开创了细胞条形码的新技术

科学家们已经开发了一种开拓性的新技术，可以更准确、更有效地为单个细胞条形码——这可能有助于为更快地诊断疾病铺平道路。

埃克塞特大学生命系统研究所的一组研究人员创造了一种新方法，将人工智能与微流体相结合，可以轻松地对单个细胞进行分类、分类和计数。

这项突破性的新技术使科学家能够对包括哺乳动物细胞在内的单细胞进行复杂而深入的实时分析。

在取样过程中，没有一种通用的方法能够在不产生大量浪费的情况下对单个细胞进行准确的取样和条形码分离。

然而，这种新方法使科学家能够比以前更准确、更有效地对单个细胞进行条形码，从而量化它们的分子组成——这是一个关键的进展，因为疾病通常来自于少数细胞的功能失调。

这项新技术可能会彻底改变一些最使人衰弱和危及生命的疾病的关键早期诊断，包括癌症。

这项研究发表在《先进材料技术》杂志上。

来自生命系统研究所(Living Systems Institute)的研究小组首席研究员法布里斯·吉伦(Fabrice Gielen)博士表示:“有了我们开发的技术，我们有机会进一步了解在群体中观察到的细胞间差异的起源。

“这些差异是在分子水平上看到的，在关键的细胞阶段尤其大，如分化成特化细胞，但也可能是早期癌症发展的标志。”

“我们已经应用我们的工具，从实时成像数据中筛选数千个单细胞，并以最小的细胞浪费有效地对它们进行条形码。

“我们目前正在应用这一工具来筛选模型神经母细胞瘤细胞形成的微型体外肿瘤，以理解为什么在临床环境中癌症进展似乎是高度不可预测的。这可能导致早期诊断和使用靶向治疗。

“我们的技术在范围上是通用的，我们预计通过实时图像分析，如研究细菌生物膜的形成和生物催化剂降解塑料微纤维，将带来更多的机会。”

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Multi-Object Detector YOLOv4-Tiny Enables High-Throughput Combinatorial and Spatially-Resolved Sorting of Cells in Microdroplets