혈전 측정기 에서 렌즈 없는 칩 으로: 150 년 동안 세포 수를 계산 하는 데 있어서 어떤 발전 이 있었습니까?

생명 과학 실험실에서는 흔히 볼 수 있는 장면이 펼쳐집니다. 현미경 앞에 앉은 연구원이 혈구계에 세포 현탁액 한 방울을 떨어뜨리고, 격자 하나하나를 주의 깊게 관찰하며 숫자를 기록하고 세포 농도를 계산합니다. 이것은 한때 수많은 실험실 인력에게 표준적인 일상 업무였습니다.

단순히 "세포를 세는 것"처럼 보이지만, 세포 배양, 신약 개발, 세포 치료 분야에서 중요한 결정을 내리는 데 영향을 미칩니다.

오늘은 세포 계수 "격자선 세기"에서 "렌즈 없는 칩 기술"까지 단계별로 어떻게 발전해 왔는지 역사적 타임라인을 따라가 보겠습니다.

현대 세포 계수 기술의 발전은 19세기까지 거슬러 올라갑니다.

프랑스 과학자 루이-샤를 말라세(Louis-Charles Malassez)는 현미경 관찰과 표준화된 격자 눈금을 결합한 혈구계를 발명했습니다. 이 혁신을 통해 연구자들은 고정된 부피 내에서 세포를 세고 비례적 스케일링을 통해 샘플 농도를 계산할 수 있었습니다.

간단하고 직관적이며 저렴했기 때문에 이 방법은 거의 1세기 동안 널리 사용되었습니다.

(혈구계)

생명 과학 연구가 심화되면서 수동 계수의 내재적 한계가 점점 더 분명해졌습니다.

운영자 경험에 대한 높은 의존도:세포 경계, 세포 덩어리, 잔해물, 비정상 세포에 대한 판단은 다른 인력 간에 크게 다릅니다.

제한된 시야:불균일하게 분포되거나 응집되거나 이질적인 샘플을 다룰 때, 몇 개의 현미경 시야에 의존하는 것은 전체 샘플 상태를 정확하게 나타내지 못하는 경우가 많습니다.

20세기 중반, "쿨터 원리"의 등장은 세포 계수 방식을 근본적으로 변화시켰습니다.이 기술은 세포가 미세 구멍을 통과할 때 발생하는 전기 저항의 변화를 이용합니다.(쿨터 카운터 작동 원리)

수동 계수에 비해 전기 임피던스는 훨씬 빠른 감지 속도와 높은 자동화를 제공하여 대량의 샘플을 지속적으로 분석할 수 있습니다.

결과적으로 혈액 분석, 세포 배양, 산업용 바이오 공정 모니터링에 널리 적용되었습니다.

그럼에도 불구하고 임피던스 기반 감지에는 특정 한계가 있습니다. 주로 세포 부피와 전기적 특성에 의존하기 때문에 세포 형태, 구조적 변화, 복잡한 표현형 특성에 대한 상세한 정보를 포착하는 능력은 제한적입니다.

이미지 분석 및 인공 지능: 기계에 세포 "이해" 가르치기

최근 몇 년 동안 인공 지능, 특히 딥 러닝의 급속한 발전은 세포 이미지 분석에 새로운 가능성을 열었습니다.

그러나 지속적으로 최적화된 알고리즘에도 불구하고 광학 이미징 자체는 분석 성능을 제약하는 주요 요인으로 남아 있습니다.

새로운 지평: 렌즈 없는 이미징 기술

고처리량 세포 분석 시나리오에서 기존 광학 시스템은 계속해서 근본적인 문제에 직면합니다.

대규모 세포 집단을 신속하게 분석하는 동안 복잡한 광학 경로에 의해 발생하는 물리적 제약을 최소화하는 방법은 무엇입니까?

렌즈 없는 이미징 기술은 이러한 정확한 요구 사항을 해결하기 위해 등장했습니다. 전통적인 렌즈를 제거하고 세포가 직접 이미지를 투영하도록 합니다.

(렌즈 없는 이미징 원리)

이 기술 접근 방식의 주요 장점은 다음과 같습니다.훨씬 더 큰 유효 이미징 필드 달성

복잡한 광학 부품 제거

전반적인 시스템 안정성 향상

자동화된 고처리량 분석 응용 프로그램에 이상적인 적합성 제공

JLM-Lifetech BC1600 시리즈: 차세대 세포 분석 접근 방식

더 높은 세포 분석 효율성과 우수한 데이터 품질에 대한 수요 증가에 힘입어 JLM-Lifetech는 렌즈 없는 이미징 기술과 인공 지능을 통합하여 BC1600 시리즈 세포 계수 및 형태 분석기를 출시했습니다.

수직 전하 전달(VPS) 기술을 활용하는 BC1600 시리즈는 특수 반도체 칩을 통해 직접 샘플 이미징을 수행하고 지능형 알고리즘과 결합하여 포괄적인 세포 식별 및 분석을 수행합니다.

실제 응용 분야에서 이 시스템은 다음과 같이 사용할 수 있습니다.세포 계수부착 세포 배양의 밀집도 계산세포 형태 분석세포 형태에 기반한 다중 매개변수 통계 차트 및 보고

세포 성장 역학 및 추적 연구

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BC1600 시리즈는 다중 매개변수 세포 필터링을 제공하여 사용자가 더 깊은 연구를 위해 특정 관심 세포 집단을 선택적으로 분석할 수 있습니다.

바이오 의약품, 세포 배양, 과학 연구 및 품질 관리를 위해 BC1600 시리즈는 더 안정적이고 표준화된 데이터 수집을 제공하여 인간의 변동성을 줄이고 실험 재현성을 높입니다.

동시에 통합 AI 알고리즘은 워크플로우를 자동화하여 운영 복잡성을 최소화하므로 연구자는 실험 설계 및 과학적 발견에 집중할 수 있습니다.

예를 들어, 사용자가 종양 세포 영역 분석에 관심이 있다면 사용자 정의 학습 AI 기능을 사용하여 세포 표면적을 계산하도록 특별히 설계된 알고리즘을 학습시킬 수 있습니다.

(사용자 자체 학습 세포 면적 계산)

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BC1600 시리즈는 표준 고처리량 버전(BC1600 Auto)과 휴대용 버전(BC1600 Lite)의 두 가지 모델로 제공되어 고처리량 연구실부터 현장 진료/현장 테스트까지 다양한 환경에 적합합니다.

01. BC1600 Auto — 고처리량 성능 플래그십

해상도:

6억 픽셀(600MP)

감지 채널: 2 – 4 채널입자 크기 범위:

1 μm – 65 μm

1 ×10^4 -1×10^8 세포/mL기능: 자동 샘플링, 자동 이미징, 자동 염색, 자동 세척02. BC1600 Lite — 휴대용 파워하우스해상도:

1 채널

1 μm – 65 μm