细胞分选技术有新突破啦！

    基于流式细胞仪的细胞分选技术起源自50多年前，现在已成为生物学实验室中广泛使用的工具，可以通过表面标志物表达谱来物理分离细胞。

    近日，一个国际性多机构的研究团队提出了这一关键技术的改进新技术：Image-Activated Cell Sorting（IACS）。

    IACS是一种智能型新技术，集成了光学，微流体，电学，计算和机械技术，不仅可以根据细胞的整体表型，还可以使用图像驱动的方式对细胞进行空间和形态特性分类。研究人员提出了一个开放式创新平台，用户可以在东京大学建立的机器上提出要求，提交样本并进行测试。

    从1D到2D

    “我们的目标是将流式细胞仪的能力从一维扩展到二维图像，筛选具有独特生物分子空间结构的细胞。这将有助于解决基本生物学问题，如‘细胞结构如何与生理功能分子相关联？’”，东京大学的物理化学家Keisuke Goda说，“我们希望这个新工具可广泛应用于研究哪些基因影响细胞内各种分子的空间定位的。”

    为了完成IACS的设计，研究人员需要在速度和准确度之间取得平衡。来自东京大学，名古屋大学，京都大学，RIKEN，加州大学洛杉矶分校和哥伦比亚大学等26个机构的50多位专家组成研究组，研发了一种能不间断，实时分离靶标细胞，同时也能通过深度学习快速处理高分辨率数据的方法。

    这一设计历时2年，开发子系统又花费了2年时间，再后来2年将它们整合在一起，并在微藻和血细胞样本上进行测试。去年获得诺贝尔物理学奖的LIGO（Laser Interferometer Gravitational-Wave Observatory）研究小组的前研究员Goda采用了LIGO战略，领导团队完成了高度跨学科的研究。

    IACS系统的改进

    与所有流式细胞仪一样，IACS系统也是通过将含有悬浮细胞样品的管放置在注射口处，引入到系统中。在运行过程中，细胞在显微镜下一个接一个地成像。研究人员实时收集数据并用于构建排序决策，将符合标准的细胞与不符合标准的细胞物理分离。完成后，收集含有样品的分选和剩余部分的两个管，在光学显微镜下检查，并评价产率和纯度。

    与流式细胞仪不同，细胞可以根据空间和形态学参数从大的异质群体中分类，如细胞内蛋白质定位和细胞-细胞相互作用。

    “这一平台采用深度学习算法，能在32毫秒内完成图像采集，图像处理，决策制定和驱动，从而实现以每秒约100个单元的前所未有的速度进行实时基于图像的智能单元搜索和排序，“Goda说，“智能IACS技术用途广泛，可处理从微生物学到血液学等各种领域的各种类型和大小的细胞，并有望在生物，制药和医学科学领域获得新的发现。”

    目前，IACS平台被优化用于分析单个细胞，不能处理更大的生物物体，例如细胞球体，类器官，组织碎片和整个生物体。然而，研究人员正在计划修改微流体通道和光学系统，希望能在未来进一步改进。由于这一系统庞大而复杂，因此在室外实验室建设并不容易。研究人员表示，短期内这一平台开放使用，可以帮助任何对使用该工具感兴趣的人。