| 韩国基础科学支援研究院成功研发出3D仿生骨芯片 | ||
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 < 仿生骨芯片平台模式图/图片来源：KBSI >
4月14日，韩国基础科学支援研究院(下称KBSI)表示，研究院开发出了能够正确评估和确认骨质疏松症药物功效的高速分析用三维仿生骨芯片。
利用KBSI自主开发的人工智能(AI)技术，利用从仿生骨芯片获得的大量细胞图像，首次提出了能够有效识别药物准确效果的图像辨别方法。
该仿生芯片模仿骨骼生理学环境，运用AI基础尖端信息技术，打造了可以进行靶向药筛选及反应分析的评估平台。今后有望对新药候选物质非临床评估或骨质疏松症等骨质疾病的查明起到很大的帮助。
研究组分析了骨骼的结构、生理学特征，并将其原封不动地转移到了芯片上。从骨骼细胞中提取的细胞外间质物质和水化凝胶形态的胶原蛋白物质水凝胶与骨骼细胞一起调配，不仅优化了生物适应性，还优化了骨骼细胞成熟和特有分化能力。另外，将这两种骨骼细胞分配为容易进行科学分析的水平结构，而不是垂直结构，同时描述了与实际骨骼相似的结构特征。
细胞外间质(ECM)是填充细胞之间周围的物质，除了负责结构性支撑等作用外，还含有很多功能性活性物质。
这样制造的仿生骨芯片以芯片形态制成，有利于量产，而且与已经商业化的以Wall Plate为基础的多种分析设备兼容性较高，预计将被广泛利用。另外，Wall Plate内内置的薄而透明的仿生骨芯片和以细胞为基础的高速大量筛选设备(HCS)相结合，可以超高速生产高品质的光学图像。
但是，通过高速筛选大量生产的图像数据解释实验结果，存在需要大量时间和劳动的问题，研究组提出了运用自主研发的高端AI算法技术，仅凭图像分析就能辨别骨质疏松症药物功效与否的创意。
从经过药物处理的仿生骨芯片上高速大量拍摄β-连环蛋白(Beta-Catenin)细胞内的核移动过程。通过这种方式，以深度学习为基础的AI算法提前学习后获得的信息为基础，准确、快速地辨别出骨质疏松症药物是否有效。
以促进骨骼生成的抗体药品为模型，比较药物处理实验群和未处理对照群的测试结果显示，获得了99.5%的辨别准确度。
研究组相关负责人表示：“希望此次研究能成为适用于骨骼模型、多种疾病模型和新药评估平台的有效的方法。”
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