Группа ученых из Венгрии, России и Финляндии разработала систему SpheroidPicker. Она умеет выделять раковые клетки определенной формы и размера (сфероиды).
В исследованиях новых лекарств и методов лечения широко применяются клеточные анализы с клеточными культурами. Этот метод называется ex vivo, что в переводе с латыни буквально означает “то, что происходит вне организма”. Он используется для изучения методов лечения рака. У пациента берется образец клеток опухоли, и в специальных условиях они подвергаются воздействию, что дает возможность подбирать средства и методы индивидуального лечения. Такой подход позволяет исследовать редкие формы рака, когда применение новых методов лечения затруднено из-за небольшого числа пациентов.
Чтобы понять, работает ли лекарство в этих клетках, чаще всего используются системы двумерных (2D) моделей. Но микроокружение опухоли in vivo отличается от двумерных однослойных культур клеток. Трехмерные (3D) культуры клеток физиологически более подходящие модельные системы для тестирования лекарств и исследований рака, поскольку они позволяют более точно исследовать проникновение лекарств и развитие опухолей.
Одна из наиболее распространенных трехмерных клеточных культур — это модели сфероидов, в которых клетки агрегируют, производят внеклеточный матрикс, образуя сферическую структуру. Такая структура более точно имитирует микроокружение солидных опухолей.
Для исследования действия лекарств и поведения опухолей модели сфероидов должны обладать единообразной морфологией, микросредой и клеточной физиологией. В большинстве случаев предварительный отбор сфероидов по их морфологии — очень трудоемкий и непоследовательный процесс, поскольку он требует помощи человека. Ученый выбирает сфероиды невооруженным глазом или в случае более мелких образцов (до 500 мкм в диаметре) под простым микроскопом. Методика отбора при этом основывается на субъективных оценках площади или периметра клеток, но свет, освещение, плотность среды или форма пластин в разных пробах могут сильно отличаться, и это может повлиять на решение ученого. В таких условиях очень трудно добиться однородности образцов.
Сейчас существуют устройства, которые могут автоматизировать различные части обработки клеточных культур. Например, регулировать размер сфероида, регулировать очистку жидкости или переносить объект с планшета на планшет. Но большинство из них способны выполнять только одну функцию.
Группа ученых из Венгрии, России и Финляндии разработала и построила роботизированной микроскоп, который может поддерживать или полностью заменить человека в этом процессе. Он сам может автоматически выбирать и передавать культуры 3D-клеток для дальнейших экспериментов.
Система построена на стереомикроскопе с большим рабочим расстоянием, позволяющим разместить пипетку между образцом и объективом. Этот микроскоп имеет встроенную 10-мегапиксельную CMOS-камеру, напрямую подключенную к контроллеру. Рядом с микроскопом установлен двухкоординатный микроманипулятор, которым можно управлять с точностью до микрометра. Специально разработанный шприцевой насос с шаговым двигателем обеспечивает перемещение жидкости с высокой точностью (3 мкл). Вся система очень маленькая, мобильная и может быть установлена под стерильным кожухом.
Программное обеспечение использует уникальную собранную учеными базу данных аннотированных сфероидов, умеет обнаруживать сфероиды с использованием алгоритма глубокого обучения и полностью управляет оборудованием.
Схематическое изображение SpheroidPicker. Система включает стереомикроскоп, шприц, предметный столик и контроллер манипулятора. Функция автоматического скрининга позволяет получать светлопольные изображения сфероидов. Этапы сегментации и извлечения признаков основаны на модели глубокого обучения. После выбора сфероидов сборщик сфероидов автоматически переносит их в целевую пластину
Схематическое изображение SpheroidPicker. Система включает стереомикроскоп, шприц, предметный столик и контроллер манипулятора. Функция автоматического скрининга позволяет получать светлопольные изображения сфероидов. Этапы сегментации и извлечения признаков основаны на модели глубокого обучения. После выбора сфероидов сборщик сфероидов автоматически переносит их в целевую пластину
Эта система может обнаруживать и сегментировать сфероиды с высокой точностью. Используя такую точную сегментацию, алгоритм может надежно извлекать признаки и на основе критериев пользователя решать, какими сфероидами манипулировать. Эта система была разработана для автоматизации одного из самых трудоемких процессов во время подготовки образца — этапа предварительного отбора, когда точность имеет решающее значение.
Создание системы микроскопии, сочетающей искусственный интеллект и робототехнику, может повысить эффективность лабораторной работы со сфероидами. Это первый робот-манипулятор на основе глубокого обучения, предназначенный для переноса сфероидов. По сравнению с другими устройствами эта машина стоит значительно дешевле и требует небольшого пространства.
SpheroidPicker разработан специально для работы с трехмерными культурами клеток. Поскольку система обеспечивает быстрый и надежный выбор и передачу трехмерных объектов, ее можно широко использовать в фундаментальных и клинических исследованиях.
Использованы материалы статьи