Der Innovationsverbund INDUZELL verfolgt das Ziel, humane pluripotente Stammzellen (PSZ) in großem Maßstab in 3D-Suspensionskultur in Bioreaktoren zu kultivieren.

In dem Teilprojekt INDUZELL AI der Hochschule Hannover werden neuartige multimodale tiefe Neuronale Netzwerke (Deep Neural Networks, DNNs) erforscht, um aus Mikroskopie- und Genexpressionsdaten den Verlauf des Zellkultivierungsprozesses vorherzusagen und Prozessparameter zu optimieren. Als Eingabe dienen durch hochauflösende Mikroskopieverfahren gewonnene Bilddaten und daraus extrahierte morphologische Zellparameter aus dem Teilprojekt INDUZELL Image sowie durch Einzelzell-RNA-Sequenzierung (scRNA-seq) und räumlich aufgelöste Spatial Transcriptomics ermittelte Genexpressionsdaten aus dem Teilprojekt INDUZELL Stammzellen, die durch das DNN korreliert werden. Dazu werden Convolutional Neural Networks (CNNs) und Large Language Models (LLMs) kombiniert und Muster in den Daten analysiert und visualisiert. Gemeinsam mit dem Teilprojekt INDUZELL Model wird ein minimaler Prozessoptimierungsdatensatz generiert, der eine Modellierung des Zellkultivierungsprozesses erlaubt.

Das übergeordnete Ziel des durch das Teilprojekt INDUZELL Stammzellen geleiteten Innovationsverbunds besteht darin, die Ressourceneffizienz des Zellkultivierungsprozesses in Bioreaktoren zu erhöhen, um Kosten und Materialverbrauch deutlich zu verringern und pluripotente Stammzellen medizinisch und industriell breiter nutzbar zu machen.