La détection de cellules rares dans le sang et d'autres fluides corporels a de nombreuses applications importantes, notamment le diagnostic, surveiller la progression de la maladie et évaluer la réponse immunitaire. Par exemple, la détection et la collecte de cellules tumorales circulantes (CTC) dans le sang peuvent aider au diagnostic du cancer, étudier leur rôle dans la cascade métastatique et prédire les résultats pour les patients. Cependant, parce que chaque millilitre de sang total contient des milliards de cellules sanguines, les cellules rares (telles que les CTC) qui se produisent à des concentrations extrêmement faibles (généralement inférieures à 100-1000 cellules par millilitre) sont très difficiles à détecter. Bien que diverses solutions aient été développées pour relever ce défi, les techniques existantes en général sont limitées par un coût élevé et un faible débit.

Des chercheurs de l'UCLA Henry Samueli School of Engineering ont développé une nouvelle plate-forme de cytométrie pour détecter les cellules rares dans le sang avec un débit élevé et un faible coût. Publié dans Light:Science and Applications, cette nouvelle technique de cytométrie, appelée imagerie de speckle sans lentille modulée magnétiquement, utilise d'abord le marquage par billes magnétiques pour enrichir les cellules cibles. Ensuite, l'échantillon liquide enrichi contenant des cellules cibles marquées par des billes magnétiques est placé sous un champ magnétique alternatif, ce qui fait osciller latéralement les cellules cibles à une fréquence fixe. À la fois, une diode laser illumine l'échantillon par le dessus et un capteur d'image positionné en dessous de l'échantillon capture une vidéo sans objectif à haute fréquence d'images du motif optique variant dans le temps généré par l'échantillon. Le motif spatio-temporel enregistré contient les informations nécessaires pour détecter les cellules cibles oscillantes.

Les chercheurs ont construit un prototype compact et peu coûteux de ce cytomètre informatique sans lentille à l'aide de capteurs d'image standard, diodes laser et électro-aimants, et a utilisé une platine de translation sur mesure pour permettre à l'unité d'imagerie de numériser un échantillon liquide chargé dans un tube de verre. Le prototype peut cribler l'équivalent d'environ 1,2 ml d'échantillon de sang total en environ 7 minutes, tout en ne coûtant que ~ 750 $ et pesant ~ 2,1 kg. Plusieurs canaux d'imagerie parallèles peuvent également être facilement ajoutés au système pour augmenter encore le débit d'échantillons.

Pour assurer une sensibilité et une spécificité optimales de la détection des cellules rares, une procédure de calcul en deux étapes a été développée, qui impliquait un algorithme d'analyse de mouvement informatique pour détecter des micro-objets oscillant à la fréquence alternative spécifiée, puis un algorithme de classification basé sur l'apprentissage en profondeur basé sur une structure de réseau neuronal convolutif pseudo-3-D densément connecté (P3D CNN). Le réseau de neurones profonds a grandement amélioré la précision de la technique, résultant en une limite de détection de 10 cellules par millilitre de sang total.

Cette technique de cytométrie basée sur l'IA repose sur les particules magnétiques pour l'enrichissement et la détection des cellules, ce qui réduit le temps et le coût de détection des cellules rares tout en maintenant une sensibilité élevée. Ce compact, Un système de cytométrie à faible coût mais puissant peut trouver de nombreuses applications, en particulier dans les environnements à ressources limitées.