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用于癌細胞轉移亞型無標記分層的微流控流式細胞儀+深度學習

微流控 ? 來源:微流控 ? 2023-10-27 09:58 ? 次閱讀
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細胞變形性(Cellular deformability)是醫(yī)學上評價細胞生理狀態(tài)的一種很有前景的生物標志物。目前,微流控技術已經(jīng)成為測量細胞變形性的一種強有力的工具。然而,現(xiàn)有的基于微流控技術的細胞變形性測量方法嚴重依賴于圖像分析,從而限制了其在高通量應用中的可擴展性。

據(jù)麥姆斯咨詢報道,為了解決上述挑戰(zhàn),香港城市大學(City University of Hong Kong)和香港心腦血管健康工程研究中心(Hong Kong Center for Cerebro-Cardiovascular Health Engineering,COCHE)的研究人員合作開發(fā)了一種并行的基于收縮變形性的微流控流式細胞儀(cDC)和一種集成式計算框架(ATMQcD)。這種cDC + ATMQcD系統(tǒng)利用細胞剛度指數(shù)(c1指數(shù)),可以在單細胞水平上評估臨床相關異質性癌細胞群和來源于多種癌癥類型的癌細胞的侵襲性,包括乳腺癌、肺癌和膀胱癌。

研究結果發(fā)現(xiàn),這種cDC + ATMQcD系統(tǒng)在效率、靈敏度和成本效益方面均優(yōu)于傳統(tǒng)的癌細胞轉移性評估方法,有潛力成為全球衛(wèi)生保健場景中用于快速篩查和精確臨床診斷的補充性和具有前景的工具。相關研究成果近期以“A deformability-based biochip for precise label-free stratification ofmetastatic subtypes using deep learning”為題發(fā)表在microsystems & nanoengineering期刊上。

具體而言,為了構建一種高效、經(jīng)濟、高靈敏度和高通量的細胞力學性能測量方法,研究人員開發(fā)了一種并行的基于收縮變形性的微流控流式細胞儀。該微流控流式細胞儀具有四組微收縮通道,每組包含九個單獨的微收縮通道。這種設計使得其能夠以高通量和寬視場處理樣品,從而顯著提高操作效率。

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圖1 基于收縮變形性的微流控流式細胞儀(cDC)設計

為了實現(xiàn)這種微流控流式細胞儀的臨床應用,使用來自液體活檢的真實樣本進行高通量細胞測量至關重要,這就需要更快的細胞運動和更高的測量效率。因此,開發(fā)一種能夠同時追蹤多個快速運動物體的圖像分析系統(tǒng)至關重要。為此,研究人員開發(fā)了一種名為ATMQcD的計算框架。通過結合用于目標檢測(Yolov5)、追蹤(Deep SORT)和分割(ResUNet++)的尖端技術,ATMQcD計算框架可以在一個視場中捕獲多個快速移動的目標,并實現(xiàn)高通量細胞測量。利用ATMOcD計算框架,該研究獲得了與細胞形態(tài)和運動相關的多個參數(shù),包括通過時間、細胞大小和收縮面積。

基于這些參數(shù),研究人員開發(fā)了一個簡單的支持向量機(SVM)分類器,其在具有不同轉移潛力的乳腺癌細胞的分類應用中,準確率達到了0.934。此外,ATMQcD計算框架可以與基于細胞軌跡的生物力學分析相結合,以量化與細胞彈性模量成正比的細胞剛度。

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圖2 細胞變形性的量化和ATMQcD計算框架

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圖3 訓練集生成和基于Yolov5的模型的建立

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圖4 細胞追蹤和細胞變形性測量的量化

最后,研究人員使用具有不同轉移潛力的癌細胞系驗證了cDC + ATMQcD系統(tǒng)區(qū)分具有不同變形性的細胞的能力。評估結果顯示,cDC + ATMQcD系統(tǒng)在缺氧治療前后進行的侵襲性評估和癌細胞分層的分類準確率達到92.4%。此外,該系統(tǒng)在區(qū)分癌細胞和白細胞方面也表現(xiàn)出優(yōu)異的性能(準確率為89.5%)。同時,該系統(tǒng)可用于評估來源于多種癌癥類型的癌細胞和混合細胞群的轉移潛力,甚至在現(xiàn)實世界的臨床條件下也適用。

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圖5 cDC + ATMQcD系統(tǒng)對乳腺癌細胞的軌跡分析

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圖6 量化細胞變形性以區(qū)分具有不同轉移潛力的細胞

綜上所述,通過結合微流控技術和深度學習,該研究提出的開創(chuàng)性cDC + ATMQcD系統(tǒng)實現(xiàn)了每分鐘約25,000個細胞的高通量,并且具有高靈敏度、低成本和易于操作的優(yōu)勢。展望未來,這種cDC + ATMQcD系統(tǒng)有望通過與微流控技術集成進行生物標志物的富集和體外疾病模型的構建,以實現(xiàn)在液體活檢、藥物測試和疾病機制研究等領域的更廣泛的應用。






審核編輯:劉清

聲明:本文內容及配圖由入駐作者撰寫或者入駐合作網(wǎng)站授權轉載。文章觀點僅代表作者本人,不代表電子發(fā)燒友網(wǎng)立場。文章及其配圖僅供工程師學習之用,如有內容侵權或者其他違規(guī)問題,請聯(lián)系本站處理。 舉報投訴
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原文標題:微流控流式細胞儀+深度學習,用于癌細胞轉移亞型的無標記分層

文章出處:【微信號:Micro-Fluidics,微信公眾號:微流控】歡迎添加關注!文章轉載請注明出處。

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