Cell viability prediction and optimization in extrusion-based bioprinting via neural network-based Bayesian optimization models
Notice bibliographique
Résumé
The fields of regenerative medicine and cancer modeling have witnessed tremendous growth in the application of 3D bioprinting. Maintaining high cell viability throughout the bioprinting process is crucial for the success of this technology, as it directly affects the accuracy of the 3D bioprinted models, the validity of experimental results, and the discovery of new therapeutic approaches. Therefore, optimizing bioprinting conditions, which include numerous variables influencing cell viability during and after the procedure, is of utmost importance to achieve desirable results. So far, these optimizations have been accomplished primarily through trial and error and repeating multiple time-consuming and costly experiments. To address this challenge, we initiated the process by creating a dataset of these parameters for gelatin and alginate-based bioinks and the corresponding cell viability by integrating data obtained in our laboratory and those derived from the literature. Then, we developed machine learning models to predict cell viability based on different bioprinting variables. The trained neural network yielded regressionR2value of 0.71 and classification accuracy of 0.86. Compared to models that have been developed so far, the performance of our models is superior and shows great prediction results. The study further introduces a novel optimization strategy that employs the Bayesian optimization model in combination with the developed regression neural network to determine the optimal combination of the selected bioprinting parameters to maximize cell viability and eliminate trial-and-error experiments. Finally, we experimentally validated the optimization model's performance.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».