我们常常认为血液的特定任务是将氧气输送到我们的大脑和其他器官，但它也是一种活的流体，会根据各种刺激改变其职责。为了更好地理解——和预测——这种复杂生物学的一个方面，研究人员训练了一个神经网络计算机，以模拟血小板在心脏病发作或中风等复杂情况下如何反应。
宾夕法尼亚大学的机器人自动化系统通过测量血小板对激动剂——结合血小板以引发细胞反应的化学物质——的反应来工作，这些激动剂以成对的方式引入。该过程在这些评估期间获得的 34,000 个数据点标记每个血小板，每对激动剂留下其独特的指纹。
通过交叉引用对不同激动剂对的响应，该系统可以推断出，即使在不同剂量和激动剂施加时间不同的情况下，血小板对多达六种不同激动剂的更复杂组合的细胞内信号传导响应。
在测试中，该模型以高度的准确性预测了血小板的反应，甚至区分了几位不同的捐献者，为复杂、患者特异性的血小板建模打开了大门，这在心脏病发作或中风期间可能至关重要。研究人员希望改进该系统，使其计算速度足够快，能够在心脏病发作或中风期间，即使在事件发生时，也能计算和模拟患者对存在的激动剂的复杂反应。
更妙的是，该系统可以成为一种强大的诊断工具，在患者进入急诊室之前预测心血管疾病。
