识别感染和新变异
LIFT最初是作为无机和有机材料的直接写入技术开发中 ， 这是一种增材制造方法 ， 其中激光的作用是将少量材料从供体层打印到接收基底上 。 通过适当的激光参数和足够稳定的沉积过程可以保持打印材料的所有功能 ， 从而为使用LIFT打印精细的生物分子和细胞开辟可能性 。
2015年 ， 位于波尔多的生物打印开发商Poietis利用类似的原理设计了一个将细胞打印到基板上的系统 ， 使用短激光脉冲在液体容器中创建空化气泡 。 气泡的膨胀迫使液体喷射出来 ， 让一滴液体落在基板上 。
【Fraunhofer利用激光诱导传输加速对病毒的分析】Poietis开发了一种不同的方法 ， 一种激光辅助沉积方法 ， 有可能以微米分辨率沉积单个细胞 ， 比其他生物打印技术实现的精度更高 。
Poietis首席技术官Bertrand Viellerobe评论说:“该技术在其他领域也有一些渊源 ， 比如半导体行业用于材料沉积的激光诱导正向转移或LIFT技术 。 ”“但我们的系统是第一个使用它将细胞打印到基底上的系统 。 ”
其基本原理由Poietis公司现任首席执行官Fabien Guillemot开发 ， 并在INSERM和波尔多大学孵化 ， 涉及使用短激光脉冲在液体储层中产生空化气泡 。 气泡的膨胀会强制喷射出一股液体 ， 让一滴液体落在基底上 。
在Poietis平台上 ， 激光的目标是一层铺在玻璃板上的液体薄膜 ， 感兴趣的细胞——目前主要是成纤维细胞和角化细胞——被固定在液体中 。 这个目标被称为弹匣 。
Viellerobe解释说:“有许多参数会影响从墨盒中落下的液滴的大小和性质 。 “在液体中 ， 这些包括细胞的数量、浓度、形状和运动;液体的粘度;以及任何添加剂 。 激光脉冲有自己的一组变量;波长 ， 脉冲长度和聚焦直径 。 ”
图示：生物打印:激光辅助沉积活细胞 。 ModuLab是由Poietis开发的原型系统 ， 作为其技术的第一次展示 ， 现在仍在开发中 。
单细胞精度
当激光器和试剂盒的所有参数都正确匹配时 ， Poietis系统可以将精确控制数量的细胞从试剂盒沉积到下面的基质上 。 这可能是单个细胞 ， 以高度的位置准确性交付 ， 这是其他生物打印平台无法比拟的 。 盒中的典型单元尺寸约为20微米 ， 因此该过程最终可达到的分辨率可以是相同的数量级 。 每个单独的液滴都有皮升范围的体积 ， 这意味着需要大量的液滴来填充有意义的体积 。
在光学方面 ， 纳秒或更短的短激光脉冲是一个关键要求 。 “短脉冲限制了细胞经历的温度上升 ， ”Viellerobe解释说 。 “使用我们采用的短脉冲近红外光源 ， 由激光引起的温度上升被限制在1度左右 ， 这不会对周围的细胞造成问题 。 ”
Fraunhofer ILT一直在开发一种名为 LIFToscope以达到相同技术 ， 这是一种自动化的人工智能辅助模块 ， 用于从大细胞培养物中非接触式分离细胞 。 在这个版本中 ， 从3微米激光源脉冲施加到水凝胶层产生蒸汽气泡 ， 随着气泡的膨胀和破裂推动转移层向前 ， 并将嵌入的细胞移动到接收器载玻片上 。
FraunhoferLiftoscope进行分类细胞培养 ， 结合高速显微镜和激光分离细胞平台是研究人员的新工具之一 。
制备和分析单细胞和细胞组合体的新方法是生物分析技术的关键要素 ， 其中光学技术起着核心作用 。 Fraunhofer ILT正在开发一些相关的仪器平台 ， 并在慕尼黑分析实验室技术会议上展示其正在进行的研究的最新成果 。
这种仪器是 LIFToscope ， 这是一种在后续培养前进行细胞分选的系统 ， 旨在以对细胞本身精确分析和转移 。 它由Fraunhofer ILT和Fraunhofer IPT在一个为期两年的项目中联合开发 ， 该项目将持续到2022年底 。
根据Fraunhofer的数据 ， LIFToscope平台使用高速显微镜扫描细胞培养板 ， 使用定制算法分析产生的图像数据并确定细胞形态 ， 并使用基于激光的原理物理移动细胞 。 这种方法是围绕激光诱导正向转移(LIFT)建立的 ， 这是一种将细胞移动到所需位置的方法 ， 不仅适用于多个细胞的组合 ， 也适用于单个细胞 。
如Fraunhofer文献中所述 ， LIFT包括没有任何附加吸收层(例如薄金属层)的辐射过程 ， 以产生装载有细胞或蛋白质的液滴 。 从3 μm激光源的脉冲施加到水凝胶层上 ， 产生蒸汽气泡 ， 气泡的膨胀和破裂向前推动转移层 ， 并将嵌入的细胞移动到明确限定的体积内的接收器载玻片上 。
Fraunhofer ILT称:“细胞培养物位于特殊水凝胶中的细胞培养板上 。 激光聚焦在选定细胞下的凝胶中 ， 产生精确调节的热能 。 短脉冲使凝胶膨胀 ， 并将细胞转移到上面的细胞培养支持物上 ， 然后在其上进一步培养 。 ”FraunhoferIPT和ILT也在研究一种更快更复杂的算法 ， 这种算法可以根据各种特征对细胞进行分类和选择 。
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