La holografía de alta velocidad de células detecta balizas físicas de enfermedad

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Un nuevo dispositivo de imágenes de células rápidas puede analizar decenas de miles de células por minuto para detectar signos físicos de enfermedad. La línea inferior contiene celdas completas a medida que se identifican. La línea central muestra los parámetros de área para el escaneo de cada celda. La línea superior muestra el escaneo final de cada celda, codificado por colores para indicar el grosor. Crédito: Cindy Chen, Universidad de Duke

Los ingenieros biomédicos de la Universidad de Duke han diseñado un sistema holográfico capaz de obtener imágenes y analizar decenas de miles de células por minuto para descubrir y reconocer signos de enfermedad.


En la demostración de prueba de concepto, la técnica distinguió entre muestras sanas y cancerosas o expuestas a carcinógenos, precélulas cancerosas con casi el 100% de precisión, utilizando solo cuatro parámetros físicos celulares básicos de un panel holográfico de 25. Los resultados apuntan hacia una tecnología de detección o diagnóstico prometedora que es más simple y más barata de usar que las prácticas estándar actuales, lo que la convierte en un objetivo potencial de uso en entornos remotos de bajos recursos.

La investigación aparece en línea el 30 de noviembre en la revista Fronteras en la física.

«Los células están volando a través del escáner tan rápido que si la computadora no los ralentizara en la pantalla, ni siquiera podría verlos «, dijo Adam Wax, profesor de ingeniería biomédica en Duke.» Estábamos muy emocionados de ser capaz de obtener imágenes de tantas células a la vez porque apunta hacia el potencial de esta tecnología para el diagnóstico en el punto de atención «.

En un proceso de diagnóstico celular tradicional, las células obtenidas de raspado de tejido o biopsias con aguja fina se colocan en un portaobjetos y se tiñen para que un médico capacitado las aumente e inspeccione cuidadosamente. Pero en algunos casos, el proceso de tinción puede dañar las células, y llevar los portaobjetos a los ojos de expertos capacitados puede llevar días, si no semanas.

En el nuevo enfoque de obtención de imágenes holográficas, las células de muestra podrían enjuagarse del instrumento de recolección en una solución biocompatible e insertarse en un chip de microfluidos. El pequeño dispositivo desvía la muestra a una serie de canales paralelos que pasan por debajo de una cámara de línea, una especie de cinta transportadora que pasa artículos recién fabricados por debajo de un escáner autónomo para su inspección. Cuando se ralentiza, la marcha de las imágenes celulares recuerda a los personajes verdes que caen en cascada por la pantalla de una computadora en The Matrix.

A medida que las células pasan volando, el dispositivo selecciona automáticamente células enteras y las ilumina. Según la diferencia de tiempo que tarda la luz en regresar de su viaje y un haz de referencia sin obstáculos, la cámara puede determinar la topografía de cada celda y calcular características como su forma y altura. Si bien estas pueden parecer medidas simples, cuando se combinan con decenas de miles de puntos de datos y técnicas avanzadas de aprendizaje profundo, pueden convertirse en balizas para detectar enfermedades.

La holografía de alta velocidad de células detecta balizas físicas de enfermedad

Tres imágenes de una sola celda tomadas por un nuevo dispositivo de holografía celular de alta velocidad. Al medir los aspectos físicos de una célula, los investigadores pueden identificar signos de enfermedad. Aquí, los colores más oscuros y rojos indican una altura de celda más alta, mientras que el azul más claro indica una altura de celda más corta. Crédito: Cindy Chen, Universidad de Duke

«Se necesitan unos 30 segundos para procesar una muestra de 1 mililitro que podría contener más de medio millón de células», dijo Cindy Chen, estudiante de doctorado que trabaja en el laboratorio de Wax y primera autora del artículo. «Y una vez que haya terminado, un patólogo podría obtener datos individuales de cualquiera de las células de las que se obtuvieron imágenes para una inspección más cercana».

Para demostrar el potencial de este enfoque, Wax y Chen lo utilizaron para obtener imágenes de 8500 células combinadas de tres líneas celulares diferentes: células mamarias sanas, células mamarias cancerosas y células mamarias precancerosas que habían estado expuestas al cadmio, un potente carcinógeno conocido. Si bien la tecnología captura 25 características físicas separadas de las células, los investigadores descubrieron que en este caso, solo cuatro eran necesarias para diferenciar los tres tipos.

Usando un algoritmo de aprendizaje automático, el dispositivo pudo categorizar con éxito cada celda con una precisión del 98% al 99% usando solo el área 2D que ocupa, el espacio 3D que ocupa, su forma y su altura promedio.

«Se trata de una técnica de obtención de imágenes sencilla y sin etiquetas que obtiene datos similares a los de citometría de flujo, que analiza las células de una en una y, por lo general, requiere la introducción de marcadores fluorescentes «, dijo Chen.» La idea es que al tener esta gran cantidad de datos cuantitativos, puede separar las células mejor que si estuviera usando una única métrica. «

«Ahora estamos tratando de averiguar cómo poner esta tecnología en el punto de atención para determinar si las personas han estado expuestas a estos carcinógenos en el mundo en desarrollo, como tal vez arsénico en el agua subterránea», agregó Wax. «Por ejemplo, puede quitar algunas células de la parte superior de la boca de una persona para ver si está expuesta a carcinógenos en el agua que bebe».


El aprendizaje automático puede identificar las células cancerosas por su acidez


Más información:
Cindy X. Chen et al, Clasificación automatizada de células de cáncer de mama mediante citometría holográfica de alto rendimiento, Fronteras en la física (2021). DOI: 10.3389 / fphy.2021.759142

Proporcionado por
Universidad de Duke

Citación: La holografía de alta velocidad de células detecta balizas físicas de enfermedad (2021, 30 de noviembre) recuperado el 30 de noviembre de 2021 de https://phys.org/news/2021-11-high-speed-holography-cells-physical-beacons.html

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