माइक्रोस्कोप के नीचे कोशिकाओं की गिनती: AI प्रयोगशाला को तेज़ करता है

एक PhD छात्र 3 घंटे तक कोशिकाएं गिनता है। AI उन्हीं स्लाइडों को 90 सेकंड में गिन लेता है, और मंगलवार और शुक्रवार के बीच अपने आप से असहमत नहीं होता।

कोशिका गणना जीवविज्ञान, फार्माकोलॉजी और चिकित्सा अनुसंधान में सबसे दोहराव वाले कार्यों में से एक है। हर कोशिका संवर्धन प्रयोग, दवा खुराक अध्ययन और व्यवहार्यता परीक्षण एक ही प्रश्न से शुरू होता है: इस नमूने में कितनी कोशिकाएं हैं? पारंपरिक उत्तर में एक हीमोसाइटोमीटर, एक माइक्रोस्कोप और बहुत धैर्य शामिल है। AI-संचालित गणना उपकरण अब अनुभवी ऑपरेटरों से भी बेहतर स्थिरता के साथ सेकंडों में परिणाम देते हैं।

मैनुअल गणना की कठिनाई

हीमोसाइटोमीटर के साथ मैनुअल कोशिका गणना एक ऐसी प्रक्रिया का पालन करती है जो एक सदी में शायद ही बदली है। नमूने को गणना कक्ष में लोड करें। कवरस्लिप रखें। माइक्रोस्कोप को फोकस करें। चार कोने के चतुर्भुज गिनें। औसत की गणना करें। तनुकरण गुणांक से गुणा करें। संख्या दर्ज करें। अगले नमूने के लिए दोहराएं।

एक कुशल तकनीशियन के लिए एक नमूने में 10 से 15 मिनट लगते हैं। एक सामान्य कोशिका संवर्धन दिन में 10 से 30 नमूने शामिल हो सकते हैं, और समय-पाठ्यक्रम निगरानी की आवश्यकता वाले प्रयोग इसे घंटों या दिनों में गुणा कर देते हैं। गणित तेजी से बढ़ता है: कई परीक्षण चलाने वाला एक अनुसंधान समूह आसानी से प्रति सप्ताह 20 से 30 घंटे केवल गणना पर खर्च कर सकता है।

बड़ी समस्या समय नहीं, बल्कि परिवर्तनशीलता है। अध्ययन दिखाते हैं कि हीमोसाइटोमीटर गणना में ऑपरेटरों के बीच भिन्नता 52% तक पहुंच सकती है, और एक अकेला ऑपरेटर भी एक ही नमूने की दोहराई गई गणनाओं के बीच 20% तक भिन्नता उत्पन्न करता है। कक्ष लोडिंग त्रुटियां लगभग 4.6% योगदान देती हैं, पिपेटिंग 4.7% और जोड़ती है, और कवरस्लिप की स्थिति भी 7.6% का अंतर लाती है। जब ये त्रुटि स्रोत जमा होते हैं, तो 15% से बेहतर भिन्नता गुणांक प्राप्त करने के लिए कई कक्षों में सैकड़ों कोशिकाओं को गिनना आवश्यक है।

AI कोशिका गणना कैसे काम करती है

AI कोशिका गणना उसी इनपुट से शुरू होती है: एक माइक्रोस्कोप छवि। अंतर यह है कि उसके बाद क्या होता है। किसी मनुष्य द्वारा चतुर्भुजों पर आंखें सिकोड़ने के बजाय, एक कंप्यूटर विजन मॉडल छवि को खंडित करता है, व्यक्तिगत कोशिकाओं की पहचान करता है और विश्वास मार्करों के साथ गणना लौटाता है, आमतौर पर प्रति छवि 30 सेकंड से कम में।

SnapCyte जैसे उपकरण सीधे माइक्रोस्कोप कैमरा या स्मार्टफोन एडॉप्टर के माध्यम से 10X आवर्धन पर कैप्चर की गई मानक हीमोसाइटोमीटर छवियों के साथ काम करते हैं। AI स्वचालित रूप से ग्रिड लाइनों का पता लगाता है, गणना क्षेत्रों के भीतर कोशिकाओं की पहचान करता है और सांद्रता और व्यवहार्यता की गणना करता है। यह बिना मैनुअल कॉन्फ़िगरेशन के Neubauer, इम्प्रूव्ड Neubauer और Burker कक्ष प्रकारों का समर्थन करता है।

