CN116539484A - 一种基于惯性微流控的肿瘤细胞机械特性检测装置及方法 - Google Patents
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Abstract
本发明涉及肿瘤细胞检测芯片技术领域，特别是涉及一种基于惯性微流控的肿瘤细胞机械特性检测装置及方法，本发明采用正弦微流道惯性聚焦细胞，采用高速摄像对流道内多次形变的细胞进行机械特性检测。悬浮于PBS中的细胞在正弦微流道中受惯性力和迪恩力共同作用，可在较广流速范围内实现细胞的单列聚焦，提高了光学检测的识别准确率。细胞在微流道受剪切力、拉伸力和撞壁作用产生三次形变，不同种类以及大小的力使细胞产生不同程度和形状的形变。提取不同形变中细胞的尺寸、圆度、变形以及外接矩形尺寸，利用机器学习的方法训练种类的分类模型，用于细胞种类的鉴别。本发明适用于血液样本中各种细胞和其它生物样本中生物颗粒的检测。
Description
技术领域
本发明涉及肿瘤细胞检测芯片技术领域，特别是涉及一种基于惯性微流控的肿瘤细胞机械特性检测装置及方法。
背景技术
癌症是全球主要的公共卫生问题，我国癌症的情况更加严峻，癌症发病率和死亡率逐渐上升。仅2022年，中国有约482万癌症新发病例，以及321万癌症死亡病例，癌症患者的死亡率超过65％。因此，对癌症诊治的研究具有非常重要的科学和社会意义。
临床数据表明，造成癌症患者临床致死的主要原因为源自原发肿瘤的肿瘤细胞的侵袭和转移。因此，通过检测人血液或胸腹水中的肿瘤细胞，可实现癌症早期诊断、实时监测、药物筛选以及有效预后评估，有助于控制癌症患者的病情、降低因病死亡率，有望成为癌症早期诊断的新型手段，具有重要的科学和社会价值。
生物物理特性是表征细胞结构、功能以及病理状态的一个固有指标，不同的起源和功能结构使得血细胞、正常细胞和肿瘤细胞在形态、尺寸、机械特性及电学特性等生物物理特性上存在差异。结合微流控技术、图像分析技术或阻抗分析技术，是一种能够实现单细胞机械特性表征的非标记方法。利用细胞机械特上的差异实现肿瘤细胞的检测可以成功避免生化标记方法使得细胞失去活性的困境。近年来，利用微流控变形性细胞仪对血细胞、正常细胞与肿瘤细胞进行区分的研究已取得初步进展。然而，单一形变检测技术仍存在检测精度有限的问题。
发明内容
本发明目的是针对背景技术中存在的问题，提出一种基于惯性微流控的肿瘤细胞机械特性检测装置及方法，提高肿瘤细胞的检测精度和检测通量。
本发明的技术方案，一种基于惯性微流控的肿瘤细胞机械特性检测装置，包括样品前处理装置、进样装置、倒置显微镜、机械特性检测芯片、高速摄像机、计算机和信号处理分析系统；
细胞样品经过样品前处理装置处理后经过进样装置送入放置在工作台上的机械特性检测芯片内；
倒置显微镜安装在工作台上，并正对着机械特性检测芯片；
倒置显微镜和高速摄像机对机械特性检测芯片上的细胞进行机械特性检测，并通过搭载在计算机上的信号处理分析系统进行分析学习，获得细胞鉴别模型；根据所获得的细胞鉴别模型对细胞样品进行种类鉴别。
优选的，机械特性检测芯片包括进样管、进液池、芯片上盖板、玻璃基底、正弦流道、形变流道、废液池、出样管；
玻璃基底位于底部，进液池、正弦流道、形变流道和废液池均设置在芯片上盖板的底部；芯片上盖板盖在玻璃基底上；
进样管与进液池的入口连接；正弦流道、形变流道依次设置在进液池和废液池之间；出样管与废液池的出口连接。
优选的，形变流道包括收缩结构、十字结构和T形结构；收缩结构两侧设置对称的两组流道，流道与主流道汇合形成十字结构；十字结构的出口与T形结构连接。
优选的，正弦流道对细胞样本进行单列聚焦。
优选的，经过正弦流道聚焦的细胞先流经收缩结构发生第一次剪切形变，无细胞的流体从收缩结构两侧的流道流出到十字结构汇合使细胞发生第二次形变，汇合后的流体聚焦细胞在T形结构发生拉伸形变。
优选的，正弦流道的内、外壁半径分别为：140μm、240μm；
收缩结构的长宽尺寸为：500μm、20μm；
十字结构的水平和垂直方向的流道宽分别为：60μm、27.6μm；
