1 VisionSort：AI驅(qū)動的細胞分選
VisionSort是ThinkCyte推出的一個基于人工智能的細胞分選平臺，專為處理脆弱、敏感的細胞而設(shè)計，尤其適用于干細胞研究。VisionSort的核心技術(shù)GhostCytometry，通過生成單個細胞的形態(tài)學(xué)特征，結(jié)合AI算法，實現(xiàn)無標記、高效的細胞分選。這一技術(shù)不僅被多個國際組織認可，還榮獲了行業(yè)內(nèi)的創(chuàng)新獎項。

VisionSort憑借其AI驅(qū)動的技術(shù)，能夠解決這些難題。通過形態(tài)學(xué)特征的識別，VisionSort不再依賴傳統(tǒng)的標記物，而是通過監(jiān)督機器學(xué)習(xí)和無監(jiān)督機器學(xué)習(xí)算法，實現(xiàn)對不同干細胞群體的精準分選，保留細胞的完整性與功能。

2 干細胞研究的挑戰(zhàn)：VisionSort如何應(yīng)對？
在干細胞研究中，研究人員常常面臨幾個關(guān)鍵挑戰(zhàn)：

• 干細胞的脆弱性：干細胞非常敏感，常規(guī)的分選過程可能會對其功能產(chǎn)生影響。

• 標記物有限：雖然已有一些干細胞標記物，但在定義特定譜系或分化狀態(tài)時，標記物的選擇仍不夠完善。

• 分選需求：研究人員需要在實驗中高效、精準地分離細胞以供后續(xù)研究。

3 VisionSort的創(chuàng)新功能

• 監(jiān)督機器學(xué)習(xí)：利用標記物訓(xùn)練模型，實現(xiàn)無標記分選。這種方式特別適合已經(jīng)有較明確標記物的研究。

• 無監(jiān)督機器學(xué)習(xí)：通過降維算法（如UMAP），在形態(tài)學(xué)數(shù)據(jù)中發(fā)現(xiàn)獨特的細胞群體，進行無標記的精準分離。

• 形態(tài)學(xué)分選：無需依賴傳統(tǒng)標記物，僅通過形態(tài)學(xué)數(shù)據(jù)就能分離不同類型的細胞群體，極大提升了實驗的靈活性。

4 應(yīng)用實例：VisionSort在干細胞研究中的實際應(yīng)用

• 間充質(zhì)干細胞（HSMC）分選

  VisionSort通過形態(tài)學(xué)特征，結(jié)合機器學(xué)習(xí)算法，成功分離了快速和緩慢增殖的間充質(zhì)干細胞群體。實驗結(jié)果顯示，快速增殖細胞在細胞外基質(zhì)生成方面的表現(xiàn)更優(yōu)，增加了約15%，這表明它在組織工程領(lǐng)域具有潛在應(yīng)用前景。

• 人類誘導(dǎo)多能干細胞（iPSC）分化與分選

  VisionSort還被用于iPSC向神經(jīng)祖細胞的分化研究。平臺通過形態(tài)學(xué)特征，能夠高效分離iPSC與神經(jīng)祖細胞，并且在分選后保持了細胞的高存活率。分選后的iPSC細胞不僅能夠繼續(xù)增殖，還可以在特定條件下分化為不同的譜系細胞，展示了其在再生醫(yī)學(xué)中的應(yīng)用潛力。

• 基于CFSC染料標記的增殖速率分析

  通過CFSC熒光染料，VisionSort能定義快速和緩慢增殖的細胞群體，并基于形態(tài)學(xué)數(shù)據(jù)分離這些群體。經(jīng)過功能性驗證，快速增殖的軟骨細胞在糖胺聚糖生成方面的表現(xiàn)更優(yōu)。

5 VisionSort的亮點與未來展望

• 無標記分選：減少了對傳統(tǒng)標記物的依賴，使研究更加高效且靈活。

• 精準細胞分離：AI技術(shù)驅(qū)動下，VisionSort能夠在形態(tài)學(xué)差異極其細微的細胞群體中實現(xiàn)精準分離。

• 細胞活性保持：即使在分選過程中，VisionSort依然能夠保持細胞的高存活率，確保分選后的細胞具備良好的功能性，適用于下游的科研實驗。

隨著技術(shù)的不斷發(fā)展，VisionSort不僅在干細胞研究中發(fā)揮著重要作用，其應(yīng)用前景還延展至組織工程、細胞產(chǎn)品制造等前沿領(lǐng)域。我們期待這項創(chuàng)新技術(shù)能在未來帶來更多突破性進展，為科研工作者們提供更強大的工具。