包括人类在内的大多数动物都是由不同的器官和组织组成的，这些器官和组织是由发挥特定作用的特殊细胞组成的。当组织退化或受损时，受影响的细胞必须被替换，这样组织才能继续发挥作用。这种再生潜力的存在要归功于每个组织中的干细胞群，它们可以分裂产生更多的干细胞——维持一个稳定的干细胞库用于修复或分化成专门的细胞来替代受损的细胞。
干细胞的分裂和分化需要平衡：如果分化的干细胞太多，干细胞池可能会耗尽，但如果干细胞分裂失控，这可能会导致癌症。然而，这种平衡往往会随着年龄的增长或由于环境或基因的原因而失效。再生医学的目标之一是在实验室中产生分化细胞，用于修复失去自我再生能力的组织。这些疗法可能有许多潜在的长期健康益处，包括延长寿命，在实验室和临床中对这些疗法的研究都在增加。
为了在临床环境中使用实验室中分化的细胞，至关重要的是，协议用于生产所需的细胞类型可重复，并在足够高的数量。这是很难做到的，因为分化细胞对其环境中的刺激高度敏感，这意味着它们的培养条件必须小心控制(图1)。人类操作人员引入了难以控制的额外可变层，因为每个人进行细胞培养的方式略有不同，用于制造再生药物产品的协议往往是复杂的。此外，用于临床的细胞和细胞衍生产品需要满足的要求正在迅速变化，用于评估这些要求的测试也可能传播变异性。由于这些问题，再生医学治疗产生的细胞的质量往往不可靠。
细胞治疗产品人工和自动化制造的比较
(A)细胞治疗产品开发生命周期示意图。细胞(左)在实验室(中)进行加工(中)，它们在不同的条件下培养，通常需要几个复杂的细胞培养步骤，以开发安全有效的治疗产品(右)。
(B)治疗产品开发的加工步骤可手动(左)或自动(右)。人工处理有几个因素(中左)增加了培养条件的变异。变化的原因可以是环境因素，人的因素或设备和技术因素(中心)，它们导致生产不一致。自动化处理可以纠正手工处理带来的问题(中右)。
近年来，先进的成像技术和分析提高了再生医学中用于细胞制造的细胞培养协议的可重复性，这表明进一步减少人为错误和可变性也可以大大改善制造过程。一种方法是将细胞培养过程机械化和自动化。现在，在eLife中, Yosuke Ozawa, Koichi Takahashi, Tohru Natsume和他的同事(他们在日本不同的机构工作)，以第一作者为Genki Kanda和Taku Tsuzuki报告了了基于机器人和人工智能的细胞的LabDroid Maholo系统，LabDroid Maholo可以可靠地进行复杂的人工细胞培养程序，这过程通常由训练有素的科学家进行。
用机器取代一个困难和重复的手工过程是减少细胞培养协议中出现的可变性的关键步骤。事实上，以前已经证明，使用机器人的自动化方法是一种有效的方法，以减少人为错误和实验室中操作人员依赖的可变性。Kanda等人现在通过结合机器人和人工智能来自动化复杂的细胞培养协议，在细胞培养的背景下证明了这一原则。
LabDroid Maholo系统包含高精度和可编程的机械臂来操纵细胞培养条件，这使得机器人可以在不同的条件下培养干细胞。在这种情况下，LabDroid Maholo系统被编程来将干细胞分化为视网膜色素上皮细胞。利用LabDroid Maholo的集成成像系统对生成的细胞进行成像，并应用计算机算法和统计分析，利用捕获的图像对给定条件下的细胞分化水平进行分析和量化。
从这些图像获得的数据，然后输入到一个数学实验设计算法，使用批量贝叶斯优化。这使得LabDroid Maholo系统可以确定细胞培养过程中哪些因素需要优化，以产生更多的视网膜色素上皮细胞，使用这种方法，Kanda等人可以将数百万种潜在的细胞培养参数组合减少到更易于管理的数量。简而言之，Kanda等人使用的批量贝叶斯优化首先将细胞培养条件与获得的分化率进行比较，然后借助人工智能来决定是否包括进一步的优化步骤。在本案例中，通过三个连续的优化步骤，成功地确定了最佳的细胞培养条件，将干细胞重复分化为足够质量的视网膜色素细胞，用于细胞治疗研究。
Kanda等人提供了如何使用机器人和人工智能系统组合实现过程控制和高级优化的最佳例子之一。该技术能够表征培养细胞的特征，并基于数据建立最佳的细胞培养方案，从而消除了对这些步骤的人为干预，降低了可变性。尽管该平台还需要进一步改进以提供端到端功能，但它已向可再生制造细胞和细胞衍生产品的再生治疗迈进了一步。
