동결 마이크로니들 (Cryomicroneedle) 제형의 에이전트 기반 탐색

요약

본 연구는 동결 마이크로니들(Cryomicroneedle)의 세포 보호와 장치 제작 사이의 균형을 맞추기 위해 AI 기반의 폐쇄 루프(closed-loop) 워크플로우를 제안합니다. 문헌 데이터와 베이지안 최적화, 그리고 순차적인 습식 실험 검증을 결합하여 최적의 동결보호제 제형을 탐색하며, 실험을 반복할수록 모델의 예측 정확도가 $R^2 = 0.942$까지 향상됨을 입증했습니다.

핵심 포인트

• 문헌 큐레이션과 가우시안 프로세스 대리 모델링을 결합한 AI 지원 제형 탐색 워크플로우 구축
• 반복적인 습식 실험을 통해 모델이 점진적으로 적응하며 예측 오차(RMSE)를 크게 감소시킴
• DMSO, 엑토인, 에틸렌 글리콜, 태아 송아지 혈청 조합으로 95.15%의 높은 세포 생존율 달성
• 높은 생존율과 물리적 장치 형성 사이의 균형을 위한 다목적 최적화의 필요성 확인
• 데이터 전문 지식이 부족한 실험실에서도 에이전트 기반 인프라를 통해 효율적인 연구 가능