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技术前沿

AI+激光技术新应用:自动对活细胞进行快速分类和分析

激光制造网 来源:老one编译2024-04-08 我要评论(0 )   

为了实现个性化医疗的潜力并克服最近频繁发生的大流行性疾病等危机情况,实验室需要一种有效的方法来分离活细胞进行分析和测试——在不损害细胞活力的情况下分离特定细...

为了实现个性化医疗的潜力并克服最近频繁发生的大流行性疾病等危机情况,实验室需要一种有效的方法来分离活细胞进行分析和测试——在不损害细胞活力的情况下分离特定细胞类型的能力对推进药物研究也是必要的。


为了满足这一需求,据激光制造网了解,弗劳恩霍夫激光技术研究院(Fraunhofer ILT)和生产技术研究所(IPT)将于4月9-12日在慕尼黑举行的2024年分析会上展示LIFTOSCOPE设备。该设备显示,该研究团队成功开发了一种人工智能辅助工具,该工具使用高通量流程自动对活细胞进行分类和分离。这项被称为LIFTOSCOPE的技术结合了高速显微镜基于人工智能的分析,以及利用激光诱导正向传输(LIFT)定位活细胞和细胞簇。


MIR LIFT过程以高达100 Hz的频率将活细胞一个接一个地转移到测微板上。为了将高效工艺集成到显微镜平台中,无论制造商是谁,Fraunhofer ILT开发了支架(如图所示)用于六孔微量滴定板。(Fraunhofer ILT供图)。

 


LIFTOSCOPE每秒可以定位、识别和分析数十个活细胞。它可以在200μs内完成单个细胞的转移,并且可以在100 s内激活10000个细胞并将其转移到微量滴定板。

为了创建LIFTOSCOPE,项目团队将人工智能辅助的高通量过程集成到商用倒置显微镜中,并为显微镜配备高速摄像头和闪光灯。它将细胞转移的中红外(MIR)LIFT过程直接集成到显微镜的光束路径中。

与显微镜相连的摄像系统每秒可提供100幅高分辨率图像。人工智能技术识别图像数据中所需的细胞类型,还决定细胞的准确位置和重心。人工智能系统可以被训练来识别多能干细胞、高产细胞和免疫细胞。

在对细胞进行分类和分析后,使用MIR LIFT过程将其转移到微量滴定板。LIFTOSCOPE中使用的高精度、光学监控、基于激光的过程使其能够精确控制和传输细胞。转移细胞的存活率超过90%。Fraunhofer ILT生物制造小组负责人Nadine Nottrodt说:“根据细胞类型,所有细胞中有100%能够存活下来。”

细胞以高达100赫兹(Hz)的高频率传输。该团队开发的一个六孔微量滴定板支架,可以更容易地将该技术集成到任何显微镜平台中,无论制造商是谁。

研究人员说,LIFT过程快速简单。LIFT使用只需要几微焦耳(µJ)脉冲能量的9-ns激光脉冲,刺激位于目标细胞正下方的液体介质形成蒸汽泡。此前已脱离束缚的电池被泡沫短暂掀起。一旦气泡破裂,就会形成抽吸,将细胞冲洗到微量滴定板的培养容器中。

 

项目经理Richard Lensing说:“细胞随机分布在样品中。因此,我们的系统遵循预先定义的网格,并传输距离焦点50微米半径内的细胞。”。

虽然荧光标记物可以用来识别特定的细胞,但LIFT过程即使没有添加剂也能很好地执行。人工智能技术提供精确的定位,以确保细胞被射流捕获并输送到测微计板中。LIFT过程使用MIR 2940nm波长激光器直接激发液体介质。该波长几乎不被样品载体中的聚合物吸收。


肌动蛋白染色的3T3成纤维细胞球体,用于LIFT转移,在激光制造的微孔中培养。(Fraunhofer ILT供图)。

 

该团队开发了两种移动细胞培养物的策略——一种是停下来的方法,另一种是连续的过程。“走走停停”的方法提供了用许多不同的细胞对样品进行分类的能力,这使得样品制备更加容易。然而,这也降低了效率。Nadine Nottrodt说:“在停转操作中,必须在细胞LIFT前后插入一个短暂的休息阶段,因为每次停转都会触发样品中的流体动力流,在下一个细胞被转移之前,流体动力流必须先稳定下来。”。

当使用连续过程时,LIFTOSCOPE扫描样本载体,扫描网格最多1600行,间距为50μm,并转移在连续移动过程中聚焦的每个细胞。传输的单元格越多,使用这种方法节省的时间就越多。当10000个细胞被转移时,连续过程的速度是停止和移动策略的两倍多。它可以传输10万个细胞,比“停-走”操作快20倍。

该团队旨在稳定自动细胞识别和LIFT过程的高通量,将完成一个微量滴定板所需的时间限制在10分钟内。用于成像和定位加工周期中的激光焦点将确保LIFT过程具有AI支持的细胞检测和测量所需的分辨率。这也将确保激光焦点位于电池正下方25μm以内。

这种基于人工智能、基于激光的过程可以完全自动化分离活细胞的任务。根据Nottrodt的说法,根据项目团队取得的进展,细胞LIFT可以与高速相机的图像频率同步,这将实现每秒100个细胞的单细胞分选率。团队的下一步将是通过流程原型实现市场成熟度。


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