血球 計 から レンズ の ない チップ まで: 150 年 の 細胞 計数 の 中 で 何 が 進化 し て い ます か
生体科学の研究室では よく見かける場面があります 顕微鏡の前で 研究者が 細胞懸浮液の滴を血細胞計に置き 細心の注意を払って 格子ごとに観察します記録番号細胞濃度を計算する 実験室のスタッフの日常でした
細胞培養や薬の発見 細胞治療における重要な決定を 指示します
今日 細胞数学の進化を 振り返りましょう "数えるグリッドライン"から "レンズのないチップ技術"へと
細胞数学の発展は 19世紀から始まっています
フランス の 科学 者 ルイ ・ シャルル ・ マラセ は 血細胞計 を 発明 し,顕微鏡 の 観測 と 標準 的 な 格子 尺度 を 組み合わせ た.この技術により,研究者は一定の容量内の細胞を数えることができ,比例的なスケーリングによってサンプル濃度を計算しました.
この 方法 は 簡単 で 分かりやすく 費用 も 少なく なかっ た の で,ほぼ 100 年 間 広く 使わ れ まし た.
(血球計)
生命科学の研究が深まるにつれて 手動計算の固有の限界はますます明らかになりました
操作者の経験に高い依存度細胞の境界,細胞群,残骸,異常細胞に関する判断は 異なる職員によって大きく異なります
視野が限られている不均等に分布した,集積された,または異質なサンプルを扱うとき,いくつかの顕微鏡場に依存することは,しばしば全体的なサンプル状態を正確に表現することができません.
20世紀半ばには,コールター原理細胞の数が根本的に変わりました
この技術では 細胞がマイクロアペルチャーを通過するときに発生する 電気抵抗の変化を利用します
(コールター 反作業原理)
手動式カウントと比較して,電気インペデンスにより検出速度が大幅に高速化され,自動化がより高く,大量のサンプルを継続的に分析することが可能になります.
その結果,血液分析,細胞培養,産業用バイオプロセスのモニタリングで広く適用されました.
しかしインピーダンスの検出には 限界があります 基本的に電池の容量と電力の特性に依存しているので細胞形状に関する詳細な情報を収集する能力構造的変化や複雑なフェノタイプ特性が制限されています.
近年,人工知能の急速な進歩―特にディープラーニング―は,細胞画像分析の新たな可能性を開放しました.
膨大なデータセットを訓練することで AIモデルは 複雑な細胞特性を学び 難しいサンプルでの認識能力を向上させることができます細胞分析を単純に"数える"から より深い"理解"へと. "
しかし,継続的に最適化されているアルゴリズムであっても,光学イメージング自体は分析性能を制限する主要な要因であり続けます.
高出力セル分析シナリオでは,従来の光学システムは依然として根本的な課題に直面しています.
より大きなサンプル領域を観察しながら,十分な解像度を維持するにはどうすればよいですか?
複雑な光学経路による物理的制約を どのようにして最大限に抑えられるか?
レンズ の ない 画像 処理 技術細胞が直接画像を投影できるようにする.
(レンズフリー画像原理)
この技術的アプローチの主要な利点は以下の通りである.
効果的画像フィールドを大幅に拡大する
複雑な光学コンポーネントを排除する
システム全体の安定性を向上させる
自動化された高出力分析アプリケーションに最適です
細胞分析の効率性とデータ品質の向上が求められていますJLM-ライフテックレンズのない画像技術と人工知能を統合してBC1600シリーズ 細胞カウンターと形態分析機.
垂直電荷伝送 (VPS) 技術を活用して,BC1600シリーズは,特殊な半導体チップを通じて直接サンプル画像処理を行います.細胞を総合的に識別し分析するための知的なアルゴリズムと組み合わせる.
BC1600シリーズは 細胞の健康と特性について 深い洞察を与えてくれます
実用的な応用では,このシステムは以下に使用できます.
細胞数
粘着細胞培養の収束率計算
細胞形態分析
細胞形状に基づく多パラメータ統計図と報告
細胞成長動力学と追跡研究
... ほら
BC1600シリーズは,マルチパラメータ細胞フィルタリングを提供し,ユーザーはより深い研究のために特定の細胞集団を選択的に分析することができます.
バイオ医薬品,細胞培養,科学研究,品質管理のために,BC1600シリーズはより安定しています,標準化されたデータ取得は,人間の変異性を軽減し,実験の再現性を高める.
同時に統合されたAIアルゴリズムは 作業の複雑さを最小限にするために ワークフローを自動化し 研究者が実験設計と科学的発見に集中できるようにします
腫瘍細胞の領域を分析したい場合,ユーザー訓練された AI 機能細胞表面面積を計算するために特別に設計されたアルゴリズムを訓練する
(ユーザが自己学習したセル面積計算)
BC1600シリーズは2つのモデルで提供されています.BC1600 オート) とポータブル版 (BC1600 リット高出力研究室から 診療所/フィールドテストまで 様々な環境に対応しています
決議:600百万ピクセル (600MP)
検出チャンネル:2 4 チャンネル
粒子のサイズ範囲:1 μm ̇ 65 μm
濃度範囲: 1 × 10^4 -1 × 10^8 セル/ml
特徴:自動サンプル採取,自動イメージング,自動染色,自動洗浄
決議:100百万ピクセル (100MP)
検出チャンネル:1 チャンネル
粒子のサイズ範囲:1 μm ̇ 65 μm
濃度範囲: 1 × 10^4 -1 × 10^8 セル/ml
特徴:自動サンプル採取,自動イメージング,自動洗浄
