生物芯片創新結合了AI和納米顆粒印刷技術

加州大學歐文分校的電氣工程師，計算機科學家和生物醫學工程師創建了一個新的芯片實驗室，可以幫助研究腫瘤異質性以降低對癌癥療法的抵抗力。在今天發表在Advanced Biosystems上的一篇論文中，研究人員描述了他們如何將人工智能，微流控技術和納米顆粒噴墨打印結合在一種設備中，該設備能夠在單細胞水平上檢查和區分癌癥和健康組織。

UCI前生物醫學工程專業研究生Kushal Joshi說：“癌細胞和腫瘤的異質性會導致不同患者的治療耐藥性增加和結果不一致。” 該團隊的新型生物芯片通過允許對樣品中的多種癌細胞進行精確表征來解決這個問題。

UCI電子學助理教授Rahim Esfandyarpour表示：“單細胞分析對于鑒定和分類癌癥類型以及研究細胞異質性至關重要。必須了解腫瘤的發生，進展和轉移，才能設計出更好的癌癥治療藥物。”工程與計算機科學以及生物醫學工程。“傳統上用于研究癌癥的大多數技術是復雜，笨重，昂貴的，并且需要訓練有素的操作員和較長的準備時間。”

他說，他的團隊克服了這些挑戰，將機器學習技術與可訪問的噴墨打印和微流控技術相結合，開發出低成本，小型化的生物芯片，這些芯片易于原型設計并且能夠對各種細胞類型進行分類。

在該設備中，樣品通過精心放置的電極通過微流體通道，該電極可以單次監測患病細胞與健康細胞的電特性差異。UCI研究人員的創新在于設計一種方法，利用噴墨打印機在大約20分鐘內對生物芯片的關鍵部件進行原型制作，從而可以輕松地在各種環境中進行制造。所涉及的大多數材料都是可重復使用的，或者如果是一次性的，則很便宜。

本發明的另一方面是結合機器學習以管理微小系統產生的大量數據。AI的這一分支可加速大型數據集的處理和分析，查找模式和關聯，預測精確的結果并幫助快速而有效的決策。

Esfandyarpour表示，通過將機器學習納入生物芯片的工作流程中，該團隊提高了分析的準確性并減少了對熟練分析師的依賴，這也使該技術吸引了發展中國家的醫療專業人員。

他說：“世界衛生組織說，由于資源匱乏的國家缺乏早期檢測計劃，將近60%的乳腺癌死亡是由于死亡造成的。” “我們的工作在單細胞研究，腫瘤異質性研究以及也許在即時醫療服務的癌癥診斷中具有潛在的應用，尤其是在發展中國家，在這些國家中，成本，基礎設施有限和有限的醫療技術獲取至關重要。 ”