Технология Ghost Cytometry: сверхбыстрая идентификация клеток без изображений
Учёные из стартапа и академических институтов создали систему идентификации и сортировки клеток Ghost Cytometry. Она сочетает новый метод визуализации с искусственным интеллектом для высокоскоростной работы. Метод может применяться для выявления циркулирующих опухолевых клеток в крови, ускорения разработки лекарств и улучшения клеточной терапии.
«Ghost Cytometry поможет исследователям классифицировать клетки в лаборатории, а также врачам и пациентам, которым нужна быстрая и точная изоляция и диагностика клеточных образцов», — говорит доцент Садао Ота из Токийского университета.
В статье в журнале Science от 15 июня 2018 года показано, что система может сортировать как минимум два типа клеток схожего размера и структуры с минимальным количеством ошибок. Ghost Cytometry идентифицирует клетки со скоростью более 10 000 клеток в секунду и сортирует их со скоростью несколько тысяч клеток в секунду. Существующие аппараты не могут различать столь похожие клетки, а эксперты-люди с помощью микроскопа обычно обрабатывают менее 10 клеток в секунду, иногда с меньшей точностью.
Название отражает суть: технология анализирует минимальные данные световых волн, не преобразуя их в изображение (image-free imaging). Современные методы идентификации клеток полагаются на микроскопические снимки, которые затем классифицирует компьютерная программа или человек. Необходимость в полных изображениях до сих пор мешала достичь высокой скорости сортировки в реальном времени.
«Из-за ограниченных ресурсов мы сосредоточились на самом эффективном способе использования информации, а не на создании лучшего оборудования. Это привело нас к идее преобразовать визуальную информацию в формат, позволяющий быстро обрабатывать её с помощью машинного обучения», — пояснил Ота.
Команда проекта включает специалистов по оптической визуализации, биоинженеров, биофизиков и экспертов по машинному обучению. Часть исследователей основала компанию ThinkCyte для коммерциализации технологии.
«Иногда не существует красителей или биомаркеров, которые могли бы эффективно пометить разные типы клеток. В таких случаях Ghost Cytometry особенно ценна», — отметил Ота.
Как это работает
- Клетки по одной проходят через узкий канал под однопиксельным детектором, который улавливает флуоресцентное свечение каждой клетки.
- Электрическая схема с алгоритмами машинного обучения, подключённая к детектору, за 10 микросекунд распознаёт уникальный световой паттерн типа клетки.
- Схема отправляет электрический сигнал, чтобы направить клетку в правильный сортировочный путь.
Системе машинного обучения не нужны изображения для анализа. Однако, если исследователям требуются снимки для дополнительного изучения, детектор захватывает достаточно данных, чтобы цифрово реконструировать традиционные двумерные изображения прошедших клеток.
В текущем методе клетки окрашиваются флуоресцентными красителями. Ведётся работа над тем, чтобы с помощью более совершенных алгоритмов и методов визуализации полностью отказаться от необходимости окрашивания.
Это первая технология сверхбыстрой флуоресцентной сортировки клеток, которая может изолировать конкретный тип клеток из смеси физически похожих с высокой производительностью. ThinkCyte планирует в этом году начать клинические исследования в онкологии и регенеративной медицине с использованием Ghost Cytometry. Компания уже создала исследовательский прототип оборудования и планирует выпустить бета-версию для исследовательского использования в 2019 году.