文章图片
文章图片
细胞和组织的微囊化已经成为一个非常受欢迎的研究领域 ， 因为它能够将细胞包裹在三维环境中 ， 可用于基于细胞的医学 ， 包括组织工程、再生医学和基于细胞的疗法 。 微流体因其在尺寸方面的良好可控性而被广泛用于细胞和组织封装 。 微流体细胞封装通常是通过用与水不混溶的流体剪切充满细胞的水性流体来完成的 。 一个主要挑战是由于仅封装一片每个微囊的细胞或细胞聚集体 ， 对于胰岛和卵泡 ， 可分离的这些珍贵组织的数量有限 。
【细胞和组织的微囊化是一个非常受欢迎的研究领域，它可用于基于细胞医学】大量空微囊使下游处理变得困难 ， 尤其是对于组织移植来说是不希望的 ， 因为体内可用于容纳移植物的空间非常有限 。 为了去除空的微胶囊 ， 需要进行分类 。 这可以手动完成 ， 也可以通过将所有微胶囊移动到另一个设备进行分类 ， 这很繁琐 ， 可能导致样品丢失、污染或细胞损伤 。 另一个挑战是油不利于细胞活力 。 因此 ， 及时在芯片上将载有细胞的微胶囊从油中选择性提取到等渗水相中的有效方法对于维持临床环境中使用的细胞质量非常重要 。
根据微胶囊表面的大小或天然亲水性 ， 已经报道了几种将微胶囊从油中提取到水箱中的方法 。 然而 ， 这些研究并未探索载有细胞的微胶囊的选择性提取 。 几项研究报告对载有细胞的微胶囊进行光学检测以选择性地提取它们 。 然而 ， 这些方法需要对细胞进行荧光标记或挤压载有细胞的构建体 。 前者可能会否定载有细胞的微胶囊在基于细胞的药物中的效用 ， 而后者可能会永久性地损坏载有细胞的水凝胶微胶囊 。
最近 ， 一种无标记方法被证明可以使用光学传感器和介电泳在芯片上选择性地将载有细胞聚集体的微胶囊从油中提取到水溶液中 。 然而 ， 纯度很低：提取的微胶囊中只有约百分之三十含有细胞 。 随着大容量图形处理单元的发展和大数据的可用性 ， 深度学习近年来已成为许多领域的可访问工具 ， 特别是在图像处理领域 。 深度学习是一种机器学习 ， 它使用神经网络根据输入数据进行预测 。
监督学习是一种深度学习 ， 其中程序可用于对输入系统的不同对象进行分类 ， 方法是首先从用于训练程序的预先标记的对象中“学习” 。 对象分类对生物医学应用非常有用 ， 深度学习可用于检测图像中的细微特征 ， 这可能超过人类的表现 。 深度学习已被用于检测活细胞和死细胞 ， 然而 ， 几乎所有先前的研究都集中在离线分析静态图像上 。
两项研究使用机器学习在微流体设备上实时识别和分离含有细胞的液滴和不含细胞的液滴 ， 但这些研究需要具有特殊光电探测器的复杂成像设置 ， 不会导致高纯度和高效率的分选 ， 或不制造用于进一步加工的水凝胶微胶囊 。 一项研究检查了通过深度学习对不同大小的水凝胶微胶囊进行分类 。 迄今为止 ， 深度学习在实时检测载有细胞/组织的水凝胶微胶囊中进行无标记片上选择性提取的能力尚未得到探索 。
在这项研究中 ， 科学家报告了一种支持深度学习的无标记方法 ， 用于高效的片上检测和选择性提取载有细胞聚集体的水凝胶微胶囊 。 这是通过使用分类标记的图像来训练基于深度学习的检测模型来实现的 ， 然后使用该模型动态分析实时图像 ， 以约百分百的效率对载有细胞聚集体的微胶囊进行无标记检测 。
推荐阅读
- 体细胞与配子
- 中科西部干细胞研究院：干细胞如修理大师，调整失控的免疫系统！
- 发现难、治愈难，人类什么时候才能攻克癌症？
- 形变：研究人员发现使病毒失活的新策略
- 重达一万吨，小行星在空中爆炸解体，是外星文明在保护地球？
- 奥密克戎揭示了人类免疫力
- 为什么全世界有那么多“蛇岛”，而且岛上的蛇还会越来越毒呢？
- 新冠病毒最终可能走向“静默”与人类共存
- “月球巡洋舰”来了！丰田要在2040年登陆火星