成骨预测网络

高通量精准筛选

用早期细胞形态准确预测植入物表面成骨能力，大幅缩短传统评估时间。

Andi, Li · Xinyi, Li · Zhiwen, Zhang · Zihui, Huang · Liqiang, He · Yuhang, Yang · Jiapeng, Dong · 蔡述庭 · 刘旭杰 · Hongli, Zhao · 何燕

Acta Biomaterialia 2025

参数信息

评估参数

0.98

技术优势

筛选效率大幅提升

基于早期细胞形态的深度学习模型可快速预测成骨能力，避免了传统实验的长时间等待。

预测精度可靠

模型在六个评估参数上均超过 0.98，并通过金属-多酚网络涂层实验验证了与实际 ALP 活性的强相关性。

提供易用工具

开发了 Osteogenic Predictor 应用，用户可直观地预测植入物表面的成骨能力。

应用场景

• 植入物表面筛选：快速筛选大量候选植入物表面，替代传统耗时实验。
• 骨科植入物研发：在开发早期预测表面改性方案的成骨效果，指导优化设计。
• AI辅助生物材料：将深度学习引入生物材料评估，加速 AI 与生物材料交叉创新。