T形结构的水平和垂直方向的流道宽分别为：30μm、25μm；
机械特性检测芯片的高为：20μm。
一种基于惯性微流控的肿瘤细胞机械特性检测方法，应用上述肿瘤细胞机械特性检测装置进行检测，包括以下具体步骤：
S1：将正常细胞株离心、重悬处理，得到正常种类细胞样本；
S2：将正常细胞株样本通入机械特性检测芯片中，并使细胞样本流经机械特性检测芯片内的正弦流道进行单列聚焦；
S3：正常细胞株样本经正弦流道聚焦后进入形变流道的收缩结构、十字结构、T形结构，并使细胞样本进行三次形变；
S4：设置倒置显微镜和高速摄像机的参数，通过高速摄像机获取进入形变流道的细胞图像信息；
S5：利用信号处理分析系统对S4中获取细胞的图像信息进行轮廓提取，对细胞轮廓数据值进行提取，将三次形变中提取的数据信息进行耦合；
S6：重复S1-S5对癌细胞株分别进行检测；
S7：将两种细胞样本在不同形变中的机械特性输入至机器学习系统，训练产生细胞鉴别的模型；
S8：利用细胞鉴别模型对两种细胞样本进行细胞种类鉴别。
优选的，S1中重悬液为PBS。
优选的，S7中使用Ansys机器学习的方法训练出细胞种类的鉴别模型。
与现有技术相比，本发明具有如下有益的技术效果：
1、本发明采用正弦流道对被测的细胞进行中心聚焦以提高机械特性的检测精度，解决了细胞在检测区域流道内位置分布杂乱导致细胞受力不均一的问题。本发明采用多次形变对细胞进行种类鉴别以提高检测精度，解决了单一形变技术检测精度低的问题。
2、本发明通过正弦流道聚焦的细胞首先流经收缩结构发生第一次剪切形变，无细胞的流体从收缩结构两侧流出到十字结构汇合使细胞发生第二次形变，汇合后的流体进一步聚焦细胞以及产生更大的流速使细胞在T形结构发生更大的拉伸形变。形变区域设计的优点在于不需要第一次形变中添加非常规介质组分来增强细胞变形，以及不需要在第二次形变中增加鞘液输入。此外，三次形变中细胞受到了不同程度的应力，使细胞形变检测中得到的多维参数更具有统计意义。
3、本发明利用不同的检测结构使细胞分别在收缩结构、十字结构和T形结构处发生形变，并获取不同形变中的细胞尺寸、圆度、变形性和外接矩形尺寸等机械特性参数。将多种参数用于机器学习训练模型，再利用该细胞鉴别模型对两种细胞样本进行鉴别分析，识别准确性得到了极大的提升。
4、本发明采用多次形变对细胞进行机械特性检测，并使用机器学习的方法建立细胞种类识别模型用于真实样本中细胞的种类鉴别，可用于血液中各种细胞的检测，也可用于其它生物样本中生物颗粒的检测，具有重要价值和商业前景。
附图说明
图1是本发明检测方法所基于的机械特性检测系统图；
图2是机械特性检测芯片结构示意图；
图3是本发明检测方法的流程图；
图4是本发明具体实施例中非对称正弦流道的结构示意图；
图5是本发明具体实施例中悬浮于PBS溶液中的微球流经正弦流道而测得粒子的聚焦情况叠加图；
图6为本发明具体实施例中悬浮于PBS溶液中的微球流出正弦流道而测得粒子的聚焦情况叠加图；
图7为本发明具体实施例中悬浮于PBS溶液中的细胞流经形变流道而测得细胞的形变情况叠加图；
图8是本发明具体实施例中机器学习模型的混淆矩阵图。
附图标记：1、样品前处理装置；2、进样装置；3、倒置显微镜；4、机械特性检测芯片；5、高速摄像机；6、计算机；7、信号处理分析系统；40、进样管；41、进液池；42、芯片上盖板；43、玻璃基底；44、正弦流道；45、收缩结构；46、十字结构；47、T形结构；48、废液池；49、出样管。
具体实施方式
如图1所示，本实施例的一种基于惯性微流控的肿瘤细胞机械特性检测装置，其特征在于，包括样品前处理装置1、进样装置2、倒置显微镜3、机械特性检测芯片4、高速摄像机5、计算机6和信号处理分析系统7；
细胞样品经过样品前处理装置1处理后经过进样装置2送入放置在工作台上的机械特性检测芯片4内；
倒置显微镜3安装在工作台上，并正对着机械特性检测芯片4；
倒置显微镜3和高速摄像机5对机械特性检测芯片4上的细胞进行机械特性检测，并通过搭载在计算机6上的信号处理分析系统7进行分析学习，获得细胞鉴别模型；根据所获得的细胞鉴别模型对细胞样品进行种类鉴别。
