AI‐Driven Quality Monitoring and Control in Stem Cell Cultures: A Comprehensive Review
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
Recent advancements in stem cell research forge them into one of the most promising sources for cell therapy applications. Quality monitoring in stem cell culture is essential for ensuring consistency, viability, and therapeutic efficacy. Traditional methods involve periodic sampling for conducting endpoint assays such as cell viability, proliferation, and differentiation using microscopy and flow cytometry, which are labor-intensive and often lack the real-time monitoring of the processes for scale-up applications. This paper explores artificial intelligence (AI)-driven approaches for real-time quality control, integrating machine vision, predictive modeling, and sensor-based monitoring. AI models analyze high-resolution imaging and multi-sensor data to dynamically track critical quality attributes (CQAs), including cell morphology, proliferation rate, differentiation potential, environmental stability (pH, oxygen, and nutrient levels), genetic integrity, and contamination risks. These models enable automated anomaly detection, differentiation tracking, and adaptive culture optimization. By leveraging real-time feedback systems and multi-omics integration, AI-driven techniques enhance scalability, reproducibility, and process automation in stem cell biomanufacturing. This review outlines current advancements, challenges, and future directions in AI-assisted quality monitoring and highlights its potential to improve fully automated, scalable production of stem cell lines for clinical translation and regulatory compliance in regenerative medicine.
Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,005 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 découle