ఒక PhD విద్యార్థి 3 గంటలు కణాలను లెక్కిస్తాడు. AI అదే స్లైడ్లను 90 సెకన్లలో లెక్కిస్తుంది, మరియు మంగళవారం మరియు శుక్రవారం మధ్య తనతో తాను విభేదించదు.
కణ లెక్కింపు బయాలజీ, ఫార్మకాలజీ మరియు వైద్య పరిశోధనలో అత్యంత పునరావృతమైన పనులలో ఒకటి. ప్రతి కణ కల్చర్ ప్రయోగం, డ్రగ్ డోసింగ్ అధ్యయనం మరియు వయబిలిటీ అస్సే అదే ప్రశ్నతో ప్రారంభమవుతుంది: ఈ నమూనాలో ఎన్ని కణాలు ఉన్నాయి? సాంప్రదాయ సమాధానంలో హెమోసైటోమీటర్, మైక్రోస్కోప్ మరియు చాలా ఓపిక ఉంటుంది. AI-ఆధారిత లెక్కింపు సాధనాలు ఇప్పుడు అనుభవజ్ఞులైన ఆపరేటర్ల కంటే మెరుగైన స్థిరత్వంతో సెకన్లలో ఫలితాలను అందిస్తాయి.
మాన్యువల్ లెక్కింపు కష్టాలు
హెమోసైటోమీటర్తో మాన్యువల్ కణ లెక్కింపు ఒక శతాబ్దంలో దాదాపు మారని ఆచారాన్ని అనుసరిస్తుంది. కౌంటింగ్ ఛాంబర్పై నమూనాను లోడ్ చేయండి. కవర్స్లిప్ ఉంచండి. మైక్రోస్కోప్ను ఫోకస్ చేయండి. నాలుగు మూల క్వాడ్రంట్లను లెక్కించండి. సగటును లెక్కించండి. డైల్యూషన్ ఫ్యాక్టర్తో గుణించండి. సంఖ్యను నమోదు చేయండి. తదుపరి నమూనా కోసం పునరావృతం చేయండి.
ఒక నమూనాకు నైపుణ్యం కలిగిన టెక్నీషియన్కు 10 నుండి 15 నిమిషాలు పడుతుంది. సాధారణ కణ కల్చర్ రోజులో 10 నుండి 30 నమూనాలు ఉండవచ్చు, మరియు సమయ-కోర్స్ పర్యవేక్షణ అవసరమయ్యే ప్రయోగాలు గంటలు లేదా రోజులలో దానిని గుణిస్తాయి. లెక్కలు త్వరగా కూడుతాయి: బహుళ అస్సేలను నిర్వహిస్తున్న పరిశోధన బృందం కేవలం లెక్కింపులో వారానికి 20 నుండి 30 గంటలు సులభంగా ఖర్చు చేయగలదు.
పెద్ద సమస్య సమయం కాదు - వేరియబిలిటీ. హెమోసైటోమీటర్ లెక్కింపులో ఇంటర్-ఆపరేటర్ వేరియేషన్ 52% వరకు చేరుకోగలదని అధ్యయనాలు చూపిస్తాయి, మరియు ఒకే ఆపరేటర్ కూడా అదే నమూనా యొక్క పునరావృత లెక్కింపులలో 20% వరకు వేరియేషన్ ఉత్పత్తి చేస్తాడు. ఛాంబర్ లోడింగ్ లోపాలు దాదాపు 4.6% అందిస్తాయి, పైపెటింగ్ మరో 4.7% జోడిస్తుంది, మరియు కవర్స్లిప్ పొజిషనింగ్ కూడా 7.6% తేడాను ఇస్తుంది. మీరు ఈ లోపం మూలాలను స్టాక్ చేసినప్పుడు, 15% కంటే మెరుగైన కోఎఫిషియెంట్ ఆఫ్ వేరియేషన్ సాధించడానికి బహుళ ఛాంబర్లలో వందల కణాలను లెక్కించాల్సి ఉంటుంది.

