カリフォルニア大学サンタクルーズ校の研究者たちは、創傷治癒プロセスを最適化する革新的なデバイス「a-Heal」を開発しました。このデバイスは、マイクロカメラと人工知能（AI）を組み合わせ、創傷治癒の各段階を分析し、薬剤投与や電気療法による個別化された治療を提供します。これにより、特に遠隔地に住む患者や移動が困難な患者にとって、創傷治療へのアクセスが向上することが期待されています。
科学雑誌「npj Biomedical Innovations」に発表された予備的な結果によると、a-Healデバイスは従来の治療法と比較して治癒プロセスを25%加速させることが示されています。このデバイスは、マルコ・ロランディ教授の指導のもと開発され、画像処理、生体電気、AIを統合したもので、ミルチャ・テオドレスク教授が開発した統合カメラが2時間ごとに創傷の画像を撮影します。これらの画像は、応用数学のマルセラ・ゴメス教授が開発した「AIドクター」と呼ばれる機械学習モデルに供給されます。
「AIドクター」は顕微鏡のようなインターフェースとして機能し、AIが創傷治癒の段階を特定し、潜在的な問題を検出し、治療法を提案します。治療法には、炎症を軽減し治癒を促進するフルオキセチン（選択的セロトニン再取り戻し阻害薬、SSRI）の投与や、細胞代謝を促進する電場の印加が含まれます。デバイスは、画像と治癒率などのデータを安全なデジタルプラットフォームに送信し、医師が治療を監視・調整できるようにします。
このアプローチの科学的根拠は、生体内の生体電気信号の役割を理解することにあります。損傷部位に発生する自然な電場（「損傷電流」）は、細胞が創傷表面に移動する上で重要な役割を果たし、これは皮膚バリアの回復における基本的なメカニズムです。これらのプロセスの障害は、特に糖尿病などの慢性疾患を持つ患者において、治癒を遅らせる可能性があります。a-Healデバイスは、これらの生体電気プロセスに作用することで、再生のための最適な条件を回復することを目指しています。
研究チームは、前臨床創傷モデルでa-Healの臨床応用をテストしました。その結果、AIインターフェースを使用した創傷は、従来の治療プロセスと比較して25%速く治癒することが確認されました。これらの発見は、急性創傷の治癒を加速させるだけでなく、糖尿病性潰瘍のような慢性創傷への対処にも道を開きます。
システムで使用されているAIモデルは、「強化学習」アプローチに基づいています。これは、医師の診断方法を模倣したもので、試行錯誤を通じて特定の目標を達成する方法を学習します。AIモデルは、各患者の治癒プロセスから学習し、治療法を適応させることで継続的に進化します。ゴメス博士と学生が開発したアルゴリズム「DeepMapper」は、創傷画像を処理して治癒段階をマッピングし、プロセス全体をチャート化します。これにより、科学者たちは慢性創傷や火傷の治癒を改善するための「スマート」デバイスシステムのダイナミクスを研究しています。