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ThinkCyte VisionSort細(xì)胞分選平臺(tái)在干細(xì)胞研究中的創(chuàng)新應(yīng)用

瀏覽次數(shù):266 發(fā)布日期:2024-10-10  來源:本站 僅供參考,謝絕轉(zhuǎn)載,否則責(zé)任自負(fù)
近年來,干細(xì)胞研究備受關(guān)注,它為再生醫(yī)學(xué)、組織工程等領(lǐng)域帶來了巨大的希望。然而,干細(xì)胞研究的復(fù)雜性和技術(shù)挑戰(zhàn)也讓科學(xué)家們在實(shí)驗(yàn)過程中遇到了許多難題。今天,我們?yōu)榇蠹医榻B一項(xiàng)能夠應(yīng)對(duì)這些挑戰(zhàn)的創(chuàng)新技術(shù)——ThinkCyte的VisionSort AI驅(qū)動(dòng)細(xì)胞分選平臺(tái),它為干細(xì)胞研究帶來了全新的解決方案。
 


1 VisionSort:AI驅(qū)動(dòng)的細(xì)胞分選
VisionSort是ThinkCyte推出的一個(gè)基于人工智能的細(xì)胞分選平臺(tái),專為處理脆弱、敏感的細(xì)胞而設(shè)計(jì),尤其適用于干細(xì)胞研究。VisionSort的核心技術(shù)GhostCytometry,通過生成單個(gè)細(xì)胞的形態(tài)學(xué)特征,結(jié)合AI算法,實(shí)現(xiàn)無標(biāo)記、高效的細(xì)胞分選。這一技術(shù)不僅被多個(gè)國際組織認(rèn)可,還榮獲了行業(yè)內(nèi)的創(chuàng)新獎(jiǎng)項(xiàng)。

VisionSort憑借其AI驅(qū)動(dòng)的技術(shù),能夠解決這些難題。通過形態(tài)學(xué)特征的識(shí)別,VisionSort不再依賴傳統(tǒng)的標(biāo)記物,而是通過監(jiān)督機(jī)器學(xué)習(xí)和無監(jiān)督機(jī)器學(xué)習(xí)算法,實(shí)現(xiàn)對(duì)不同干細(xì)胞群體的精準(zhǔn)分選,保留細(xì)胞的完整性與功能。

2 干細(xì)胞研究的挑戰(zhàn):VisionSort如何應(yīng)對(duì)?
在干細(xì)胞研究中,研究人員常常面臨幾個(gè)關(guān)鍵挑戰(zhàn):

  • 干細(xì)胞的脆弱性:干細(xì)胞非常敏感,常規(guī)的分選過程可能會(huì)對(duì)其功能產(chǎn)生影響。

  • 標(biāo)記物有限:雖然已有一些干細(xì)胞標(biāo)記物,但在定義特定譜系或分化狀態(tài)時(shí),標(biāo)記物的選擇仍不夠完善。

  • 分選需求:研究人員需要在實(shí)驗(yàn)中高效、精準(zhǔn)地分離細(xì)胞以供后續(xù)研究。

3 VisionSort的創(chuàng)新功能

  • 監(jiān)督機(jī)器學(xué)習(xí):利用標(biāo)記物訓(xùn)練模型,實(shí)現(xiàn)無標(biāo)記分選。這種方式特別適合已經(jīng)有較明確標(biāo)記物的研究。

  • 無監(jiān)督機(jī)器學(xué)習(xí):通過降維算法(如UMAP),在形態(tài)學(xué)數(shù)據(jù)中發(fā)現(xiàn)獨(dú)特的細(xì)胞群體,進(jìn)行無標(biāo)記的精準(zhǔn)分離。

  • 形態(tài)學(xué)分選:無需依賴傳統(tǒng)標(biāo)記物,僅通過形態(tài)學(xué)數(shù)據(jù)就能分離不同類型的細(xì)胞群體,極大提升了實(shí)驗(yàn)的靈活性。

4 應(yīng)用實(shí)例:VisionSort在干細(xì)胞研究中的實(shí)際應(yīng)用

  • 間充質(zhì)干細(xì)胞(HSMC)分選

    VisionSort通過形態(tài)學(xué)特征,結(jié)合機(jī)器學(xué)習(xí)算法,成功分離了快速和緩慢增殖的間充質(zhì)干細(xì)胞群體。實(shí)驗(yàn)結(jié)果顯示,快速增殖細(xì)胞在細(xì)胞外基質(zhì)生成方面的表現(xiàn)更優(yōu),增加了約15%,這表明它在組織工程領(lǐng)域具有潛在應(yīng)用前景。

  • 人類誘導(dǎo)多能干細(xì)胞(iPSC)分化與分選

    VisionSort還被用于iPSC向神經(jīng)祖細(xì)胞的分化研究。平臺(tái)通過形態(tài)學(xué)特征,能夠高效分離iPSC與神經(jīng)祖細(xì)胞,并且在分選后保持了細(xì)胞的高存活率。分選后的iPSC細(xì)胞不僅能夠繼續(xù)增殖,還可以在特定條件下分化為不同的譜系細(xì)胞,展示了其在再生醫(yī)學(xué)中的應(yīng)用潛力。

  • 基于CFSC染料標(biāo)記的增殖速率分析

    通過CFSC熒光染料,VisionSort能定義快速和緩慢增殖的細(xì)胞群體,并基于形態(tài)學(xué)數(shù)據(jù)分離這些群體。經(jīng)過功能性驗(yàn)證,快速增殖的軟骨細(xì)胞在糖胺聚糖生成方面的表現(xiàn)更優(yōu)。

5 VisionSort的亮點(diǎn)與未來展望

  • 無標(biāo)記分選:減少了對(duì)傳統(tǒng)標(biāo)記物的依賴,使研究更加高效且靈活。

  • 精準(zhǔn)細(xì)胞分離:AI技術(shù)驅(qū)動(dòng)下,VisionSort能夠在形態(tài)學(xué)差異極其細(xì)微的細(xì)胞群體中實(shí)現(xiàn)精準(zhǔn)分離。

  • 細(xì)胞活性保持:即使在分選過程中,VisionSort依然能夠保持細(xì)胞的高存活率,確保分選后的細(xì)胞具備良好的功能性,適用于下游的科研實(shí)驗(yàn)。

隨著技術(shù)的不斷發(fā)展,VisionSort不僅在干細(xì)胞研究中發(fā)揮著重要作用,其應(yīng)用前景還延展至組織工程、細(xì)胞產(chǎn)品制造等前沿領(lǐng)域。我們期待這項(xiàng)創(chuàng)新技術(shù)能在未來帶來更多突破性進(jìn)展,為科研工作者們提供更強(qiáng)大的工具。


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