AI కణ లెక్కింపు ఎలా పనిచేస్తుంది
AI కణ లెక్కింపు అదే ఇన్పుట్తో ప్రారంభమవుతుంది: మైక్రోస్కోప్ ఇమేజ్. తర్వాత ఏమి జరుగుతుందో అందులో తేడా ఉంటుంది. మానవుడు క్వాడ్రంట్ల వైపు కళ్ళు చిన్నవి చేసి చూడటానికి బదులు, కంప్యూటర్ విజన్ మోడల్ ఇమేజ్ను సెగ్మెంట్ చేస్తుంది, వ్యక్తిగత కణాలను గుర్తిస్తుంది మరియు కాన్ఫిడెన్స్ మార్కర్లతో కౌంట్ను అందిస్తుంది - సాధారణంగా ప్రతి ఇమేజ్కు 30 సెకన్ల లోపు.
SnapCyte వంటి సాధనాలు మైక్రోస్కోప్ కెమెరా లేదా స్మార్ట్ఫోన్ అడాప్టర్ ద్వారా 10X మాగ్నిఫికేషన్ వద్ద క్యాప్చర్ చేసిన ప్రమాణ హెమోసైటోమీటర్ ఇమేజ్లతో నేరుగా పనిచేస్తాయి. AI గ్రిడ్లైన్లను ఆటోమేటిక్గా గుర్తిస్తుంది, కౌంటింగ్ రీజియన్లలో కణాలను గుర్తిస్తుంది మరియు కాన్సంట్రేషన్ మరియు వయబిలిటీని లెక్కిస్తుంది. ఇది మాన్యువల్ కాన్ఫిగరేషన్ లేకుండా Neubauer, Improved Neubauer మరియు Burker ఛాంబర్ రకాలకు మద్దతు ఇస్తుంది.
కల్చర్ ప్లేట్లలో అంటుకున్న కణాల కోసం, AI-మెరుగైన మైక్రోస్కోపీ ఫేజ్-కాంట్రాస్ట్ లేదా ఫ్లోరెసెన్స్ ఇమేజింగ్ ఉపయోగించి పాత్రలో నేరుగా కణాలను గుర్తిస్తుంది. ట్రిప్సినైజేషన్ లేదు, నమూనా బదిలీ లేదు, హెమోసైటోమీటర్ లేదు. కణాలు వారి పెరుగుదల వాతావరణంలో అవిచ్ఛిన్నంగా ఉంటాయి.
ఖచ్చితత్వం మరియు పునరుత్పత్తి
AI కణ లెక్కింపు సజీవ మరియు మృత కణ మిశ్రమాల కోసం 6.26% కంటే తక్కువ మీన్ అబ్సొల్యూట్ పర్సెంటేజ్ ఎర్రర్ను సాధిస్తుంది - మాన్యువల్ హెమోసైటోమీటర్ లెక్కింపు 15 నుండి 52% వేరియేషన్ రేంజ్ కంటే గణనీయంగా మెరుగైనది. ముఖ్యంగా, AI అదే ఇమేజ్ను ప్రాసెస్ చేసినప్పుడు ప్రతిసారి అదే ఫలితాన్ని ఇస్తుంది.
పునరుత్పత్తి నిజమైన ప్రయోజనం. డ్రగ్ స్క్రీనింగ్లో, బేస్లైన్ కణ లెక్కింపులలో 20% వేరియేషన్ ప్రతి తదుపరి లెక్కింపులో ప్రసారమవుతుంది: IC50 విలువలు మారుతాయి, డోస్-రెస్పాన్స్ వక్రాలు చలిస్తాయి మరియు సాంఖ్యిక ప్రాముఖ్యతను చేరుకోవడానికి ప్రయోగాలకు మరిన్ని రెప్లికేట్లు అవసరమవుతాయి. ప్రారంభంలో స్థిరమైన లెక్కింపు తర్వాత వచ్చే ప్రతి ఫలితాన్ని కట్టుదిట్టం చేస్తుంది.
ప్రతి నమూనాకు 10 నుండి 15 నిమిషాలు. కోఎఫిషియెంట్ ఆఫ్ వేరియేషన్: అనుభవజ్ఞులకు 5 నుండి 15%, ఇంటర్-ఆపరేటర్ 52% వరకు. ఫలితాలు ఎవరు లెక్కిస్తారు మరియు ఎప్పుడు అనే దానిపై ఆధారపడతాయి.
ప్రతి ఇమేజ్కు 30 సెకన్ల లోపు. దాదాపు సున్నా ఇంటర్-ఆపరేటర్ వేరియేషన్. అదే ఇమేజ్, అదే కౌంట్, ప్రతిసారి.

