A detecção de células raras no sangue e outros fluidos corporais tem inúmeras aplicações importantes, incluindo diagnósticos, monitorar a progressão da doença e avaliar a resposta imune. Por exemplo, detectar e coletar células tumorais circulantes (CTCs) no sangue pode ajudar no diagnóstico do câncer, estudar seu papel na cascata metastática e prever os resultados dos pacientes. Contudo, porque cada mililitro de sangue total contém bilhões de células sanguíneas, as células raras (como CTCs) que ocorrem em concentrações extremamente baixas (normalmente abaixo de 100-1000 células por mililitro) são muito difíceis de detectar. Embora várias soluções tenham sido desenvolvidas para enfrentar este desafio, as técnicas existentes em geral são limitadas por alto custo e baixo rendimento.

Pesquisadores da Escola de Engenharia Henry Samueli da UCLA desenvolveram uma nova plataforma de citometria para detectar células raras no sangue com alto rendimento e baixo custo. Publicado em Light:Science and Applications, esta nova técnica de citometria, denominado imagem speckle sem lente modulada magneticamente, primeiro usa rotulagem magnética para enriquecer as células-alvo. Em seguida, a amostra de líquido enriquecido contendo células alvo marcadas com conta magnética é colocada sob um campo magnético alternado, o que faz com que as células-alvo oscilem lateralmente em uma frequência fixa. Ao mesmo tempo, um diodo laser ilumina a amostra de cima e um sensor de imagem posicionado abaixo da amostra captura um vídeo sem lente de alta taxa de quadros do padrão óptico variável no tempo gerado pela amostra. O padrão espaço-temporal registrado contém as informações necessárias para detectar as células alvo oscilantes.

Os pesquisadores construíram um protótipo compacto e de baixo custo deste citômetro computacional sem lente usando sensores de imagem prontos para uso, diodos laser e eletroímãs, e usou um estágio de tradução customizado para permitir que a unidade de imagem digitalizasse a amostra líquida carregada em um tubo de vidro. O protótipo pode rastrear o equivalente a ~ 1,2 mL de amostra de sangue total em ~ 7 min, enquanto custava apenas ~ $ 750 e pesava ~ 2,1 kg. Vários canais de imagem paralelos também podem ser facilmente adicionados ao sistema para aumentar ainda mais o rendimento da amostra.

Para garantir a sensibilidade e especificidade ideais da detecção de células raras, um procedimento computacional de duas etapas foi desenvolvido, que envolveu um algoritmo de análise de movimento computacional para detectar micro-objetos oscilando na frequência alternada especificada, e, em seguida, um algoritmo de classificação baseado em aprendizado profundo baseado em uma estrutura de rede neural convolucional pseudo-3-D densamente conectada (P3D CNN). A rede neural profunda melhorou muito a precisão da técnica, resultando em um limite de detecção de 10 células por mililitro de sangue total.

Esta técnica de citometria conduzida por IA depende das partículas magnéticas para enriquecimento e detecção de células, o que reduz o tempo e o custo para a detecção de células raras, mantendo uma alta sensibilidade. Este compacto, O sistema de citometria de baixo custo, porém poderoso, pode encontrar inúmeras aplicações, especialmente em ambientes com recursos limitados.