lernen mit elektrokinetischen Verfahren, um Nanopartikel und Exosome mit einem minimalen Bedarf an Trainingsdaten präzise zu identifizieren. Eine weitere Untersuchung nutzt hochauflösende Synchrotron-Mikrotomographie, um die genaue Abbaukinetik biologisch abbaubarer Magnesiumgerüste sichtbar zu machen, die als Stents in Herzkranzgefäßen eingesetzt werden.
Die Veröffentlichung der Fachaufsätze erfolgte über den Open-Access-Verlag KeAi, einem Gemeinschaftsunternehmen von Elsevier und China Science Publishing & Media. Eine übergeordnete, einzelne Digital-Object-Identifier-Nummer (DOI) existiert für diese thematische Gesamtschau nicht, da es sich um eine kuratierte Zusammenstellung unabhängig voneinander publizierter Forschungsarbeiten handelt.
