基于自动机的三维生物系统受影响细胞检测

本综述旨在提出一种逻辑与搜索机制，用于开发能够发现三维生物系统中受影响细胞的人工智能自动机（AIA）。关于此类自动机在人体中检测和控制癌细胞可能应用的研究，高度聚焦于MRI和PET扫描在组织层面发现受影响区域，而利用该框架我们可以在细胞层面发现受影响区域。AIA的设计可确保其记录并可能控制人体内受影响细胞的存在，从而实现最佳利用。所提出的模型和技术可以推广并应用于任何细胞因疾病或事故而受损或受影响的场景。无需手术或注射即可将AIA导入人体的最佳方法是插入类似小药丸的自动机，携带纠正感染所需的物质，如药物或白细胞。在此过程中，AIA可被比作用于递送或支持治疗的纳米药丸。使用NanoHive仿真软件验证了本文的框架。现有的纳米医学模型，如基于避障算法的模型（Hla K H S et al 2008），以及本模型中的框架，在不同的仿真实验中进行了测试。现有模型（如基于避障的模型）在复杂环境条件下（如变化的环境条件、半固体颗粒的存在等）失败，而本文模型成功执行了其框架。随着系统生物学的发展，尤其是在药物基因组学达到顶峰之际，这一自动机领域值得在理解上取得更大飞跃。结果也表明了人工智能和其他计算能力在所提出模型中对于成功检测受影响细胞的重要性。