一位博士生花3小時數細胞。AI在90秒內數完相同的載玻片,而且它週二和週五的結果不會有分歧。
細胞計數是生物學、藥理學和醫學研究中最重複的任務之一。每一個細胞培養實驗、藥物劑量研究和活力分析都從同一個問題開始:這個樣本中有多少個細胞?傳統的答案需要一個血球計數板、一台顯微鏡和大量的耐心。AI驅動的計數工具現在能在幾秒內提供結果,一致性甚至超過經驗豐富的操作人員。
人工計數的苦差事
使用血球計數板的人工細胞計數遵循一個近百年幾乎未變的流程。將樣本裝入計數室。放上蓋玻片。對焦顯微鏡。計數四個角落象限。計算平均值。乘以稀釋倍數。記錄數字。對下一個樣本重複。
熟練的技術人員處理一個樣本需要10到15分鐘。典型的細胞培養日可能涉及10到30個樣本,需要時間序列監測的實驗會將此乘以數小時或數天。數字很快累積:一個運行多個分析的研究小組每週僅計數就能輕易花費20到30小時。
更大的問題不是時間,而是變異性。研究表明,血球計數板計數的操作者間變異可高達52%,即使同一操作者對同一樣本的重複計數也會產生高達20%的變異。計數室裝載誤差約貢獻4.6%,移液增加4.7%,甚至蓋玻片定位也引入7.6%的差異。當你疊加這些誤差來源時,要達到低於15%的變異係數需要在多個計數室中計數數百個細胞。
AI細胞計數的工作原理
AI細胞計數從相同的輸入開始:一張顯微鏡影像。不同的是接下來發生的事。不是人類瞇著眼看象限,而是電腦視覺模型對影像進行分割,識別個別細胞,並回傳帶有信心標記的計數,通常每張影像不到30秒。
像SnapCyte這樣的工具直接使用通過顯微鏡相機甚至智慧型手機轉接器在10X放大倍率下拍攝的標準血球計數板影像。AI自動偵測網格線,識別計數區域內的細胞,並計算濃度和活力。它支援Neubauer、改良Neubauer和Burker計數室類型,無需手動設定。
對於培養板中的貼壁細胞,AI增強顯微鏡使用相位對比或螢光成像直接在容器中偵測細胞。不需要胰蛋白酶消化,不需要樣本轉移,不需要血球計數板。細胞在其生長環境中保持不受干擾。
準確度和可重複性
AI細胞計數對活細胞和死細胞混合物的平均絕對百分比誤差低於6.26%,大幅優於人工血球計數板計數15%到52%的變異範圍。更重要的是,AI每次處理相同影像時都產生相同的結果。
可重複性才是真正的優勢。在藥物篩選中,基線細胞計數20%的變異會級聯影響每一個下游計算:IC50值偏移,劑量-反應曲線搖擺,實驗需要更多重複才能達到統計顯著性。起始時一致的計數使後續每一個結果都更精確。
每個樣本10到15分鐘。變異係數:經驗豐富的使用者5%到15%,操作者間高達52%。結果取決於誰計數以及何時計數。
每張影像不到30秒。操作者間變異幾乎為零。相同影像,相同計數,每一次都是。
效果好的細胞類型
AI計數處理廣泛的細胞類型和製備方式。
- 懸浮細胞(CHO, Jurkat, PBMC):使用台盼藍活力染色進行直接偵測
- 培養中的貼壁細胞:相位對比成像在不將細胞從培養板上剝離的情況下進行計數
- 血細胞:從染色塗片進行白血球分類計數和血小板計數
- 細菌菌落:從一張照片計數瓊脂板上的菌落形成單位
- 酵母細胞:釀造和生物技術應用中的出芽和非出芽區分
主要挑戰是嚴重重疊的細胞團、密集的碎屑場以及低於顯微鏡物鏡解析度極限的極小細胞。對於大多數在10X到20X放大倍率下的標準細胞培養工作,AI計數已可投入使用。
無需新硬體即可開始
進入門檻比大多數研究人員預期的要低。AI細胞計數工具可與現有顯微鏡設備配合使用,不需要專門的自動計數器。配備相機附件的標準實驗室顯微鏡就足夠了。一些工具甚至可以使用通過目鏡拍攝的智慧型手機影像。
對於已經在使用血球計數板的實驗室,轉換是即時的:拍攝你通常用肉眼計數的影像,上傳它,就能得到帶有信心覆蓋層的計數。血球計數板還在,瞇眼費力的工作消失了。
總結
一個多世紀以來,細胞計數一直是研究實驗室中手動的、主觀的瓶頸。AI不會改變生物學,它改變的是計數的時間、一致性和信心。不到30秒而非15分鐘。不到6%的誤差而非15%到52%的變異性。週二和週五得到相同的結果。
下次細胞培養實驗從30分鐘的血球計數板計數開始時,試試拍一張計數室的照片。在培養箱門關上之前,計數就已經準備好了。