연구진이 AI를 활용하여 냉동 미세바늘 배합을 발견하는 새로운 워크플로우를 개발했어요. 기존 연구 데이터를 기반으로 AI 모델을 학습시켜 최적의 배합을 찾았고, 실험을 통해 모델을 개선하는 과정을 반복했어요.
AI 모델은 10번의 검증 과정과 106개의 실험 데이터를 통해 냉동 미세바늘 배합에 특화된 결과를 도출했어요. 초기 모델의 예측 오차는 41.21%에서 6.86%로 감소했고, 최종적으로 94.2%의 정확도를 기록했어요.
최적의 배합은 DMSO, ectoin, ethylene glycol, fetal bovine serum을 최소화하면서 95.15%의 생존율을 달성했어요. 하지만 높은 생존율만으로는 미세바늘 형성을 보장할 수 없다는 점을 확인했어요.
이번 연구는 데이터 전문성이 부족한 연구실에서도 AI 기반의 효율적인 배합 발견 워크플로우를 활용할 수 있음을 보여줘요. 관련 코드는 GitHub에서 확인할 수 있어요.