Платформа для высокопроизводительной доставки в клетки с ИИ-анализом
Многие приложения — от открытия лекарств и диагностики до клеточной инженерии и генной модуляции — требуют доставки биомолекул в большое количество клеток и быстрой оценки результатов. Задача двойная: обеспечить внутриклеточную доставку в масштабе для разных клеток и грузов и получить количественные результаты достаточно быстро.
Исследователи из Индийского технологического института (IIT) Мадрас и Технологического университета Тойохаси (TUT) разработали интегрированную платформу, которая продвигает оба направления одновременно. Работа опубликована в журнале Advanced Healthcare Materials.
Платформа объединяет два модуля:
- Массово-параллельное устройство для механиопорации (через отверстия), которое сжимает клетки для высокопроизводительной внутриклеточной доставки.
- Автоматизированный конвейер проточной цитометрии на основе изображений отдельных клеток, построенный на Mask R‑CNN.
Устройство направляет клетки через массив из до 62 000 крошечных сквозных отверстий, которые уже диаметра клетки. Краткое, мягкое сжатие создает временные поры в мембране, через которые биомолекулы проникают внутрь клетки, после чего поры закрываются, позволяя клеткам восстановиться.
В валидационных исследованиях команда доставила siRNA (РНК для сайленсинга генов) и плазмидную ДНК в несколько типов клеток, включая фибробласты десны человека (hGFs), что демонстрирует широкую применимость для клеточной инженерии и персонализированной терапии.
Для быстрой оценки результатов автоматизированная система анализа использует те же микроскопические изображения, которые лаборатории уже получают. Модель глубокого обучения анализирует изображения и за один проход сообщает четыре параметра:
- Размер клетки
- Доля клеток, получивших груз
- Доля жизнеспособных клеток
- Интенсивность флуоресценции на клетку
То, что раньше занимало часы ручного подсчета, теперь занимает около 83 секунд для репрезентативного набора данных примерно из 500 клеток, с точностью, сопоставимой с проверкой человеком.
Были обработаны большие когорты клеток — например, 1 980 клеток (для siRNA 6‑FAM) и 1 184 клетки (для плазмиды EGFP). Такой размер выборки делает результаты статистически надежными и превращает высокопроизводительную доставку в решения с высокой степенью достоверности.
"Наша цель была проста: доставить молекулы внутрь множества клеток быстро и бережно", — говорит первый автор Пуласта Чакрабарти.
"Высокая пропускная способность сама по себе недостаточна", — отмечает профессор Моэто Нагаи. — "Важна скорость, с которой результатам можно доверять".
Объединяя масштабируемую доставку с автоматизированным контролем качества, платформа расширяет возможности для крупномасштабного скрининга, диагностики и практических рабочих процессов манипуляции с клетками.