Chip microfluidic fără etichete și inteligență artificială pentru identificarea celulelor tumorale din sânge
Identificarea celulelor tumorale ascunse printre miliarde de celule sanguine reprezintă una dintre cele mai mari provocări în biopsiile lichide.
Celulele tumorale circulante (CTCs), ce se desprind de tumorile primare și intră în circulația sanguină, pot oferi indicii importante despre progresia cancerului și răspunsul la tratament. Totuși, abundența lor extrem de scăzută—de obicei, între una și zece celule la un miliard de celule sanguine—îngreunează izolarea și identificarea lor precisă.
Pentru a aborda aceste provocări, o echipă de cercetare condusă de Prof. Xiaochun Li de la Institutul de Testare și Instrumentație Biomedicală de Precizie, Colegiul de Inteligență Artificială, Universitatea Tehnologică Taiyuan, în colaborare cu Directorul Lizhong Zhang de la Spitalul Shanxi Bethune, a publicat un articol de cercetare intitulat „Îmbogățire și identificare fără etichete a celulelor tumorale circulante integrând microfluidica inertială și învățarea profundă” în Biomedical Analysis. Dr. Weizhi Liu și Prof. Xiaochun Li de la Universitatea Tehnologică Taiyuan, împreună cu Directorul Lizhong Zhang de la Spitalul Shanxi Bethune, sunt coautori corespondenți ai lucrării. Junyi Ouyang, student la masterat la Universitatea Tehnologică Taiyuan, este autorul principal, iar Dr. Haiqin Li de la aceeași universitate a contribuit de asemenea la acest studiu.
În această cercetare, echipa a dezvoltat o platformă pentru analiza celulelor tumorale circulante (CTC) fără etichete, care integrează îmbogățirea microfluidică inertială cu un model de învățare profundă YOLOv8 pentru recunoașterea imaginilor din câmpul luminos, permițând astfel îmbogățirea rapidă și identificarea inteligentă a celulelor tumorale în cadrul complex al sângelui. Procesul de separare a celulelor nu se bazează pe markeri specifici de suprafață celulară, iar identificarea se realizează exclusiv prin imagini din câmpul luminos. Această strategie integrată oferă o nouă abordare tehnică pentru analiza CTC fără etichete.
Chipul proiectat separă celulele tumorale pe baza dimensiunii.
Cele mai multe metode actuale pentru izolarea CTC se bazează pe markeri moleculare găsiți pe suprafața celulelor tumorale. Totuși, celulele tumorale sunt extrem de diverse, iar diferitele populații de CTC pot să nu aibă aceleași markeri. Pentru a depăși această limitare, cercetătorii au explorat metode fără etichete care utilizează caracteristici fizice precum dimensiunea și deformabilitatea celulelor. Echipa a proiectat un chip microfluidic spiral care conține structuri special concepute de contracție-expansiune. Deoarece CTC-urile sunt în general mai mari decât celulele sanguine—cu diametre tipice de aproximativ 12–25 μm, comparativ cu 7–12 μm pentru celulele albe și 6–8 μm pentru celulele roșii—diferitele populații de celule experimentează forțe diferite în timpul mișcării prin microcanal. Chipul folosește aceste diferențe pentru a ghida celulele tumorale și celulele sanguine în căi de flux separate, permițând colectarea celulelor tumorale fără a se baza pe markeri specifici de suprafață.
Simulările pe calculator și studiile experimentale au confirmat că canalul proiectat special putea separa particule și celule în funcție de dimensiune. În probe de sânge artificial care conțineau celule canceroase MCF-7 și celule albe, celulele tumorale au fost îmbogățite la ieșirea centrală, în timp ce majoritatea celulelor sanguine au fost direcționate către ieșirile laterale. Sistemul a atins o rată de recuperare a celulelor MCF-7 de 89,2 ± 3,1% și o rată de eliminare a celulelor albe de 86,9 ± 1,4%. În același timp, proporția celulelor tumorale a crescut de la 9% înainte de separare la 38% după îmbogățire, demonstrând capacitatea chipului de a reduce fundalul celulelor sanguine și de a îmbunătăți îmbogățirea celulelor tumorale.
Inteligența artificială ajută la identificarea celulelor tumorale fără colorare fluorescentă.
Separarea celulelor tumorale reprezintă doar jumătate din provocare. Cercetătorii trebuie să determine care dintre celulele colectate sunt cu adevărat celule tumorale. În multe fluxuri de lucru existente, acest pas necesită colorare fluorescentă sau etichetare pe baza anticorpilor, adăugând pași suplimentari de procesare și limitând unele aplicații ulterioare. Pentru a aborda această problemă, cercetătorii au introdus un model de învățare profundă YOLOv8 care poate recunoaște celulele tumorale din imagini de microscop cu câmp luminos. În timpul dezvoltării modelului, imaginile fluorescente au fost utilizate pentru a stabili identitatea diferitelor tipuri de celule și pentru a susține anotarea imaginilor. După antrenare, însă, modelul a realizat recunoașterea folosind doar imagini din câmp luminos.
Spre deosebire de abordările de analiză a imaginilor care necesită separarea manuală a celulelor individuale înainte de clasificare, YOLOv8 poate localiza, clasifica și număra direct celulele în imagini complete de microscop. Modelul a obținut o acuratețe de 96,0%, cu o precizie de 94,6% și o rechemare de 95,4% în distingerea celulelor tumorale de cele non-tumorale. Aceste rezultate demonstrează că inteligența artificială poate extrage informații morfologice utile din imagini standard de microscop, reducând necesitatea etichetării fluorescente suplimentare în procesul de identificare.
Combinarea microfluidicii și a inteligenței artificiale pentru analiza CTC de nouă generație.
Prin integrarea sortării fizice a celulelor cu inteligența artificială, noua platformă abordează două blocaje majore în analiza CTC: găsirea celulelor tumorale rare într-un mediu sanguin complex și recunoașterea lor precisă după îmbogățire. Fluxul de lucru fără etichete ar putea simplifica procesarea probelor și ajuta la menținerea integrității celulelor pentru aplicații ulterioare, inclusiv secvențierea la nivel de celulă unică și testarea sensibilității la medicamente. În mod mai general, studiul demonstrează cum combinarea tehnologiei microfluidice cu învățarea profundă poate crea noi posibilități pentru analiza celulelor biologice rare.
Cercetătorii subliniază că lucrarea actuală rămâne un studiu de concept. Platforma a fost validată folosind linii celulare MCF-7 și probe de sânge artificial, iar modulele de îmbogățire și recunoaștere nu au fost încă complet integrate într-un singur sistem automatizat. Studiile viitoare se vor concentra pe evaluarea unor tipuri suplimentare de tumori și a probelor de pacienți, îmbunătățind în același timp integrarea și automatizarea sistemului.
Provocarea analizei celulelor tumorale circulante nu constă doar în găsirea acestor celule rare, ci și în identificarea lor precisă după separare. Prin combinarea microfluidicii cu inteligența artificială, se speră că se va oferi o abordare mai simplă și mai flexibilă pentru analiza CTC fără etichete și aplicațiile ulterioare.
