為了實現(xiàn)個性化醫(yī)療的潛力并克服最近頻繁發(fā)生的大流行性疾病等危機情況，實驗室需要一種有效的方法來分離活細胞進行分析和測試——在不損害細胞活力的情況下分離特定細胞類型的能力對推進藥物研究也是必要的。

為了滿足這一需求，據(jù)激光制造網(wǎng)了解，弗勞恩霍夫激光技術(shù)研究院（Fraunhofer ILT）和生產(chǎn)技術(shù)研究所（IPT）將于4月9-12日在慕尼黑舉行的2024年分析會上展示LIFTOSCOPE設(shè)備。該設(shè)備顯示，該研究團隊成功開發(fā)了一種人工智能輔助工具，該工具使用高通量流程自動對活細胞進行分類和分離。這項被稱為LIFTOSCOPE的技術(shù)結(jié)合了高速顯微鏡基于人工智能的分析，以及利用激光誘導正向傳輸（LIFT）定位活細胞和細胞簇。

MIR LIFT過程以高達100 Hz的頻率將活細胞一個接一個地轉(zhuǎn)移到測微板上。為了將高效工藝集成到顯微鏡平臺中，無論制造商是誰，F(xiàn)raunhofer ILT開發(fā)了支架（如圖所示）用于六孔微量滴定板。（Fraunhofer ILT供圖）。

LIFTOSCOPE每秒可以定位、識別和分析數(shù)十個活細胞。它可以在200μs內(nèi)完成單個細胞的轉(zhuǎn)移，并且可以在100 s內(nèi)激活10000個細胞并將其轉(zhuǎn)移到微量滴定板。

為了創(chuàng)建LIFTOSCOPE，項目團隊將人工智能輔助的高通量過程集成到商用倒置顯微鏡中，并為顯微鏡配備高速攝像頭和閃光燈。它將細胞轉(zhuǎn)移的中紅外（MIR）LIFT過程直接集成到顯微鏡的光束路徑中。

與顯微鏡相連的攝像系統(tǒng)每秒可提供100幅高分辨率圖像。人工智能技術(shù)識別圖像數(shù)據(jù)中所需的細胞類型，還決定細胞的準確位置和重心。人工智能系統(tǒng)可以被訓練來識別多能干細胞、高產(chǎn)細胞和免疫細胞。

在對細胞進行分類和分析后，使用MIR LIFT過程將其轉(zhuǎn)移到微量滴定板。LIFTOSCOPE中使用的高精度、光學監(jiān)控、基于激光的過程使其能夠精確控制和傳輸細胞。轉(zhuǎn)移細胞的存活率超過90%。Fraunhofer ILT生物制造小組負責人Nadine Nottrodt說：“根據(jù)細胞類型，所有細胞中有100%能夠存活下來?！?br/>
細胞以高達100赫茲（Hz）的高頻率傳輸。該團隊開發(fā)的一個六孔微量滴定板支架，可以更容易地將該技術(shù)集成到任何顯微鏡平臺中，無論制造商是誰。

研究人員說，LIFT過程快速簡單。LIFT使用只需要幾微焦耳（μJ）脈沖能量的9-ns激光脈沖，刺激位于目標細胞正下方的液體介質(zhì)形成蒸汽泡。此前已脫離束縛的電池被泡沫短暫掀起。一旦氣泡破裂，就會形成抽吸，將細胞沖洗到微量滴定板的培養(yǎng)容器中。

項目經(jīng)理Richard Lensing說：“細胞隨機分布在樣品中。因此，我們的系統(tǒng)遵循預(yù)先定義的網(wǎng)格，并傳輸距離焦點50微米半徑內(nèi)的細胞?！?。

雖然熒光標記物可以用來識別特定的細胞，但LIFT過程即使沒有添加劑也能很好地執(zhí)行。人工智能技術(shù)提供精確的定位，以確保細胞被射流捕獲并輸送到測微計板中。LIFT過程使用MIR 2940nm波長激光器直接激發(fā)液體介質(zhì)。該波長幾乎不被樣品載體中的聚合物吸收。

肌動蛋白染色的3T3成纖維細胞球體，用于LIFT轉(zhuǎn)移，在激光制造的微孔中培養(yǎng)。（Fraunhofer ILT供圖）。

該團隊開發(fā)了兩種移動細胞培養(yǎng)物的策略——一種是停下來的方法，另一種是連續(xù)的過程?！白咦咄Ｍ！钡姆椒ㄌ峁┝擞迷S多不同的細胞對樣品進行分類的能力，這使得樣品制備更加容易。然而，這也降低了效率。Nadine Nottrodt說：“在停轉(zhuǎn)操作中，必須在細胞LIFT前后插入一個短暫的休息階段，因為每次停轉(zhuǎn)都會觸發(fā)樣品中的流體動力流，在下一個細胞被轉(zhuǎn)移之前，流體動力流必須先穩(wěn)定下來。”。

當使用連續(xù)過程時，LIFTOSCOPE掃描樣本載體，掃描網(wǎng)格最多1600行，間距為50μm，并轉(zhuǎn)移在連續(xù)移動過程中聚焦的每個細胞。傳輸?shù)膯卧裨蕉?，使用這種方法節(jié)省的時間就越多。當10000個細胞被轉(zhuǎn)移時，連續(xù)過程的速度是停止和移動策略的兩倍多。它可以傳輸10萬個細胞，比“停-走”操作快20倍。

該團隊旨在穩(wěn)定自動細胞識別和LIFT過程的高通量，將完成一個微量滴定板所需的時間限制在10分鐘內(nèi)。用于成像和定位加工周期中的激光焦點將確保LIFT過程具有AI支持的細胞檢測和測量所需的分辨率。這也將確保激光焦點位于電池正下方25μm以內(nèi)。

這種基于人工智能、基于激光的過程可以完全自動化分離活細胞的任務(wù)。根據(jù)Nottrodt的說法，根據(jù)項目團隊取得的進展，細胞LIFT可以與高速相機的圖像頻率同步，這將實現(xiàn)每秒100個細胞的單細胞分選率。團隊的下一步將是通過流程原型實現(xiàn)市場成熟度。