Новый алгоритм сортировки клеток, разработанный американскими учеными, позволит проводить подобную процедуру в 38 раз быстрее. Нововведение поможет повысить эффективность и результативность многих сфер медицины: клиническая диагностика, эксперименты со стволовыми клетками и пр.
В основе алгоритма лежит усовершенствование одного и способов проточной цитометрии, а точнее – уменьшение времени, которое требуется компьютеру на анализ снимков клеток, находящихся в непрерывно движущемся (4 м/с) растворе. По полученным данным они автоматически рассортировываются. Таким образом, например, могут быть разделены злокачественные и доброкачественные образования.
По словам Райана Каснера – профессора из Калифорнийского университета, «клеточная» камера выдает результаты с высокой скоростью – порядка 140 000 кадров в секунду. Но, до недавнего времени, программное обеспечение не позволяло производить анализ снимков хотя бы наполовину также быстро – в зависимости от используемого ПО на анализ одного кадра, выделения физических характеристик клеток и их последующую сортировку, тратится от 0,4 до 10 секунд. Необходимый объем данных мог обрабатываться несколько суток. Подобные сроки резко снижали эффективность и актуальность технологии, особенно в тех случаях, когда результат анализа требуется как можно быстрее.
Новая разработка позволяет сократить время, затрачиваемое на один кадр до 12-150 миллисекунд. Быстрее всего результаты были получены при использовании программируемой вентильной матрицы. И на оборудовании, специально созданном для данного процесса.
Изображение с объектива камеры оцифровывается и переводится в бинарное – пиксели, на которых запечатлена клетка, помечаются «1» и, в зависимости от яркости, распределятся по гистограмме. После этого пустое пространство (отмеченное 0) максимально удаляется, а оставшееся изображение увеличивается до размера 200х200 пикселей. Руководствуясь их расположением и яркостью, программа, путем подсчета пикселей, определяет центр клетки и другие ее характеристики (в частности – ее форму). Программа позволяет под любым углом определить радиус каждой обрабатываемой клетки. Интенсивность окраса пикселей позволяет определить морфологию образца.
В дальнейшем ученые хотят еще больше ускорить обработку получаемых снимков и перевести ее в режим «реального времени». В конечном итоге, на определения категории, к которой принадлежит клетка, должно тратиться не более 10 миллисекунд, а на обработку одного снимка – не более 7 миллисекунд.
Ускорение процессов анализа может поспособствовать прорыву во многих областях, где клеточные исследования являются основополагающими для научной работы. Также это позволит усовершенствовать процессы диагностики в тех случаях, когда подобное исследование требуется для выявления заболевания.
Ваше мнение