机器学习驱动的机器人简化了基因研究过程

机器学习驱动的机器人简化了基因研究过程

明尼苏达大学双城分校的研究人员构建了一种机器人，该机器人利用机器学习来完全自动化基因研究中使用的复杂显微注射过程。

在他们的实验中，研究人员能够使用这种自动化机器人来操纵多细胞生物的遗传学，包括果蝇和斑马鱼胚胎。该技术将节省实验室的时间和金钱，同时使他们能够更轻松地进行新的大规模基因实验，而这在以前使用手动技术是不可能实现的

该研究刊登在 2024 年 4 月号的封面上遗传学同行评审、开放获取的科学期刊。这项工作由明尼苏达大学机械工程专业的学生 Andrew Alegria 和 Amey Joshi 共同领导。该团队还致力于将该技术商业化，以便通过明尼苏达大学初创公司 Objective Biotechnology 广泛使用。

显微注射是一种使用非常细的移液管将细胞、遗传物质或其他试剂直接引入胚胎、细胞或组织的方法。研究人员训练机器人识别米粒大小百分之一的胚胎。一旦检测到，机器就可以计算路径并自动执行注射过程。

这种新程序比手动注射更稳健且可重复。这个模型将使各个实验室能够想象出新的实验，如果没有这种技术，这些实验就不可能实现。”

Suhasa Kodandaramaiah，明尼苏达大学机械工程副教授、该研究的高级作者

通常，此类研究需要训练有素的技术人员来进行显微注射，而许多实验室不具备这种能力。这项新技术可以扩大在实验室进行大型实验的能力，同时减少时间和成本。

该研究的合著者、明尼苏达大学基因组中心创新实验室组长、遗传学、细胞生物学和发育系研究助理教授 Daryl Gohl 表示：“这对遗传学界来说非常令人兴奋。近年来，DNA 的写入和读取有了显着改善，但这项技术将扩大我们对多种生物体进行大规模遗传实验的能力。”

除了用于基因实验之外，该技术还可以通过低温保存（一种在极低温度下进行的保存技术）来帮助保护濒临灭绝的物种。

“使用这个机器人，你可以将纳米粒子注入细胞和组织中，这有助于冷冻保存和随后的复温过程，”Kodandaramaiah 解释道。

其他团队成员强调了该技术可能产生更大影响的其他应用。

“我们希望这项技术最终能够用于体外受精，这样你就可以在微观尺度上检测这些卵子，”该论文的共同第一作者、明尼苏达大学机械工程和生物机器人实验室生物传感研究员安德鲁·阿莱格里亚（Andrew Alegria）说。

除了 Kodandaramaiah、Gohl、Alegria 和 Joshi 之外，该团队还包括来自明尼苏达大学科学与工程学院和明尼苏达大学基因组中心创新实验室的几位研究人员。该团队最近赢得了该大学的 Walleye Tank 生命科学竞赛。这项生命科学推介竞赛为新兴和成熟的医疗和生命科学公司提供教育和宣传机会。

这项研究是与生物系统保护先进技术工程研究中心 (ATP-Bio) 和明尼苏达大学斑马鱼核心合作进行的。

这项工作由美国国立卫生研究院、明尼苏达州海洋基金和国家科学基金会资助。明尼苏达大学观点和经验多样性 (DOVE) 赠款以及明尼苏达大学信息研究所 (UMII) 的明尼苏达州发现、研究和创新经济 (MnDRIVE) 赠款提供了额外的支持。

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