干细胞和AI组合预测患者心律不齐

心律不齐是心脏猝死的主要危险因素，占全球所有死亡人数的15％至20％。心律不齐的原因是多种多样的，包括遗传因素，患者的身体和精神状况以及某些药物。众所周知，患者心律不齐事件的发作和严重程度是不可预测的，尤其是在没有心脏病史的年轻患者中。

为了解决这个问题，Boon-Seng Soh，Jeremy Kah Sheng Pang和来自分子与细胞生物学研究所的同事，新加坡将干细胞技术与机器学习，这使他们能够在实验室中以高度准确性心律失常进行预测。该研究的结果最近发表在《杂志》上干细胞报告。

在他们的研究中，该小组使用了人类心肌细胞，即所谓的心肌细胞，这些心肌细胞由实验室中的多能干细胞制成。这项研究中使用的不同心肌细胞培养物具有不同的倾向，由于基因突变或药物治疗。

研究人员使用来自3,000多个“健康”和心律不齐的心肌细胞的视频数据，培训了一项机器学习计划，以了解培养物的特定跳动行为，并使用细胞内钙浓度变化的可见指标，作为心脏的衡量指标功能。使用该系统，计算机算法在预测药物或遗传引起的心律不齐的发生时达到了超过90％的精度，并确定了预测心律不齐的不同模式。

这项研究为患者衍生的心肌细胞中基于机器学习的患者风险分析和药物毒性测试奠定了基础，这可能有助于产生更安全，更有效的药物。

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