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El citómetro basado en IA detecta células raras en la sangre mediante modulación magnética y aprendizaje profundo

El citómetro basado en IA detecta células raras en la sangre mediante modulación magnética y aprendizaje profundo

La detección de células raras en la sangre y otros fluidos corporales tiene numerosas aplicaciones importantes que incluyen diagnósticos, monitoreo de la progresión de la enfermedad y evaluación de la respuesta inmune. Por ejemplo, detectar y recolectar células tumorales circulantes (CTC) en la sangre puede ayudar al diagnóstico del cáncer, estudiar su papel en la cascada metastásica y predecir los resultados del paciente. Sin embargo, debido a que cada mililitro de sangre completa contiene miles de millones de células sanguíneas, las células raras, como los CTC, que se producen en concentraciones extremadamente bajas (generalmente inferiores a 100-1000 células por mililitro) son muy difíciles de detectar. Aunque se han desarrollado varias soluciones para abordar este desafío, las técnicas existentes en general están limitadas por el alto costo y el bajo rendimiento.

Investigadores de la Escuela de Ingeniería Samueli de UCLA, dirigida por el profesor Aydogan Ozcan, han desarrollado una nueva plataforma de citometría para detectar células raras en sangre con alto rendimiento y bajo costo. Esta novedosa técnica de citometría, denominada imagen moteada sin lente modulada magnéticamente, utiliza primero el etiquetado de cuentas magnéticas para enriquecer las células objetivo. Luego, la muestra líquida enriquecida que contiene células objetivo marcadas con perlas magnéticas se coloca bajo un campo magnético alterno, lo que hace que las células objetivo oscilen lateralmente a una frecuencia fija. Al mismo tiempo, un diodo láser ilumina la muestra desde arriba y un sensor de imagen colocado debajo de la muestra captura un video sin lente de alta velocidad de cuadros del patrón óptico variable en el tiempo generado por la muestra. El patrón espacio-temporal grabado contiene la información necesaria para detectar las células objetivo oscilantes.

Los investigadores construyeron un prototipo compacto y de bajo costo de este citómetro computacional sin lente utilizando sensores de imagen, diodos láser y electroimanes, y utilizaron una etapa de traducción personalizada para permitir que la unidad de imagen escanee la muestra líquida cargada en un vaso tubo. El prototipo puede detectar el equivalente a ~ 1.2 mL de muestra de sangre completa en ~ 7 min, mientras cuesta solo ~ $ 750 y pesa ~ 2.1 kg. También se pueden agregar fácilmente múltiples canales de imágenes paralelas al sistema para aumentar aún más el rendimiento de la muestra.

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