Adquisicion de imagenes en tiempo real y cultivo celular en dispositivos Lab on a Chip para la optimizacion de cultivos celulares mediante inteligencia
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2021-01-01
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En este proyecto, se estudiarán sistemas de control automático mediante inteligencia artificial para la proliferación de células T de dispositivos de microfluídica. El tratamiento de pacientes con cáncer con sus propias células T que expresen el receptor quimérico (CAR-T) de antígeno de las células tumorales es una de las modalidades terapéuticas más prometedoras para el tratamiento de las malignidades hematológicas. Esta nueva tecnología no solo abre la puerta para explorar una nueva forma de evaluar el cultivo celular, analizando miles de variables de manera simultánea y automática, sino que también tendrá un gran impacto en el área de la salud y la medicina. El desarrollo de proyecto requiere múltiples actividades tales como la construcción de los dispositivos de microfluídicas, la obtención y preparación adecuada de las células T, la configuración adecuada del set-up de horno de cultivo en conjunto con los microscopios automáticos y los equipos especiales para el procesamiento de datos y entrenamiento del agente de inteligencia artificial. En este proyecto se propone que el cultivo de células T será controlado mediante Inteligencia Artificial (IA), específicamente utilizando Reinforcement Learning. Las imágenes de las células T cultivadas en los dispositivos de microfluídica serán analizadas mediante algoritmos que brinden parámetros de proliferación celular, sirviendo como observaciones del proceso a controlar. El agente de reinforcement learning intentará maximizar la cantidad de células-T vivientes tomando acciones sobre las bombas de perfusión que suministren distintas citoquinas. De esta manera, el agente recibirá observaciones (células vivas, muertas, área ocupada, etc) del dispositivo que tiene el cultivo mediante imágenes obtenidas con un microscopio e inyectará la dosis adecuada de citoquinas para maximizar la cantidad de células T.
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Lab on a chip, Celulas T, Machine Learning, Reinforcement Learning
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