कल्चर प्लेटों में चिपकने वाली कोशिकाओं के लिए, AI-संवर्धित माइक्रोस्कोपी पात्र में सीधे कोशिकाओं का पता लगाने के लिए फेज-कंट्रास्ट या फ्लोरेसेंस इमेजिंग का उपयोग करती है। कोई ट्रिप्सिनाइजेशन नहीं, कोई नमूना स्थानांतरण नहीं, कोई हीमोसाइटोमीटर नहीं। कोशिकाएं अपने विकास वातावरण में अबाधित रहती हैं।

सटीकता और पुनरुत्पादनीयता

AI कोशिका गणना जीवित और मृत कोशिका मिश्रणों के लिए 6.26% से कम की औसत पूर्ण प्रतिशत त्रुटि प्राप्त करती है, जो मैनुअल हीमोसाइटोमीटर गणना की 15 से 52% भिन्नता सीमा से काफी बेहतर है। इससे भी महत्वपूर्ण बात यह है कि AI हर बार जब वह एक ही छवि को संसाधित करता है तो वही परिणाम देता है।

पुनरुत्पादनीयता वास्तविक लाभ है। दवा स्क्रीनिंग में, आधारभूत कोशिका गणना में 20% भिन्नता हर बाद की गणना में प्रवाहित होती है: IC50 मान बदलते हैं, खुराक-प्रतिक्रिया वक्र डगमगाते हैं और प्रयोगों को सांख्यिकीय महत्व तक पहुंचने के लिए अधिक प्रतिकृतियों की आवश्यकता होती है। शुरुआत में सुसंगत गणना बाद के हर परिणाम को कसती है।

कोशिका प्रकार जो अच्छी तरह काम करते हैं

AI गणना कोशिका प्रकारों और तैयारियों की एक विस्तृत श्रृंखला को संभालती है।

मुख्य चुनौतियां भारी रूप से ओवरलैपिंग कोशिका क्लस्टर, घने मलबे के क्षेत्र और माइक्रोस्कोप ऑब्जेक्टिव की रिज़ॉल्यूशन सीमा से नीचे बहुत छोटी कोशिकाएं हैं। 10X से 20X आवर्धन पर अधिकांश मानक कोशिका संवर्धन कार्य के लिए, AI गणना उत्पादन-तैयार है।

नए हार्डवेयर के बिना शुरू करना

प्रवेश की बाधा अधिकांश शोधकर्ताओं की अपेक्षा से कम है। AI कोशिका गणना उपकरण मौजूदा माइक्रोस्कोप सेटअप के साथ काम करते हैं, कोई विशेष स्वचालित काउंटर आवश्यक नहीं। कैमरा अटैचमेंट वाला एक मानक प्रयोगशाला माइक्रोस्कोप पर्याप्त है। कुछ उपकरण आईपीस के माध्यम से ली गई स्मार्टफोन छवियों के साथ भी काम करते हैं।

पहले से हीमोसाइटोमीटर का उपयोग करने वाली प्रयोगशालाओं के लिए, संक्रमण तत्काल है: उस छवि को कैप्चर करें जिसे आप सामान्य रूप से आंख से गिनते, उसे अपलोड करें और विश्वास ओवरले के साथ गणना प्राप्त करें। हीमोसाइटोमीटर रहता है, आंखों का तनाव जाता है।

निष्कर्ष

कोशिका गणना एक सदी से अधिक समय से अनुसंधान प्रयोगशालाओं में एक मैनुअल, व्यक्तिपरक बाधा रही है। AI जीवविज्ञान नहीं बदलता, यह गणना के समय, स्थिरता और विश्वसनीयता को बदलता है। 15 मिनट के बजाय 30 सेकंड से कम। 15 से 52% परिवर्तनशीलता के बजाय 6% से कम त्रुटि। मंगलवार और शुक्रवार को एक ही परिणाम।

अगली बार जब कोशिका संवर्धन प्रयोग 30 मिनट की हीमोसाइटोमीटर गणना से शुरू हो, तो कक्ष की तस्वीर लेने का प्रयास करें। इनक्यूबेटर का दरवाजा बंद होने से पहले गणना तैयार हो जाएगी।