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研究人员开发了终极细胞分选仪

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艺术家对流式细胞仪中基于AI的血样排序的印象。信用:马克斯·普朗克学会

在医学和生物学中,人们对有效和廉价的用于鉴定和分离不同细胞类型的方法非常感兴趣,例如用于医学诊断或使用干细胞的再生疗法。到目前为止,选择的方法是所谓的流式细胞术,其中用荧光抗体标记细胞,然后在它们流经通道时进行鉴定。然而,该方法有其缺点:不仅相对昂贵且费时,而且抗体本身也可能成问题。由于它们是外源性的,它们可以改变停靠在其上的细胞的特性,并可能导致困难,例如,当将它们注射到体内时。此外,在流式细胞仪中,细胞的鉴定并非始终没有错误。

为了解决这些问题,可以将细胞的物理性质用作其他区别特征:由于细胞骨架,细胞结构内细丝的精细网络,每种细胞类型均具有特征性的机械性质,例如形状,大小以及特别是可变形性。马克斯·普朗克光科学研究所所长Jochen Guck领导的团队几年前基于此技术开发了一种新技术:实时可变形细胞计数法(RT-DC)。在这种技术中,细胞悬液被压过比头发细的透明通道。然后拉伸细胞而不会损坏,变形程度允许分配给特定的细胞类型。

借助高速摄像头来分配单元类型,该高速摄像头以每秒2,000至4,000幅图像的速度记录通道中的变形单元。这可与您可以慢动作观看气球弹出的视频相媲美。使用专用软件评估图像,该软件可以实时评估某些先前定义的细胞特性。现在,这种实时评估可以立即识别出每个细胞流过通道的情况,这是第一个创新的基础:它使识别后的细胞可以偏转到收集通道中。现在,第一次可以根据细胞的可变形性对其进行分类。

另一个新颖之处是将RT-DC与人工智能相结合:成千上万个单个细胞的图像是训练神经网络识别不同细胞类型的理想基础。然后,AI算法可以以以前未达到的速度识别单元,并根据需要实时对其进行排序。

Guck将这种方法与Google的优势进行了比较:“如果猫主人在互联网上发布了数百万张猫的照片并编写了类似“我的猫”之类的文字,则会对图片和评论进行训练,以识别出猫的特征如果有人用谷歌搜索“猫”,该算法可以训练神经网络来识别具有猫属性的图片,并将其从所有其他宠物照片中过滤掉。”

使用Guck的新方法时,情况类似:由于荧光分子的选择方式仅使它们停靠在某些细胞上,因此荧光分子的点亮对应于注释“我的猫”。具有所有属性的单元格照片对应于猫图片。以这种方式,神经网络获悉照明连接到特定的细胞类型,并且可以建立与细胞的相关照片的连接。如果神经网络已经通过荧光标记物针对一种细胞类型进行了充分的训练,那么该标记物最终可以完全省略,并且即使没有谷歌算法也可以识别出没有荧光的细胞类型,就像Google算法已经学会了识别猫而没有其他注释一样。

这种新方法具有许多优点:在训练了神经网络之后,不再需要耗时且成本高昂的荧光标记来进行鉴定,并且细胞也不会被外来分子改变。此时,高速相机拍摄的图像足以识别细胞。此过程对细胞非常温和,不会改变细胞特性,并且每秒可以分析多达1,000个细胞。的应用人工智能至RT-DC还提供的优点是,参数,在此基础上可确定的细胞识别或通过疾病的细胞变化,不必预先定义。您可以让AI决定哪种图像信息最能区分细胞。

Guck称这种新开发的方法,现已发表在著名的《自然方法》杂志上,它是一种“终极细胞分选仪”:它结合了通过荧光建立的检测的准确性和固有的机械细胞特性的敏感性,并有可能成为一种未来的标准方法,将在所有生物和生物医学实验室中使用。将来,例如,有可能从样本中快速恢复造血干细胞,然后将其注射到化疗患者中以重建免疫系统或挑选出特别合适的感光细胞 为了避免通过移植避免某些形式的失明。

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