سیگنال‌دهی بیوالکتریک و هوش مصنوعی: مدارهای قابل برنامه‌ریزی در جنین‌زایی، بازسازی و سرطان

چگونه رفتارهای سلولی فردی، با وجود اختلالات غیرقابل پیش بینی، به نتایج آناتومیک بزرگ ‌مقیاس و پایدار در فرآیندهای جنین زایی، بازسازی و بیماری‌هایی مانند سرطان هماهنگ می‌شوند؟ توزیع‌های پتانسیل‌های غشایی درون‌زاد (vmem)، که توسط کانال‌های یونی و پیوندهای شکاف ایجاد می‌شوند، شبکه‌های بیوالکتریکی را تشکیل می‌دهند که اطلاعات مورفوژنتیک را پردازش می‌کنند. این شبکه‌ها، با تنظیم بیان ژن و هماهنگی رفتارهای سلولی، به جمعیت‌های سلولی امکان می‌دهند تا تصمیمات پیچیده‌ای درباره رشد، ترمیم و شکل‌گیری ساختارهای آناتومیکی بگیرند. پیشرفت‌های اخیر در هوش مصنوعی، به‌ویژه الگوریتم‌های یادگیری ماشین و شبکه‌های عصبی مصنوعی، تحلیل و مدل‌سازی این مدارهای بیوالکتریکی را متحول کرده است. هوش مصنوعی با شبیه‌سازی دینامیک‌های بیوالکتریکی، پیش‌بینی نتایج آناتومیکی و شناسایی مداخلات هدفمند، راه را برای کاربردهای نوین در پزشکی بازساختی، درمان سرطان و مهندسی زیستی مصنوعی هموار کرده است. این مقاله، نقش هوش مصنوعی در کشف، تحلیل و کنترل سیگنال‌دهی بیوالکتریکی را بررسی کرده و نقشه راهی برای بهره‌برداری از این فناوری در زیست‌پزشکی ارائه می‌دهد