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来自一家科学创业公司和学术研究人员的团队发明了一种新的细胞鉴定和分选系统，称为“幽灵细胞计数法”。该系统将新型成像技术与人工智能相结合，以前所未有的高通量速度识别和分类细胞。领导该项目的科学家希翼，他们的方法将被用于识别和分类患者血液中循环的癌细胞，实现更快的药物发现，并提高基于细胞的药物治疗的质量。
东京大学的Sadao Ota副教授说：“鬼细胞计数法将帮助需要在实验室中对细胞进行分类的研究人员，并使需要快速准确地分离和诊断细胞样品的临床医生和患者受益。”
在2018年6月15日的《科学》杂志上发表的一篇文章中，研究人员证明了幽灵细胞仪可以对至少两种不同类型的细胞进行分类，这些细胞具有相似的大小和结构，几乎没有错误识别的细胞。幽灵细胞计数法能够以每秒超过10,000个细胞的速率识别细胞，并以每秒成千上万个细胞的速率将细胞分为适当的组。现有的细胞分选机无法区分具有类似外观的细胞类型。使用显微镜的人类专家通常每秒识别和分类的细胞少于10个，有时准确性较低。
幽灵细胞计数法的名称是指该技术如何分析最小的光波数据而不将任何光数据转换为图片。它是无图像成像技术。当前识别不同类型细胞的方法依赖于细胞的显微镜图像，然后由计算机图像识别程序或人类观察者对其进行分类。依靠完整的图像已经使实时，高通量的细胞分选变得难以实现。
“在该项目开始之初，我们是一个由年轻科学家组成的小组，位于一间设备简陋的房间里。由于我们的资源有限，我们专注于最有效的信息使用方式，而不是创造更好的硬件。这导致了我们的想法“不要以常规方式开辟基于图像的新技术，而是将视觉信息转换为可以通过机器学习进行快速处理的格式。” Ota是光学成像专家，生物工程师，生物物理学家和开辟该技术的机器学习专家的跨学科研究小组的一部分。研究小组的一些成员还成立了ThinkCyte，这是一家旨在将设备商业化的公司。
“有时候，没有染色剂，染料或其他生物标记物可以有效地标记不同类型的细胞或同一细胞的不同激活状态。这是一次幽灵细胞计数法对临床医生，患者和研究人员特殊有价值的时代，”他说。大田区
在Ghost Cytometry中，细胞一次通过一个像素探测器摄像头下方的狭窄通道冲入一个，该传感器检测每个细胞发出的荧光波。对光波的这种解释无需将其转换为完整图像，这就是使Ghost Cytometry成为无图像视觉系统的原因。配备有机器学习算法的电路连接到单像素检测器相机，并学习每种细胞类型的独特光波模式，以在10微秒内识别出细胞。然后，该电路发送电信号，以在细胞流过时将其推入正确的分类路径。
机器学习系统不需要图像来分析细胞，但是如果研究人员需要图像来进行其他分析，则单像素检测器摄像头的确可以捕获足够的信息，以数字方式重建通过细胞计数系统的细胞的传统二维图像(如果研究人员可以)需要图像进行其他分析。
当前的幽灵细胞计数法涉及用荧光染料对细胞染色，所述荧光染料以独特的方式自然地使任何细胞类型着色。正在进行的研究项目正在探究更高级的机器学习程序和成像技术可以完全消除荧光染色的可能性。
这是第一个超快速荧光成像激活的细胞分选技术，它可以从高通量的物理相似细胞混合物中分离出特定的细胞类型。ThinkCyte计划今年与研究机构合作，使用Ghost细胞计数法启动肿瘤学和再生医学临床研究项目。该公司还开辟了Ghost细胞计数设备的研究原型，并计划在2019年将研究用beta产品商业化。
