研究人员建立了一个更好的肺模型

通过结合多能干细胞(可以产生任何细胞或组织类型的细胞)和机器学习(允许计算机自动学习的人工智能)，研究人员改进了它们生成肺细胞的方式。

使用这项技术，细胞可以在实验室中生长并储存一年以上，而不会失去它们的肺特性，并用于模拟肺部疾病，从而在未来找到更好的治疗方法和治愈肺部疾病的方法。

诱导多能干细胞(iPS)是从捐献的成人皮肤或血细胞中提取的，通过四个基因的重新激活，重新编程回到胚胎干细胞的状态。iPS细胞可以分化为体内任何类型的细胞，不需要使用胚胎。

在波士顿大学再生医学中心(CReM)和波士顿医学中心先前工作的基础上，CReM的研究人员与卡内基梅隆大学(CMU)的研究人员合作，将成年人的血液重新编程为iPS细胞。然后，他们用生长因子处理这些干细胞一个月，直到它们变成与成年细胞非常相似的细胞肺细胞．

根据研究人员的说法，通常在进行这种类型的实验时，所得到的细胞并不是他们想要创建的细胞(靶细胞)的纯粹集合，并且他们不会在很长一段时间内保持靶细胞的特征。

“因此，我们开发了一种技术组合，可以检测数千个单细胞的基因表达，结合每个细胞的DNA条形码和机器学习，建立一个动态的图像，了解哪些因素有利于我们系统中继续成为肺细胞的细胞。利用这些知识，我们能够改进我们生成肺细胞的方法，这样我们现在可以创建更多相关的细胞，在培养皿中保持细胞身份超过一年，”爱尔兰皇家外科医学院的研究员基利安·赫尔利(Killian Hurley)博士解释说，他与CMU的博士后研究员丁俊博士共同撰写了这项研究。

研究人员认为，这项研究将提高他们模拟肺部疾病的能力，并在实验室中治疗包括特发性肺纤维化，慢性阻塞性肺疾病(COPD)， α -1抗胰蛋白酶缺乏和新生儿呼吸窘迫或早发型间质肺部疾病．

在美国和世界各地，有数百万人患有严重的肺部疾病，通常没有好的治疗或治愈方法。其中一些疾病甚至可能需要肺移植，这是一项复杂和高风险的手术，对供体器官的需求总是超过供应。

“机器学习我们为这项研究开发的方法也可以应用于其他组织和器官的研究。”“我们希望我们新开发的使用患者来源的干细胞产生纯的、无限供应的细胞的技术能够为疾病提供新的治疗或治愈方法。这些发展将延长生命，提高生活质量。”

“要了解单个患者的肺细胞出了什么问题，关键的障碍是我们无法获得这些细胞或在实验室中培养它们。这种方法使我们现在可以从任何一个病人身上设计那些非常挑剔的细胞，并在这些细胞中引入条形码，这样我们就可以在实验室培养皿中跟踪和了解每个细胞及其所有子代。其结果是无穷无尽的新资源肺细胞可以从任何年龄的任何患者身上准备，”共同通信作者Darrell Kotton医学博士，David C. Seldin医学教授和CReM主任补充道，他与CMU计算机科学的FORE系统教授Ziv Bar-Joseph博士一起领导了这项工作。

这些发现发表在该杂志的网络版上细胞干细胞．