Pipeline for producing programmable biomaterials with Artificial Intelligence

En el presente proyecto se combinan herramientas de inteligencia artificial (IA) y biología sintética para crear biomateriales programables utilizando matriz extracelular (ECM) componentes. Nuestra hipótesis es que se podrían fabricar nuevos andamios de ECM y estructuras similares a fibras impulsadas por algoritmos de aprendizaje automático y biopolimerización controlada de elastina y colágeno en Escherichia coli. El conocido “pegamento molecular” basado en el autoensamblaje de spy-tag y spy-catcher Los péptidos se utilizan para conjugar biopolímeros de colágeno y elastina. Se ensamblan circuitos genéticos programables para producir bajo demanda Niveles controlados de colágeno y elastina como unidades básicas que activarán estructuras similares a fibras unidas molecularmente. En nuestro diseño, un sistema de iteración permite la evolución continua del biomaterial. Para simplificar los estudios sobre textura y densidad de biopolímeros, proponemos un canal dirigido por IA como vía para crear un conjunto de biomateriales que podrían usarse como andamio en aplicaciones biomédicas y como soporte para cultivos de células de mamíferos. La biología sintética permite programar biomateriales y el aprendizaje automático proporciona modelos matemáticos para la estructura cuantitativa. La combinación de ambos campos proporciona una línea única de ensamblaje de andamios sintéticos impulsado por IA. Pretendemos caracterizar dichos biomateriales con técnicas de química analítica como la espectroscopia infrarroja (FTIR), la calorimetría diferencial de barrido (DSC) y el análisis termogravimétrico (TGA) para la determinación de estructuras, y la microscopía de fuerza atómica (AFM) para determinar Propiedades topográficas de los biomateriales. Finalmente, el establecimiento de ECM genéticamente programable con la ayuda de IA contribuye como un sistema de alto rendimiento que permite una plataforma rápida para probar propiedades mecánicas en materiales biocompatibles para aplicaciones médicas.

DONAYRE TORRES ,ALBERTO JESUS