బాగా పనిచేసే కణ రకాలు
AI లెక్కింపు విస్తృత శ్రేణి కణ రకాలు మరియు తయారీలను నిర్వహిస్తుంది.
- సస్పెన్షన్ కణాలు (CHO, Jurkat, PBMC): ట్రైపాన్ బ్లూ వయబిలిటీ స్టెయినింగ్తో సరళమైన డిటెక్షన్
- కల్చర్లో అంటుకున్న కణాలు: ఫేజ్-కాంట్రాస్ట్ ఇమేజింగ్ ప్లేట్ నుండి ఎత్తకుండా కణాలను లెక్కిస్తుంది
- రక్త కణాలు: రంగు వేసిన స్మియర్ల నుండి తెల్ల రక్త కణ డిఫరెన్షియల్లు మరియు ప్లేట్లెట్ కౌంట్లు
- బ్యాక్టీరియల్ కాలనీలు: ఒకే ఫోటో నుండి అగార్ ప్లేట్లపై CFU లెక్కింపు
- యీస్ట్ కణాలు: బ్రూయింగ్ మరియు బయోటెక్ అప్లికేషన్ల కోసం బడ్డింగ్ మరియు నాన్-బడ్డింగ్ వ్యత్యాసం
ప్రధాన సవాళ్ళు ఎక్కువగా అతిపడే కణ క్లస్టర్లు, దట్టమైన డెబ్రిస్ ఫీల్డ్లు మరియు మైక్రోస్కోప్ ఆబ్జెక్టివ్ రిజల్యూషన్ పరిమితి కింద ఉన్న చాలా చిన్న కణాలు. 10X నుండి 20X మాగ్నిఫికేషన్ వద్ద చాలా ప్రమాణ కణ కల్చర్ పని కోసం, AI లెక్కింపు ఉత్పత్తికి సిద్ధంగా ఉంది.
కొత్త హార్డ్వేర్ లేకుండా ప్రారంభించడం
ప్రవేశానికి అడ్డంకి చాలా పరిశోధకులు ఊహించిన దాని కంటే తక్కువ. AI కణ లెక్కింపు సాధనాలు ఇప్పటికే ఉన్న మైక్రోస్కోప్ సెటప్లతో పనిచేస్తాయి - ప్రత్యేక ఆటోమేటెడ్ కౌంటర్ అవసరం లేదు. కెమెరా అటాచ్మెంట్ ఉన్న ప్రమాణ ల్యాబ్ మైక్రోస్కోప్ సరిపోతుంది. కొన్ని సాధనాలు ఐపీస్ ద్వారా క్యాప్చర్ చేసిన స్మార్ట్ఫోన్ ఇమేజ్లతో కూడా పనిచేస్తాయి.
ఇప్పటికే హెమోసైటోమీటర్లను ఉపయోగిస్తున్న ల్యాబ్ల కోసం, పరివర్తన తక్షణం: మీరు సాధారణంగా కంటితో లెక్కించే ఇమేజ్ను క్యాప్చర్ చేయండి, అప్లోడ్ చేయండి మరియు కాన్ఫిడెన్స్ ఓవర్లేతో కౌంట్ పొందండి. హెమోసైటోమీటర్ ఉంటుంది, కళ్ళు చిన్నవి చేసి చూడటం పోతుంది.

ముగింపు
కణ లెక్కింపు ఒక శతాబ్దం కంటే ఎక్కువ కాలంగా పరిశోధన ల్యాబ్లలో మాన్యువల్, సబ్జెక్టివ్ అడ్డంకిగా ఉంది. AI బయాలజీని మార్చదు - ఇది లెక్కింపు యొక్క సమయం, స్థిరత్వం మరియు నమ్మకాన్ని మారుస్తుంది. 15 నిమిషాలకు బదులు 30 సెకన్ల లోపు. 15 నుండి 52% వేరియబిలిటీకి బదులు 6% కంటే తక్కువ లోపం. మంగళవారం మరియు శుక్రవారం అదే ఫలితం.
తదుపరిసారి కణ కల్చర్ ప్రయోగం 30 నిమిషాల హెమోసైటోమీటర్ లెక్కింపుతో ప్రారంభమైనప్పుడు, బదులుగా ఛాంబర్ను ఫోటో తీయడం ప్రయత్నించండి. ఇంక్యుబేటర్ తలుపు మూసుకునే ముందే కౌంట్ సిద్ధంగా ఉంటుంది.