一个基于可变形的生物芯片,用于使用深度学习对转移性亚型的精确无标签分层

科学领域:

• 生物物理学的生物物理.
• 细胞生物学 细胞生物学
• 微流体学 微流体学

背景情况:

• 细胞变形性是细胞健康和疾病的关键生物标志物.
• 微流体技术提供了精确的测量,但由于图像分析的局限性,往往缺乏可扩展性.

研究的目的:

• 开发一个可扩展的微流体设备和计算框架,用于高通量细胞可变性分析.
• 为了验证系统在评估癌细胞侵入性和区分细胞类型方面的准确性.

主要方法:

• 开发基于并行收缩的微流体流动细胞计装置.
• 集成一个自动化计算框架 (ATMQcD) 用于对象跟踪,细分和变形量化.
• 对强度定律质模型的应用,用于硬度量化.

主要成果:

• 在基于治疗的基础上,在分类癌细胞侵入性和分层细胞方面获得了92.4%的准确性.
• 在将癌细胞与白细胞区分开来时,证明了89.5%的准确性.
• 在各种癌症类型和混合人群中成功评估了转移潜力.

结论:

• 该ATMQcD系统为微流体变形测量提供了一个强大的,可转移的平台.
• 这项技术有可能为细胞可变性评估提供高通量临床应用.