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标题: Sci:人工智能鬼影细胞测定仪识选细胞癌1万/秒千倍 [打印本页]

作者: 邓文龙 时间: 2018-6-24 08:57
标题: Sci:人工智能鬼影细胞测定仪识选细胞癌1万/秒千倍
本帖最后由邓文龙于 2018-6-24 09:19 编辑

Science：开发出人工智能驱动的鬼影细胞测定仪，不用产生图像就可高通量识别和分选细胞

鬼影细胞测定仪能够以每秒1万多个细胞的速度识别细胞，并且以每秒数千个细胞的速度对细胞进行分类。现存的细胞分选机器不能够区分具有相类似形状的细胞类型。人类专家借助显微镜通常以每秒少于10个细胞的速度识别和分选细胞，而且有时还具有较差的准确度
癌1万/秒千倍

2018-06-23 19:57

2018年6月23日/生物谷BIOON/---在一项新的研究中，日本研究人员发明了一种新的细胞识别和分选系统，并称之为鬼影细胞测定仪（Ghost Cytometry）。这种系统将一种新的成像技术与人工智能（AI）结合在一起以史无前例地高通量速度识别和分选细胞。他们希望他们的方法将用于识别和分选在患者血液中的循环癌细胞、能够加速药物发现和改进基于细胞的医学疗法的疗效。相关研究结果发表在2018年6月15日的Science期刊上，论文标题为“Ghost cytometry”。

图片来自Sacco Fujishima，Creative Commons license CC BY-ND。

日本东京大学的Sadao Ota副教授说，“鬼影细胞测定仪将有助于需要在实验室中对细胞进行分类的研究人员并且让需要快速地和准确地分离和诊断细胞样品的临床医生受益。”

在这项研究中，这些研究人员证实鬼影细胞测定仪能够分选至少两种不同类型的具有相似大小和结构的细胞，而且很少发生分选错误。鬼影细胞测定仪能够以每秒1万多个细胞的速度识别细胞，并且以每秒数千个细胞的速度对细胞进行分类。现存的细胞分选机器不能够区分具有相类似形状的细胞类型。人类专家借助显微镜通常以每秒少于10个细胞的速度识别和分选细胞，而且有时还具有较差的准确度。

鬼影细胞测定仪的名称是指这种技术分析最小光波数据的独特方式，它无需将任何光数据转换为图片；它是一种不产生图像的成像技术。当前的识别不同类型细胞的方法依赖于这些细胞的显微图片，随后计算机图像识别程序或人类观察者基于这些显微图片对这些细胞进行分类。依赖于完整的图像使得实时高通量的细胞分选成为一种难以实现的目标。

Ota说，“在这个研究项目开始时，我们是一个由年轻科学家组成的小团队，而且实验室装备简陋。鉴于我们的资源有限，我们专注于最有效的信息使用方式，而不是构造更好的硬件。这让我们产生一种想法：不以传统方式开发新的基于图片的技术，而是将视觉信息转换为允许通过机器学习进行快速处理的格式。”Ota是开发这种技术的由光学成像专家、生物工程师、生物物理学家和机器学习专家组成的一个跨学科研究团队的一员。这个研究团队的一些成员还创立了旨在将这种设备商业化的ThinkCyte公司。

Ota说，“有时候没有染色剂、染料或其他的生物标志物来有效地标记不同类型的细胞或同一细胞的不同激活状态。这时正是鬼影细胞测定仪对临床医生、患者和研究人员特别有价值的时候。”

在鬼影细胞测定仪中，每次一个细胞通过单个像素检测相机下方的狭窄通道，这个像素检测相机检测每个细胞发出的荧光。这种对光波的理解无需将它们转换成完整的图像，这就使得鬼影细胞测定仪成为一种不产生图像的视觉系统。配备有机器学习算法的电路与单个像素检测相机连接在一起，并且学习每种细胞类型的独特光波模式以便在10微秒内识别细胞。这种电路随后发送电信号来推动细胞根据它们的类型进入正确的分选通道。

这种机器学习系统不需要图像来分析细胞，但是如果研究人员需要图像进行额外的分析，那么这个像素检测相机确实能够捕获足够的信息来数字化地重建通过这种细胞测定系统的细胞的传统二维图片。

这种鬼影细胞测定仪涉及利用以一种独特的方式对任何一种细胞类型进行染色的荧光染料对细胞进行染色。这些研究人员当前正在进行的研究项目正在探究更先进的机器学习程序和成像技术能够完全消除荧光染色的可能性。

这是首个超快的荧光成像活化细胞分选（fluorescence imaging-activated cell sorting）技术，它能够高通量地从物理上相类似的细胞混合物中分离出一种特定的细胞类型。ThinkCyte公司计划今年与研究机构合作，利用鬼影细胞测定仪启动肿瘤学和再生医学临床研究项目。该公司已开发出鬼影细胞测定仪的一台样机，并计划在2019年将它的研究用测试设备商业化。（生物谷 Bioon.com）

参考资料：

Sadao Ota1,2,3,*,†, Ryoichi Horisaki3,4,*, Yoko Kawamura et al. Ghost cytometry. Science, 15 Jun 2018, 360(6394):1246-1251, doi:10.1126/science.aan0096

http://science.sciencemag.org/content/360/6394/1246

http://news.bioon.com/article/6723845.html

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