חמש יישומים המשתמשים בלמידת מכונה מיקרו-פלואידית

Share on facebook
Share on twitter
Share on linkedin
Share on telegram
Share on whatsapp
Share on email
פרסומת
MAGNEZIX מגנזיקס


אב טיפוס של מחסניות מיקרו-פלואידיות

מיקרו-פלואידיקה היא כלי רב עוצמה בפני עצמה, אך במהלך השנים האחרונות, השילוב של מיקרו-פלואידיקה ולמידת מכונה (ML) איפשר לטכנולוגיות המיקרו-פלואידיות לדחוף לתחומים ויישומים חדשים. מיקרופלואידיקה היא טכניקת טיפול בנוזלים המתרחשת בתוך מיקרו-ערוצים או מסלולים באמצעות נפחי ננו / מיקרוליטר. זה שימש ביישומים רבים במיוחד במינימום תהליכי מעבדה ונהלים.

למידה ממוחשבת מכסה מגוון רחב של פעילויות כגון פיתוח אלגוריתמים, מידול חיזוי, סיווג ולמידה, רשתות עצביות ואחרות. על מנת להכשיר את האלגוריתמים, עליהם להזין מערכי נתונים גדולים (נתוני אימון) כדי לבנות מודלים ולקבל חיזויים או החלטות מבלי להיות מתוכנתים במפורש לכך.

לדוגמא, מכשיר אבחון נקודת-טיפול של מיקרו-נוזלים לאיתור מחלות על ידי סיווג סמנים ביולוגיים בדם, שתן, רוק וזיעה, מייצר כמויות אדירות של תמונות שיש לנתח בפרק זמן קצר. כאשר הדוגמאות עוברות באזור הזיהוי במחסנית מיקרו-נוזלית, החיישן לוכד נתונים ומידע זה מעובד במעבד פנימי או במחשב. ניתוח קבוצות נתונים גדולות אלה לא יתאפשר ללא ML ובכך יאפשר שימוש במיקרופלואידים באבחון מחלה מהיר.

מחסנית המיקרו-נוזלים כשלעצמה אינה מייצרת נתונים. במקום זאת, המחסנית מאפשרת עיבוד מדגם ויישום של פרוטוקולי assay בתוך ערוצים ומאגרים מיקרו-פלואידים. יתר על כן, מיקרופלואידיקה משמשת להכנת האנליטים לזיהוי וכימות. בהתאם ליישום, ניתן להשתמש בגלאים שונים (כלומר, צינור מצלמה או מגבר פוטו (PMT), חיישנים אלקטרוניים וחיישני ביו) כדי להשיג את תוצאות היעד שאחריהן הנתונים נאספים בתוך מעבדים פנימיים או באמצעות פלטפורמות ענן. לפלטפורמות ענן יכולות להיות היתרון בכך שהן מקושרות למחשבי על כדי לאפשר עיבוד ואחסון מהירים יותר של מערכי נתוני הפניה.

באופן כללי, למידת מכונה במיקרו-פלואידיקה משמשת בתהליכי פרוטוקול, איתור אופטי, ומיון תמונות, סיווג וזיהוי תבניות, ניתוח והשוואה של נתונים גדולים, חיזוי וחיזוי. הדיוק והיעילות של האלגוריתמים תלויים בנתוני האימון; ככל שמשתמשים יותר בתהליך כך התוצאות יהיו מדויקות יותר. חשוב לציין, מפתחי תוכנה יכולים גם להשתמש ב- Machine Learning כדי ליצור אלגוריתם שניתן 'לנעול' כך שתפקודו לא ישתנה בשטח. זה קריטי עבור מכשירים רפואיים שצריכים לנקות את ההגשות הרגולטוריות ולא ניתן לשנות אותם ללא מחקרי אימות קליניים חדשים.

  1. מיון תאים מיקרו-פלואידים ומסווג

בביולוגיה מיון וסיווג תאים מיושמים באופן מסורתי על ידי צילום במיקרוסקופ עם תיוג לדוגמא (כלומר תיוג עם חומרים פלואורסצנטיים) ומקורות אור שונים. לאחר מכן תמונות אלה מנותחות על ידי ספירה וסיווג של המאפיינים של כל תא ספציפי. במעבדות לתרבית תאים, התאים נספרים לעיתים קרובות ומסווגים בזמן אמת באמצעות מיקרוסקופ ודלפקים ידניים. הליך זה מייגע מאוד ונתון לטעות אנושס. לדוגמא, גודל תאי הדם נע בין 2-10 אום בקוטר (קוטר שיער האדם הוא סביב 70 אום). ב 1 µL של דם מאדם בריא, יש סביב 4 עד 6 מיליון תאים, ובסביבות 4 עד 5 מיליון תאים של אישה בריאה. אפיון תאים אלה תוך 20 דקות, מצריך חקירת תאים בקצב של 5000 תאים לשנייה. זה הרבה נתונים ותמונות שיש לבחון ולנתח.

