Del hemocitómetro a los chips sin lentes: ¿Qué ha evolucionado en 150 años de conteo celular?
En los laboratorios de ciencias de la vida, a menudo se desarrolla una escena familiar: delante de un microscopio, un investigador coloca una gota de suspensión celular en un hemocitómetro, observando cuidadosamente cuadrícula por cuadrícula,números de registroEsto fue una vez una rutina diaria estándar para innumerables personal de laboratorio.
Aunque parezca simplemente "contar células", dicta decisiones críticas en el cultivo de células, el descubrimiento de fármacos y la terapia celular.
Hoy, vamos a seguir la línea de tiempo histórica para explorar cómo el conteo celular ha evolucionado paso a paso de "líneas de cuentas de cuadrícula" a "tecnología de chips sin lente".
El desarrollo de la tecnología moderna de recuento celular se remonta al siglo XIX.
El científico francés Louis-Charles Malassez inventó el hemocitómetro, que combina la observación microscópica con una escala de cuadrícula estandarizada.Esta innovación permitió a los investigadores contar las células dentro de un volumen fijo y calcular la concentración de la muestra mediante escalación proporcional.
Debido a que era sencillo, intuitivo y barato, este método se mantuvo en uso generalizado durante casi un siglo.
(Hemocitómetro)
A medida que la investigación en ciencias de la vida se profundizaba, las limitaciones inherentes del conteo manual se volvían cada vez más evidentes:
Gran dependencia de la experiencia del operador:Los juicios con respecto a los límites celulares, los grupos celulares, los desechos y las células anormales varían significativamente entre el personal diferente.
Campo de visión limitado:Cuando se trata de muestras desigualmente distribuidas, agregadas o heterogéneas, confiar en unos pocos campos microscópicos a menudo no representa con precisión el estado general de la muestra.
A mediados del siglo XX, el surgimiento de laPrincipio de Coultercambió fundamentalmente la forma en que se contaban las células.
Esta tecnología utiliza el cambio en la resistencia eléctrica generada cuando las células pasan a través de una microapertura:
(Principio de trabajo de Coulter)
En comparación con el conteo manual, la impedancia eléctrica ofrece velocidades de detección significativamente más rápidas y una mayor automatización, lo que permite el análisis continuo de grandes volúmenes de muestras.
Por consiguiente, obtuvo una amplia aplicación en análisis de sangre, cultivo de células y monitoreo de bioprocesos industriales.
Sin embargo, la detección basada en la impedancia tiene ciertas limitaciones: debido a que depende principalmente del volumen de la célula y de las propiedades eléctricas,su capacidad para capturar información detallada sobre la morfología celular, las alteraciones estructurales y los rasgos fenotipos complejos siguen siendo restringidos.
En los últimos años, el rápido avance de la inteligencia artificial, en particular el aprendizaje profundo, ha abierto nuevas posibilidades para el análisis de imágenes celulares.
Al entrenar en vastos conjuntos de datos, los modelos de IA pueden aprender características celulares complejas y mejorar las capacidades de reconocimiento en muestras difíciles,la transición del análisis celular de simple "contar" hacia una "comprensión" más profunda."
Sin embargo, incluso con algoritmos optimizados continuamente, la imagen óptica en sí misma sigue siendo un factor principal que restringe el rendimiento analítico.
En los escenarios de análisis de células de alto rendimiento, los sistemas ópticos convencionales siguen enfrentando desafíos fundamentales:
¿Cómo mantener una resolución suficiente mientras se observan áreas de muestra más grandes?
¿Cómo reducir al mínimo las limitaciones físicas impuestas por complejas vías ópticas durante el análisis rápido de grandes poblaciones celulares?
Tecnología de imágenes sin lentesEl objetivo de este proyecto es reducir el número de lentes de cristal en el espacio de una sola cámara.
(Principio de imagen libre de lentes)
Las principales ventajas de este enfoque tecnológico incluyen:
Obtención de un campo de imagen efectivo significativamente más amplio;
Eliminación de componentes ópticos complejos;
Mejorar la estabilidad general del sistema;
Proporcionando un ajuste ideal para aplicaciones de análisis automatizadas y de alto rendimiento.
Impulsado por la creciente demanda de mayor eficiencia de análisis de células y calidad superior de los datos,JLM-LifetechLa tecnología de imagen sin lentes se ha integrado con la inteligencia artificial para lanzar elContador de células y analizador morfológico de la serie BC1600.
Utilizando la tecnología de transferencia vertical de carga (VPS), la serie BC1600 realiza imágenes directas de muestras a través de un chip de semiconductor especializado,emparejándolo con algoritmos inteligentes para la identificación y análisis integrales de células.
Más allá de simplemente "contar células", la serie BC1600 ofrece una visión profunda de la salud y las características celulares en general.
En aplicaciones prácticas, el sistema puede utilizarse para:
Cuento de células
Cálculo de la confluencia para cultivos celulares adherentes
Análisis de morfología celular
Cartografía estadística y presentación de informes multiparámetros basados en la morfología celular
Dinámica del crecimiento celular y estudios de seguimiento
- ¿ Qué?
La serie BC1600 ofrece un filtrado celular multiparametrico, lo que permite a los usuarios analizar selectivamente poblaciones celulares específicas de interés para una investigación más profunda.
Para biofarmacéuticos, cultivos celulares, investigación científica y control de calidad, la serie BC1600 proporciona una mayor estabilidad,la adquisición de datos estandarizados reducción de la variabilidad humana y aumento de la reproducibilidad experimental.
Al mismo tiempo, los algoritmos de IA integrados automatizan los flujos de trabajo para minimizar la complejidad de la operación, lo que permite a los investigadores centrarse en el diseño experimental y el descubrimiento científico.
Por ejemplo, si un usuario está interesado en analizar el área de las células tumorales, puede utilizar elfunción de IA personalizada entrenada por el usuarioentrenar un algoritmo diseñado específicamente para calcular el área de superficie de la célula.
(Cálculo de la superficie de las celdas autoentrenado por el usuario)
La serie BC1600 se presenta en dos modelos: la versión estándar de alto rendimiento (BC1600 Automático) y la versión portátil (BC1600 Lite), que abastece a diversos entornos, desde laboratorios de investigación de alto rendimiento hasta pruebas en el punto de atención o en el campo.
Resolución:600 millones de píxeles (600 MP)
Canales de detección:2 4 canales
Rango de tamaño de partículas:1 μm 65 μm
Rango de concentración: 1 × 10^4 -1 × 10^8 células/ml
Características:Muestreo automatizado, obtención de imágenes automatizadas, coloración automática, lavado automático
Resolución:100 millones de píxeles (100 MP)
Canales de detección:1 Canal
Rango de tamaño de partículas:1 μm 65 μm
Rango de concentración: 1 × 10^4 -1 × 10^8 células/ml
Características:Muestreo automatizado, obtención de imágenes automatizadas, lavado automatizado
