21.12.2021 - University of Exeter

Bahnbrechende neue Technik zur Barcodierung von Zellen

Neue Methode, die künstliche Intelligenz mit Mikrofluidik kombiniert, kann einzelne Zellen leicht klassifizieren, sortieren und zählen

Wissenschaftler haben eine bahnbrechende neue Technik entwickelt, mit der einzelne Zellen genauer und effizienter mit Barcodes versehen werden können - dies könnte den Weg für eine schnellere Krankheitsdiagnose ebnen.

Ein Forscherteam des Living Systems Institute an der Universität Exeter hat eine neue Methode entwickelt, die künstliche Intelligenz mit Mikrofluidik kombiniert und mit der sich einzelne Zellen leicht klassifizieren, sortieren und zählen lassen.

Die bahnbrechende neue Technik ermöglicht es den Wissenschaftlern, einzelne Zellen, einschließlich Säugetierzellen, in Echtzeit eingehend zu analysieren.

Bisher gab es keine allgemeinen Methoden, um isolierte Einzelzellen genau zu beproben und mit einem Barcode zu versehen, ohne dass bei der Probenahme große Mengen verloren gehen.

Mit diesem neuen Ansatz können die Wissenschaftler jedoch einzelne Zellen viel genauer und effizienter als bisher mit einem Barcode versehen, um ihre molekulare Zusammensetzung zu quantifizieren - eine entscheidende Entwicklung, da Krankheiten oft durch die Fehlfunktion einiger weniger Zellen entstehen.

Die neue Technik könnte die entscheidende Frühdiagnose einiger der schwächsten und lebensbedrohlichsten Krankheiten, einschließlich Krebs, revolutionieren.

Dr. Fabrice Gielen, Leiter der Forschungsgruppe am Living Systems Institute, sagte: "Mit der von uns entwickelten Technologie haben wir die Möglichkeit, unser Verständnis für den Ursprung von Unterschieden zwischen Zellen in einer Population zu verbessern.

"Diese Unterschiede zeigen sich auf molekularer Ebene und sind besonders groß während wichtiger Zellstadien wie der Differenzierung zu spezialisierten Zellen, können aber auch ein Hinweis auf eine frühe Krebsentwicklung sein.

"Wir haben unser Tool für das Screening von Tausenden von Einzelzellen anhand von Echtzeit-Bildgebungsdaten eingesetzt und sie effizient mit einem Barcode versehen, wobei nur ein Minimum an Zellen verloren geht.

"Wir wenden dieses Tool derzeit an, um in vitro Miniaturtumore zu untersuchen, die aus Modell-Neuroblastomzellen gebildet wurden, um zu verstehen, warum das Fortschreiten von Krebs in klinischen Situationen höchst unvorhersehbar zu sein scheint. Dies könnte zu einer frühzeitigen Diagnose und dem Einsatz gezielter Therapeutika führen.

"Da unsere Technik allgemein anwendbar ist, sehen wir auch viele weitere Möglichkeiten, die durch Echtzeit-Bildanalysen ermöglicht werden, wie die Untersuchung der bakteriellen Biofilmbildung und des Abbaus von Kunststoff-Mikrofasern durch Biokatalysatoren.

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