מיקרופלואידיקה חוללה מהפכה בתהליך זה במחסניות קטנות, נוחות לשימוש וחד פעמיות. תאים נטענים במחסנית ובעזרת קורא נספרים ומסווגים אוטומטית. פלטפורמה זו מאפשרת גישה חדשהס באבחון מחלות, אפיון וניתוח תא בודד, הדמיית תאים וגילוי פתוגן. עם זאת, התקדמות זו מייצרת כמויות גדולות של נתונים ותמונות לניתוח. למידת מכונה מאפשרת מיון, סיווג והדמיה של תאים חיים באמצעות אוטומציה של ניתוח נתונים. הפלטפורמה הנפוצה ביותר בה ML מאפשרת למיקרו פלואידיקה לבצע מיון תאים אוטומטית היא מיון תאים המופעל על ידי פלואורסצנטי. כאן, תוויות פלורסנט משמשות לזיהוי התאים הרצויים בתוך אוכלוסיה הטרוגנית. פלטפורמה נוספת היא מיון תאים ללא תוויות אשר מסתמך בעיקר על אותות מפוזרים קדימה וצד בהעדר תוויות פלואורסצנטיות. מערכות מיון תאים מבוססות תמונה אלה משתמשות בפלטפורמות מיקרו-פלואידיות או מיקרו-מערכים, שלכל אחת מאפיינים ויישומים ייחודיים. בשתי הטכניקות, אלגוריתמים שפותחו על ידי ML ​​ממלאים תפקיד קריטי במיון וסיווג של תאים חיים.

  1. ציטומטר זרימה מופעל באמצעות מיקרו-נוזלים

ציטומטריה של זרימה היא שיטה המשמשת לאיתור ומדידת מאפיינים פיזיים וכימיים של אוכלוסיית תאים או חלקיקים בזמן שהיא זורמת דרך צינור הזיהוי. השימוש בו כולל ספירת תאים, מיון, סיווג ואיתור.

ציטומטר זרימה המותאם למיקרו-פלואידיקה הוא ציטומטר מסוג מחסנית שבו התאים נטענים ומותרים להם לזרום בערוץ בתוך אותה מחסנית. המחסנית הינה חד פעמית ומשמשת להכנת הדגימה לחקירה. לאחר מכן, הציטומטר משתמש ברכישת תמונות כדי לאסוף נתונים (כלומר, תמונות או מאפיינים חשמליים). רכישת נתונים מתקבלת באמצעות יחידת עיבוד גרפי ביצועים גבוהה (GPU) ומחשב לוח על המכשיר. הנתונים מנותחים באמצעות אלגוריתמים של Machine Learning בקצב עיבוד גבוה כדי להציג החלטה וחיזוי כמותי.

באחד הפרויקטים שלנו, תכננו ובדקנו מחסנית זרימה של ציטומטר מיקרו-פלואידית כדי לזהות פלואורסצנטי המעיד על התגובה למחלה ספציפית מעניינת. במכשיר המיקרו-נוזלי המסוים הזה, נעשה שימוש במצלמת CMOS כדי לצלם תמונות ב -30 פריימים לשנייה, כאשר תאים שכותרתו זרמו לאורך ערוץ החקירה. אחד האתגרים שנתקלנו בהם היה היכולת של התוכנה לעקוב במדויק אחר התאים הנעים תוך בקרת קצב זרימת הנוזלים.

אלגוריתם Machine Learning יושם כדי לעקוב במקביל אחר התאים הנעים ולחזות את מיקומו הבא כשסווגנו את התא. האלגוריתם הוכשר תוך שימוש בדגימות, תרחישים ותכונות תא שונות (כגון מורפולוגיה, גודל, מאפיינים ועוצמת פלואורסצנטי) כאשר התא נע לאורך הערוץ. ניתוח הנתונים נעשה בזמן אמת ויזם מנגנון הפעלה לקביעת מספר המטרות שכותרתו התאים ועקב אחר ערוץ המיקרו-נוזלים. רצף של כ -54,000 תמונות שהופקו במשך 30 דקות הביא לניתוח סט גדול יחסית של נתונים. באופן מסורתי, ייקח לנו 2-3 שעות לסקור ולנתח את הנתונים כדי להגיע לאבחון. עם זאת, בעזרת אלגוריתם מאומן של Machine Learning, השגנו תוצאות בפחות מ -20 דקות.

