该装置实现了前所未有的细胞膜电压控制

每个活细胞在细胞膜上都保持着一种电压，这是由细胞内外带电离子浓度的差异造成的。这种电压通常被称为膜电位或静息电位，由细胞膜中的离子通道调节，在细胞的生理和增殖、分化等功能中起着重要作用。

控制细胞生物电子学由于细胞对环境变化的反应方式复杂，以及被称为内稳态的自然自我调节反馈过程。细胞通过调节离子运动来维持稳定的膜电压，因此研究人员必须开发一种系统来抵消这种自然反应。

“生物反馈系统是生命的基础，它们的故障通常与疾病有关。这项工作表明，我们可以利用生物电子装置的组合来调整这种反馈机器学习加州大学圣克鲁斯巴斯金工程学院电气和计算机工程教授兼主席Marco Rolandi博士说。

用于控制活细胞膜电压的设备包括一系列生物电子质子泵，可以从培养的人类干细胞旁边的溶液中添加或移除氢离子。该系统由机器学习算法控制，该算法跟踪膜电压如何响应质子泵的刺激。

来源:杰克Selberg

研究人员开发了一个系统，包括一系列生物电子质子泵，可以在培养的人类干细胞附近的溶液中添加或移除氢离子。这些细胞经过基因修饰后，在细胞膜上表达一种荧光蛋白，这种荧光蛋白可以响应膜电压的变化。该系统由机器学习控制算法追踪膜电压如何响应质子泵的刺激。Rolandi解释说:“这是一个闭环系统，它记录细胞的行为，决定使用质子泵传递何种干预，观察细胞如何反应，然后决定需要的下一个干预，以实现和维持我们想要的膜电压状态。”

开发机器学习算法的戈麦斯说，算法没有事先根据任何数据进行训练，也不依赖于系统的模型。相反，“学习”是实时发生的，因为神经网络响应输入关于膜电压的当前状态。“生物学的适应性本质——即细胞改变其对外部刺激反应的能力——要求在控制中采用适应性方法，静态模型和过去的信息可能会过时，”戈麦斯说。

由于干细胞的膜电压不同于成熟的、分化的细胞，研究人员对利用该系统诱导和引导干细胞分化为特定细胞类型的可能性感兴趣。然而，他们并没有在这个概念验证研究中明确地观察细胞分化。

更广泛地说，生物电子学和机器学习在闭环生物混合系统中结合在再生医学和合成生物学中有许多潜在的应用，罗兰迪说。他指出，这项研究的结果将为该团队的工作提供信息，以开发一种“聪明的绷带提供生物电子智能控制伤口再生。“这项研究是使用生物电子学和机器学习控制细胞功能概念的重要证明，”他说。

这项研究发表在杂志上先进的智能系统年代。