公告/发布日期:2018/12/07

mile米乐集团 使用光响应聚合物对培养细胞进行自动高速激光加工

-基于人工智能(AI)技术的判别能力,实现大批量、高速处理-

积分

  • 利用光响应聚合物和激光高速自动处理培养细胞的技术开发和实际应用
  • 基于深度学习的细胞判别、纯化、细胞单层切割、均匀细分等高速处理
  • 我们期待为药物发现和再生医学做出贡献,以满足未来大规模利用人源细胞的预期需求


摘要

国立先进产业科学技术研究所 [董事长 Ryoji Chubachi](以下简称“AIST”) 药物发现基础研究部 [研究主任 Hitoshihiko Kameyama] 药物分析装置研究组 Hiro](以下简称“RIKEN”) 生物资源研究中心 [主任 Yuichi Obata] iPS 细胞高阶表征开发团队 Yohei Hayashi 团队负责人(至 3 月底) 2018年度 国立大学法人筑波[校长永田恭介](以下简称“筑波大学”)医学系助理教授)、片冈制作所株式会社[代表董事片冈浩二光二](以下简称“片冈制作所”)、名城大学教育法人[会长橘正二](以下简称“名城”大学”)堀田和宏教授,iPS Portal 有限公司科学技术学院电气电子工程系[代表董事 Shosaku Murayama](以下简称“iPS Portal”),光响应聚合物和激光深度学习为基础,开发了培养细胞高速自动处理技术。

该技术利用机器学习自动快速识别和纯化培养细胞类型、切割细胞单层并均匀细分细胞,以满足未来大量使用人源细胞的预期需求。通过对培养细胞的自动化精密加工和质量控制,有望为药物发现和再生医学做出贡献。

该技术的详细信息将于 2018 年 12 月 7 日(英国时间)公布通讯生物学

概览图
使用新开发的光响应聚合物对培养细胞进行自动化高速激光加工的概述



发展的社会背景

人类诱导多能干细胞 (iPS 细胞)等,近年来,出现了全面利用培养人体细胞的运动。此外,有关医用细胞生产的立法正在制定中,并且各个地区正在建设细胞加工中心。目前,它涉及识别和去除(纯化)不必要的细胞以及细胞单层的细分亚文化运营基本上由人类手动执行,但为了应对细胞加工产品需求的预期增长和更严格的质量控制,对这些操作自动化的需求正在迅速增加。

研究历史

AIST 一直在开发基于光的细胞操纵技术,旨在实现对基质上培养细胞的单独操纵 (2005 年 6 月 29 日 AIST 新闻稿)。在此背景下,我们于2014年开始与片冈制作所共同研究,建立了使用光响应聚合物实现培养细胞高速激光加工的基本技术(专利号6090891)。基于该技术,我们与RIKEN、名城大学、筑波大学和iPS Portal合作开发了一种技术,可自动执行人类iPS细胞传代培养所需的基本操作。

此项开发得到了京都产业 21 2015 年“京都府经济园艺支持强化项目(研究开发型)”、TIA 合作计划探索促进项目“Kakehashi”、筑波产学合作强化项目“筑波大学-AIST 联合技术基金”以及公益财团法人的支持。 Kowa 生命科学基金会的研究资助“光子技术在生命科学中的应用”。

研究内容

利用激光从基板上培养的细胞中分离并去除不需要的细胞的技术已经进行了各种研究,但处理速度慢和整个培养系统的温度升高一直是阻碍其实际应用和广泛使用的问题。这是因为,在基于激光直接作用的传统技术中,当增加照射能量以提高处理速度时,不仅受照射的细胞,而且其上方和周围的培养基和细胞也会被加热(图1,顶部)。

现在,为了解决这个问题,我们开发了一种装置,能够在培养基质表面引入一薄层光敏聚合物,在不直接加热培养基或细胞的情况下高速、精确地扫描可见光激光,并且还能高速获取整个培养皿的显微图像。该技术仅利用光响应聚合物层即可有效地将激光照射能量转化为热量,最大限度地提高对其正上方目标细胞的影响,并最大限度地减少对整个培养系统(包括周围细胞)的影响,从而显着提高处理速度和准确性(图1,底部)。

传代人类 iPS 细胞时,目前需要手动去除突然分化的细胞。因此,我们开发了一种基于深度学习(一种人工智能(AI)技术)的程序,该程序可以根据高速获得的整个培养皿的显微图像来区分未分化的 iPS 细胞和分化的细胞。该程序将用对未分化人iPS细胞进行特异性染色的探针(rBC2LCN(AiLecS1)-FITC,AIST开发,和光纯药工业株式会社市售)染色的培养皿的荧光显微镜图像作为“教师”图像,仅从相差显微镜图像即可识别不需要的分化细胞。利用这一点,我们通过激光照射自动从光响应聚合物层上培养的人 iPS 细胞中去除突然分化的细胞,并且能够将未分化细胞的比例纯化至 97% 以上(图 2)。

图1
图1与传统技术对比

图 2
图2 基于深度学习自动识别并去除人类iPS细胞培养系统中不需要的细胞

另一方面,在许多情况下,当传代培养细胞时,通过用化学物质处理将其转化为单个细胞,从培养皿中回收细胞团,但对于人类 iPS 细胞,有必要以一定数量的细胞进行处理,以避免由此过程引起的细胞死亡。为此,将相互连接的细胞层细分为适当的大小,但目前这通常是手动完成的,导致大小变化,使传代后的培养系统变得异质,并使未分化状态更容易变得不稳定。为了解决这个问题,我们建立了一种技术,通过用激光切割单层人类 iPS 细胞来有效地创建大小均匀的细胞聚集体(图 3)。当使用该方法对人iPS细胞进行传代培养时,证实可以显着减少尺寸变化,并且可以稳定地维持未分化状态超过10次传代。

利用新开发的技术,我们已经能够识别并去除传代培养人类 iPS 细胞所需的不必要的细胞,并自动对单层细胞进行高速细分处理。这将使人iPS细胞在质量控制下大规模生产特定细胞,有望有力促进人源细胞的全面利用。

图 3
图3 通过激光切割对人类iPS细胞单层进行均匀细分

未来计划

此次开发的技术计划于 2018 年由 Kataoka Seisakusho 作为自动细胞处理设备商业化。未来,我们将建立各种细胞操作技术,包括从互连的细胞培养系统中选择性回收细胞,以应对进一步的细胞处理需求。



术语解释

◆光响应聚合物
一种在光照射下表现出功能性的聚合物材料。这次使用的聚合物材料使用不加热细胞或培养基的可见光激光有效地产生热量而不分解。它不发出荧光,几乎不着色,因此不会干扰细胞的显微镜观察。还证实对细胞没有毒性。[返回来源]
◆深度学习
使用多层神经网络的机器学习方法。人工智能(AI)领域近年来发展迅速,目前正在各个领域得到积极应用。[返回来源]
◆iPS细胞
通过对从人体收集的细胞进行特定处理,可以产生具有变化(分化)为各种细胞(多能性)和无限繁殖(自我更新能力)能力的细胞。除了再生医学之外,它还有望应用于支持药物发现和阐明疾病机制。[返回来源]
◆亚文化运作
通过在培养皿等中培养细胞来增加细胞数量的操作。将细胞接种到培养皿中并培养以增殖,然后收集数量倍增的细胞并移植到更多的培养皿中,并重复该过程。此外,在 iPS 细胞传代过程中,分化细胞的去除目前是手动完成的。[返回来源]


相关文章


联系我们

查询表