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      大量努力產(chǎn)生基于圖像的細胞分選技術(shù)
      
			
      
				2019-03-27 09:19:36
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      發(fā)明于50多年前，基于流式細胞儀的細胞分選已成為生物學實驗室中廣泛使用的工具，用于基于其全局表面標志物表達譜來物理分離細胞。但是在8月27日的Cell雜志上，一個由多個機構(gòu)組成的國際研究團隊揭開了這個關(guān)鍵過程的下一個演變，即“圖像激活細胞分選”，簡稱IACS。
      

      大量努力產(chǎn)生基于圖像的細胞分選技術(shù)
      

      IACS是一種智能機器，它集成了光學，微流體，電學，計算和機械技術(shù)，不僅可以根據(jù)細胞的全局表型，還可以使用圖像驅(qū)動方法對細胞的空間和形態(tài)特征進行分類。研究人員將推出一個開放式創(chuàng)新平臺，用戶可以在東京大學建立的機器上提出建議，提交有趣的樣本并進行測試。另外，一家初創(chuàng)公司CYBO，Inc將把智能IACS技術(shù)變成商業(yè)產(chǎn)品。
      

      “我們的目標是將流式細胞儀的能力從一維強度擴展到二維圖像，以分離具有獨特生物分子空間結(jié)構(gòu)的細胞。這將有助于解決新的基本生物學問題，如”細胞結(jié)構(gòu)如何與生理功能分子相關(guān)?“資深作者Keisuke Goda，東京大學的物理化學家。“我們設想開發(fā)的工具廣泛適用于研究基因影響細胞內(nèi)各種分子空間定位的因素。”
      

      為了使IACS成為現(xiàn)實，研究人員需要在速度和準確度之間取得平衡。來自26個機構(gòu)包括東京名古屋大學京都大學大學，理化學研究所，加州大學洛杉磯分校，哥倫比亞大學，超過50名專家的合力鄉(xiāng)田和他的同事發(fā)現(xiàn)，同時使用實時靶細胞中分離出無中斷的方法深學習快速處理高分辨率數(shù)據(jù)。設計花了2年時間，開發(fā)子系統(tǒng)需要2年時間，另外2年時間將它們整合起來并在微藻和血細胞樣本上測試平臺。Goda是去年獲得諾貝爾物理學獎的LIGO(激光干涉引力波天文臺)小組的前研究員，采用了LIGO戰(zhàn)略，領(lǐng)導團隊建立高度跨學科的復雜機器。
      

      與所有流式細胞儀一樣，將含有懸浮細胞樣品的管置于注射口處以引入IACS系統(tǒng)。在運行期間，細胞在顯微鏡鏡片下一個接一個地成像;實時收集數(shù)據(jù)并用于構(gòu)建排序決策，從而將符合標準的細胞與不符合標準的細胞物理分離。完成后，收集含有樣品的分選部分和剩余部分的兩個管，在光學顯微鏡下檢查，并評價產(chǎn)率和純度。與流式細胞術(shù)不同，細胞可以根據(jù)空間和形態(tài)學參數(shù)從大的異質(zhì)群體中分類，如細胞內(nèi)蛋白質(zhì)定位和細胞 - 細胞相互作用，如Goda及其同事所證明的。
      

      “該平臺即使采用深度學習算法，也可在32毫秒內(nèi)完成圖像采集，圖像處理，決策制定和驅(qū)動，從而實現(xiàn)以每秒約100個單元的前所未有的速度進行實時基于圖像的智能單元搜索和排序，“戈達說。“智能IACS技術(shù)用途廣泛，可處理從微生物學到血液學等各種領(lǐng)域的各種類型和大小的細胞，并有望在生物，制藥和醫(yī)學科學領(lǐng)域發(fā)現(xiàn)基于機器的發(fā)現(xiàn)。”
      

      目前，平臺被優(yōu)化用于分析單個細胞，并且不能處理更大的生物物體，例如細胞球體，類器官，組織碎片和整個生物體。然而，研究人員正計劃修改微流體通道和光學系統(tǒng)，以便將來實現(xiàn)這一目標。而且由于系統(tǒng)龐大而復雜，因此在室外實驗室建設并不容易。在短期內(nèi)，研究人員將使用開放式創(chuàng)新平臺來幫助任何有興趣使用該工具的人。
      
			

			
        
      
			
      
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