如何评价「Cell：利用人工智能分析未经过荧光标记的细胞」？

病理医师

原文：Cell：利用人工智能分析未经过荧光标记的细胞
原文地址：https://www.zhihu.com/question/273304236

大力水手

细胞形态蕴含了细胞表型和功能状态的关键信息，细胞通过改变其形态来适应所处环境的变化。生命科学研发工作中用于检测评估细胞形态变化的手段如各类显微成像技术，通常通量较低、繁琐耗时，且难以高效回收和使用目标细胞。利用幻影流式细胞仪VisionSort，研究者可以快速、高效、高维度地读取单细胞精细形态学信息，并基于此推进生命科学研究、细胞疗法研发、疾病表征和药物发现。


VisionSort的核心技术是幻影流式细胞术(Ghost Cytometry)，是全球首个无标记细胞形态学解析与分选商业化技术平台，由实时人工智能（AI）技术驱动,其原理论文曾发表于《Science》杂志。
幻影流式细胞术利用结构化照明(structured illumination)技术检测单个细胞的精细形态学信息并生成波形图，这些“细胞指纹”蕴含每个单细胞的深度形态细节并体现了细胞表型或功能状态。


三项核心技术成就全球首创的AI无标记细胞分选：

• 结构光激发
  采用结构化点阵式激发光源，将单细胞形态学特征转换为一维时间轴波形图即“形态指纹谱”
  
• 深度学习算法实时分析
  利用AI深度学习算法将不同单细胞根据指纹谱进行实时识别和分类
  
• 微流控轻柔单细胞分选
  利用低压力流体驱动对目标细胞进行实时轻柔高活性单细胞分选
  

VisionSort同时具备无标记和荧光双重检测和分选模式，利用AI对细胞精细形态学特征进行高分辨解析，对细胞类型、细胞状态或细胞功能进行快速和高效的识别。
人工智能驱动的细胞分类与分选
VisionSort以强大的实时人工智能技术为研究者在细胞分析与分选工作中充分赋能。用户可根据研发目的匹配监督式和无监督式机器学习方法，并通过仪器内嵌的强大算法和可视化工具实现对细胞特征数据的终极控制。





AI驱动的新型细胞群体可视化方法
VisionSort拥有强大的AI能力，能够分析庞大和复杂的数据集，基于形态学数据和荧光数据对细胞群体生成可视化结果，为研究者提供独特洞察。平台内置先进和精密的降维算法如UMAP等。对复杂数据的可视化促进研究者获得对不同表型之间关系的宝贵见解，令研究者更容易识别被研究对象的模式和趋势。
VisionSort所具备的AI驱动细胞群体分析的工作流程为研究者提供了一种全新的研究范式，用户基于此可从简单实验系统和复杂数据集中提取并验证科学假设，这将促使VisionSort成为所有实验室的必备研究工具。


以细胞凋亡实验为例：支持向量机（SVM）和UMAP图显示Jurkat细胞的不同群体（活细胞群体、凋亡群体和死亡群体）。

广泛应用于基础研究与生物医药研发
幻影流式细胞仪广泛应用于干细胞生物学、免疫学、癌症生物学研究、细胞疗法开发、疾病表征、生物标志物发现与诊断方法开发以及药物发现等领域。现已被约翰霍普金斯大学、Broad研究所、东京大学、麻省总医院、第一三共制药及希森美康等国际知名院校和企业采纳使用。




细胞疗法研发
在细胞疗法研发中，利用高分辨率形态学分析和人工智能优化细胞疗法研发，VisionSort通过无标记细胞分选扩展了细胞疗法研发工作流程的潜力。分离感兴趣的免疫细胞，选择具有高治疗潜能的细胞，或在生产质控中监测细胞产物质量属性….所有这些都无需依赖标志物，无需外部标记。




疾病表征与诊断开发
幻影流式细胞仪能够利用AI解锁疾病中隐藏的多样性
• 通过形态学分析和人工智能获得对疾病前所未有的新见解
• 发现和分离稀有和独特的细胞群体
• 识别新的药物靶点和耐药机制
• 将细胞形态学纳入患者分层模型
VisionSort内置灵活、易用且用户可自由定制的人工智能算法，通过无偏见的形态学表征，将生物标志物发现工作提升至全新维度。






药物发现
在基于表型的药物筛选中，识别与疾病相关的表型至关重要。借助VisionSort，研究者可以突破传统方法学限制，从而筛选更广泛的表型，包括蛋白质定位、蛋白质聚集或细胞器的变化。
幻影流式细胞仪VisionSort能够以高分辨率检测分析细胞中细微形态差异，使药物研发人员能够更快地找到新的候选药物。


利用VisionSort进行高内涵药物筛选可以加速筛选过程并降低成本。VisionSort支持灵活的工作流程，支持传统的和小分子筛选和基于CRISPR的基因筛选，使药物研发人员在任何筛选工作中都能够将基因型与表型进行直接联系。