  1. מזהה חלקיקים המופעל באמצעות מיקרו-נוזלים

בדומה לציטומטר זרימת מיקרו-נוזלים, מחסנית מיקרו-נוזלית זו כוללת תעלות ומאגרים וכן מפעיל בפורמט מתכלה. המפעיל מעביר את הנוזלים לאורך התעלות. הפלטפורמה יכולה לנתח ולאפיין מספר רב של מיקרו-חלקיקים תלויים או מיקרו-כדוריות ברצף, תוך זרימה במהירות גבוהה דרך מכשיר מדידה בתוך הערוץ. מיקרו-חלקיקים אלה (המכונים גם חרוזים) הם בקוטר של כמה מיקרון (0.5 מיקרומטר – 5 מיקרומטר). עם זאת, גדלי חרוזים המשמשים ביישומי גרעין נמצאים בטווח הננומטר.

חרוזים אלה יכולים להיות מגנטיים או לא מגנטיים, הידרופוביים או הידרופיליים, וניתן להוסיף מולקולות תגובתיות למשטח החרוז (פונקציונליזציה) בהתאם לדרישת הכימיה של פרוטוקול assay היעד. מיקרו-חלקיקים הידרופיליים, למשל, מאפשרים קליטה וקישור עדינים של מולקולות, תוך שמירה על פעילותם הפונקציונלית של חלבונים ללא פגע. מיקרו-חלקיקים הידרופוביים משמשים לצימוד אופטימלי של נוגדנים לתהליכי טיהור. בדרך כלל, מיקרו-חלקיק 0.5 מיקרומטר – 1 מיקרומטרס משמשים ללכידת חלבונים, חומצות גרעין ומולקולות ביו אחרות, בעוד שגודל גדול יותר (למשל 4.5 מיקרומטר) מתאים היטב לתאים.

כאשר המיקרו-חלקיקים הללו נעים בתוך הערוץ המיקרו-נוזלי או נתיבי הנוזל, המיקרו-חלקיקים מוארים – בדרך כלל באמצעות לייזר או נורית-עוצמה גבוהה המוקרנת לאזור חקירת המחסניות, ונמדדים עוצמות פיזור קדימה ו / או פיזור צד. יחד עם פליטת הקרינה.

לפי תכנון, מחסנית המיקרופלואיד מאפשרת להשתמש בתוויות פלואורסצנטיות על חלקיקי מיקרו אלה כדי להבחין בין אוכלוסיות חלקיקים שונות בתפוקה גבוהה (עד לסביבות 100,000 חלקיקים). כדי לאפשר ניתוח מדויק ומהיר יחסית, נעשה שימוש ברכיבי חיישנים נוספים, כגון גילוי עכבה חשמלית ומצלמת הדמיה מהירה יחד עם אלגוריתם Machine Learning. אלגוריתם Machine Learning שימושי מאוד בניהול סטים ענקיים של נתונים באמצעות סיווגים ותכונות זיהוי שונות.

יתר על כן, למידת מכונה במיקרו-פלואידיקה, כאשר משתמשים בה בתפוקה גבוהה ובמבחנים מרובי-שטח, מאפשרת יישום (כלומר, טיפול בנוזלים ורצף פרוטוקולים), איתור חלקיקים עם אנליטי יעד וניתוח של דגימות גדולות מה שהופך את זרימת העבודה ליעילה וחסכונית יותר.

  1. מיקרו-נוזלים בפורמט דיגיטלי

יישום מעניין נוסף של Machine Learning הוא במיקרו פלואידיקה דיגיטלית (DMF). מיקרו פלואידיקה דיגיטלית היא טכנולוגיה המטפלת ומטפלת בטיפות דיסקרטיות על בסיס העיקרון של הנמנת חשמל על דיאלקטרי. בטיפול בטיפות, זווית המגע המקומית של טיפה מימית משתנה על ידי יישום פוטנציאל חשמלי על אלקטרודה שמתחת לחומר דיאלקטרי. לאחר מכן, טיפות דיסקרטיות מנוטלות על המצע ההידרופובי עקב שליטה מרחבית בזווית המגע באמצעות חשמל …



קישור לכתבת המקור – 2021-07-05 20:56:56

Share on facebook
Facebook
Share on twitter
Twitter
Share on linkedin
LinkedIn
Share on telegram
Telegram
Share on whatsapp
WhatsApp
Share on email
Email
פרסומת
MAGNEZIX מגנזיקס

עוד מתחומי האתר