سیگنال دهی بیوالکتریک و هوش مصنوعی مدارهای قابل برنامه ریزی در جنین زایی بازسازی و سرطان

چگونه رفتارهای سلولی فردی با وجود اختلالات غیر قابل پیش بینی به نتایج آناتومیک بزرگ مقیاس و پایدار در فرآیندهای جنین زایی، بازسازی و بیماری هایی مانند سرطان هماهنگ می شوند؟ توزیع های پتانسیل های غشایی درون زاد (Vmem)، که توسط کانال های یونی و پیوندهای شکاف ایجاد می شوند، شبکه های بیوالکتریکی را تشکیل می دهند که اطلاعات مورفوژنتیک را پردازش می کنند. این شبکه ها، با تنظیم بیان ژن و هماهنگی رفتارهای سلولی به جمعیت های سلولی امکان می دهند تا تصمیمات پیچیده ای درباره رشد، ترمیم و شکل گیری ساختارهای آناتومیکی بگیرند. پیشرفت های اخیر در هوش مصنوعی به ویژه الگوریتم های یادگیری ماشین و شبکه های عصبی مصنوعی تحلیل و مدل سازی این مدارهای بیوالکتریکی را متحول کرده است. هوش مصنوعی با شبیه سازی دینامیک های بیوالکتریکی، پیش بینی نتایج آناتومیکی و شناسایی مداخلات، هدفمند راه را برای کاربردهای نوین در پزشکی بازساختی، درمان سرطان و مهندسی زیستی مصنوعی هموار کرده است. این مقاله نقش هوش مصنوعی در کشف، تحلیل و کنترل سیگنال دهی بیوالکتریکی را بررسی کرده و نقشه راهی برای بهره برداری از این فناوری در زیست پزشکی ارائه می دهد.

کلیدواژه ها:

سیگنال دهی بیوالکتریک ، هوش مصنوعی ، یادگیری ماشین ، مدل سازی محاسباتی ، شبکه های عصبی مصنوعی