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UCI生物芯片创新结合了AI和纳米颗粒印刷技术进行癌细胞分析

加利福尼亚州尔湾市,2020年10月7日-加州大学尔湾分校的电气工程师,计算机科学家和生物医学工程师创建了一个新的芯片实验室,可帮助研究肿瘤异质性以降低对癌症疗法的抵抗力。

在今天发表在Advanced Biosystems上的一篇论文中,研究人员描述了他们如何将人工智能,微流控技术和纳米颗粒喷墨打印结合在一种设备中,该设备能够在单细胞水平上检查和区分癌症和健康组织。

UCI前生物医学工程专业研究生Kushal Joshi说:“癌细胞和肿瘤的异质性会导致不同患者的治疗耐药性增加和结果不一致。”该团队的新型生物芯片通过允许对样品中的多种癌细胞进行精确表征来解决这个问题。

UCI电子学助理教授Rahim Esfandyarpour表示:“单细胞分析对于鉴定和分类癌症类型以及研究细胞异质性至关重要。必须了解肿瘤的发生,进展和转移,才能设计出更好的癌症治疗药物。”工程与计算机科学以及生物医学工程。“传统上用于研究癌症的大多数技术是复杂,笨重,昂贵的,并且需要训练有素的操作员和较长的准备时间。”

他说,他的团队克服了这些挑战,将机器学习技术与可访问的喷墨打印和微流控技术相结合,开发出低成本,小型化的生物芯片,这些芯片易于原型设计并且能够对各种细胞类型进行分类。

在该设备中,样品通过精心放置的电极通过微流体通道,该电极可以单次监测患病细胞与健康细胞的电特性差异。UCI研究人员的创新在于设计一种方法,利用喷墨打印机在约20分钟内对生物芯片的关键部件进行原型制作,从而可以轻松地在各种环境中进行制造。所涉及的大多数材料都是可重复使用的,或者如果是一次性的,则很便宜。

本发明的另一方面是结合机器学习来管理微型系统产生的大量数据。AI的这一分支可加速大型数据集的处理和分析,查找模式和关联,预测精确的结果并帮助快速而有效的决策。

Esfandyarpour说,通过将机器学习纳入生物芯片的工作流程,该团队提高了分析的准确性并减少了对熟练分析师的依赖,这也使该技术吸引了发展中国家的医学专业人员。

他说:“世界卫生组织说,由于资源匮乏的国家缺乏早期检测计划,将近60%的乳腺癌死亡是由于死亡造成的。”“我们的工作在单细胞研究,肿瘤异质性研究以及也许在即时医疗服务的癌症诊断中具有潜在的应用,尤其是在发展中国家,在这些国家中,成本,基础设施有限和有限的医疗技术获取至关重要。 ”

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