一名博士生花3小时数细胞。AI在90秒内完成相同载玻片的计数,而且周二和周五的结果完全一致。
细胞计数是生物学、药理学和医学研究中最重复的任务之一。每一个细胞培养实验、药物剂量研究和活力检测都从同一个问题开始:这个样品中有多少细胞?传统的答案需要血球计数板、显微镜和大量的耐心。AI驱动的计数工具现在能在几秒钟内提供结果,其一致性甚至优于经验丰富的操作员。
手动计数的繁重工作
使用血球计数板进行手动细胞计数遵循一个一个世纪以来几乎没有变化的程序。将样品加载到计数室。放上盖玻片。调焦显微镜。计数四个角落象限。计算平均值。乘以稀释系数。记录数字。对下一个样品重复。
一个熟练的技术员处理单个样品需要10到15分钟。典型的细胞培养日可能涉及10到30个样品,需要时间过程监测的实验会在数小时或数天内成倍增加。计算很快累积起来:一个进行多项分析的研究组每周可以轻松花费20到30小时仅用于计数。
更大的问题不是时间,而是变异性。研究表明,血球计数板计数中操作员之间的变异可高达52%,即使单个操作员在重复计数同一样品时也会产生高达20%的变异。计数室装载误差贡献约4.6%,移液器操作增加4.7%,甚至盖玻片定位也会引入7.6%的差异。当这些误差来源叠加时,要达到优于15%的变异系数需要在多个计数室中计数数百个细胞。
AI细胞计数的工作原理
AI细胞计数从相同的输入开始:一张显微镜图像。不同之处在于接下来发生的事情。计算机视觉模型不再是人类眯着眼睛看象限,而是分割图像、识别单个细胞并返回带有置信度标记的计数,通常每张图像不到30秒。
SnapCyte等工具可直接处理通过显微镜相机甚至智能手机适配器在10倍放大倍率下拍摄的标准血球计数板图像。AI自动检测网格线,识别计数区域内的细胞,并计算浓度和活力。支持Neubauer、改进型Neubauer和Burker计数室类型,无需手动配置。
对于培养板中的贴壁细胞,AI增强显微镜使用相差或荧光成像直接在容器中检测细胞。无需胰蛋白酶消化,无需样品转移,无需血球计数板。细胞在其生长环境中保持不受干扰。
准确性和可重复性
AI细胞计数对活细胞和死细胞混合物的平均绝对百分比误差低于6.26%,明显优于手动血球计数板计数15%到52%的变异范围。更重要的是,AI每次处理同一图像时都会产生相同的结果。
可重复性才是真正的优势。在药物筛选中,基线细胞计数20%的变异会级联影响每个下游计算:IC50值偏移,剂量-反应曲线波动,实验需要更多重复以达到统计显著性。开始时的一致计数使后续每个结果都更加精确。
每个样品10到15分钟。变异系数:经验丰富的用户5到15%,操作员之间最高52%。结果取决于谁在计数以及何时计数。
每张图像不到30秒。操作员之间的变异几乎为零。同一图像,同一计数,每次如此。
适用的细胞类型
AI计数可处理多种细胞类型和制备方法。
- 悬浮细胞(CHO、Jurkat、PBMC):使用台盼蓝活力染色进行简单检测
- 培养中的贴壁细胞:相差成像计数细胞而无需将其从培养板上分离
- 血细胞:从染色涂片中进行白细胞分类计数和血小板计数
- 细菌菌落:从一张照片中计数琼脂平板上的CFU
- 酵母细胞:区分出芽和非出芽细胞,用于酿造和生物技术应用
主要挑战是严重重叠的细胞簇、密集的碎片场以及低于显微镜物镜分辨率极限的极小细胞。对于10到20倍放大倍率下的大多数标准细胞培养工作,AI计数已经可以投入使用。
无需新硬件即可开始
入门门槛比大多数研究人员预期的要低。AI细胞计数工具可与现有的显微镜设置配合使用,不需要专门的自动计数器。带有相机附件的标准实验室显微镜就足够了。一些工具甚至可以使用通过目镜拍摄的智能手机图像。
对于已经使用血球计数板的实验室,过渡是即时的:拍摄你通常会用肉眼计数的图像,上传它,然后获得带有置信度叠加层的计数。血球计数板保留,眼睛的疲劳消失。
总结
一个多世纪以来,细胞计数一直是研究实验室中手动且主观的瓶颈。AI不改变生物学,它改变计数的时间、一致性和可信度。不到30秒而非15分钟。不到6%的误差而非15到52%的变异。周二和周五得到相同的结果。
下次细胞培养实验以30分钟的血球计数板计数开始时,试试拍摄计数室。在培养箱门关闭之前,计数就已经准备好了。