مدلسازی و ماشین لرنینگ

تمرکز کار ما بر:

• مدل‌سازی پیش‌بینی‌کننده سیستم‌های بیولوژیکی: به‌کارگیری یادگیری نظارت‌شده و بدون نظارت برای مدل‌سازی رفتار سلولی، بازسازی بافت، پاسخ به دارو و پیشرفت بیماری – و هدایت توسعه بیومتریال‌ها و درمان‌های هوشمندتر.
• بهینه‌سازی فرمولاسیون‌های بیومتریال: استفاده از یادگیری ماشین برای تنظیم دقیق طراحی داربست‌ها، ترکیبات هیدروژل و پروفایل‌های آزادسازی دارو – کاهش آزمون و خطا و افزایش عملکرد عملکردی.
• داده‌های با توان عملیاتی بالا از میکروفلوئیدیک: ترکیب هوش مصنوعی با سیستم‌های میکروفلوئیدیک برای تولید داده‌های بزرگ‌مقیاس و بلادرنگ در مورد پاسخ‌های سلولی، غربالگری دارو و دینامیک سیالات میکرومقیاس – امکان‌پذیر ساختن آزمایش‌های کارآمد و کم‌حجم.
• کشف داده‌محور: ساخت خطوط لوله تحلیلی برای تصویربرداری، بیان ژن و مجموعه‌داده‌های بیومکانیکی – تقویت تولید فرضیه و پشتیبانی از پزشکی دقیق.
• طراحی سیستم‌های ML که بازخورد متخصصان را در بر می‌گیرند و از تفسیرپذیری، بهبود تکراری و اعتبار علمی در پیش‌بینی‌ها اطمینان حاصل می‌کنند.

با ترکیب زیست‌شناسی تجربی، هوش مصنوعی و فناوری‌های میکروفلوئیدیک، ما قصد داریم مرزهای نوآوری زیست‌پزشکی را پیش ببریم و از ترجمه یافته‌های آزمایشگاهی به راه‌حل‌های بالینی حمایت کنیم.