如图2所示，机械特性检测芯片4包括进样管40、进液池41、芯片上盖板42、玻璃基底43、正弦流道44、形变流道、废液池48、出样管49；
玻璃基底43位于底部，进液池41、正弦流道44、形变流道和废液池48均设置在芯片上盖板42的底部；芯片上盖板42盖在玻璃基底43上；
进样管40与进液池41的入口连接；正弦流道44、形变流道依次设置在进液池41和废液池48之间；出样管49与废液池8的出口连接，形变流道包括收缩结构45、十字结构46和T形结构47；收缩结构45两侧设置对称的两组流道，流道与主流道汇合形成十字结构46；十字结构46的出口与T形结构47连接。
正弦流道44对细胞样本进行单列聚焦。
经过正弦流道44聚焦的细胞先流经收缩结构45发生第一次剪切形变，无细胞的流体从收缩结构两侧的流道流出到十字结构46汇合使细胞发生第二次形变，汇合后的流体聚焦细胞在T形结构47发生拉伸形变。
一种基于惯性微流控的肿瘤细胞机械特性检测方法，应用上述的肿瘤细胞机械特性检测装置进行检测，包括以下具体步骤：
S1：将正常细胞株离心、重悬处理，得到正常种类细胞样本；
S2：将正常细胞株样本通入机械特性检测芯片4中，并使细胞样本流经机械特性检测芯片4内的正弦流道44进行单列聚焦；
S3：正常细胞株样本经正弦流道44聚焦后进入形变流道的收缩结构45、十字结构46、T形结构47，并使细胞样本进行三次形变；
S4：设置倒置显微镜3和高速摄像机5的参数，通过高速摄像机5获取进入形变流道的细胞图像信息；
S5：利用信号处理分析系统7对S4中获取细胞的图像信息进行轮廓提取，对细胞轮廓数据值进行提取，将三次形变中提取的数据信息进行耦合；
S6：重复S1-S5对癌细胞株分别进行检测；
S7：将两种细胞样本在不同形变中的机械特性输入至机器学习系统，训练产生细胞鉴别的模型；
S8：利用细胞鉴别模型对两种细胞样本进行细胞种类鉴别。
在一个可选的实施例中，S1中重悬液为PBS。
在一个可选的实施例中，S7中使用Ansys机器学习的方法训练出细胞种类的鉴别模型。
实施例1
下面以标准聚苯乙烯微球聚焦以及细胞的机械特性检测为例来说明本发明的原理和效果。
聚苯乙烯粒球直径为15μm和20μm，细胞为人乳腺癌细胞株MDA-MB-231和正常人乳腺细胞株MCF-10A。
作为优选方式，如图4所示，正弦流道出44的内、外壁半径分别为：140μm、240μm；下游的收缩结构45的长宽尺寸为：500μm、20μm；十字结构46的水平和垂直方向的流道宽分别为：60μm、27.6μm，T形结构47的水平和垂直方向的流道宽分别为：30μm、25μm，整个机械特性检测芯片4的高为：20μm。
将15μm和20μm直径的聚苯乙烯微球悬浮于PBS溶液中，并通过液体进样装置2以200μL/min的流速将样品通入机械特性检测芯片4中。
图5为悬浮于PBS溶液中的微球流经正弦流道44而测得粒子的聚焦情况叠加图。图6为悬浮于PBS溶液中的微球流出正弦流道44而测得粒子的聚焦情况叠加图。
由此可知，悬浮于PBS溶液中的细胞在正弦流道中受到惯性升力与迪恩力的共同作用下，可在较广流速范围内实现细胞的单列聚焦。其中惯性升力为剪切诱导惯性升力与壁面诱导惯性升力的合力。
FL＝fLρU2ap 4/Dh (1)
式(1)中，fL为升力系数，ρ为溶液密度，U为溶液平均流速，ap为粒子直径，Dh为水力直径，Dh＝2wh/(w+h)，w与h分别为流道的宽度与高度。
迪恩拽力FD由弯流道中的二次流产生，
FD≈ρU2apDh 2r (2)
式(2)中，r为流道的曲率半径。
FL与FD的大小及比例决定了粒子的聚焦模式以及粒子在流道中聚焦的横向位置。
在上述两种力的共同作用下，粒子在流道中最终平衡在横截面上单一的平衡位置，从而实现粒子的单列聚焦。
将MDA-MB-231细胞浮于PBS溶液中，并通过液体进样装置2以200μL/min的流速将样品通入机械特性检测芯片4中。
图7为悬浮于PBS溶液中的细胞流经形变流道而测得细胞的形变情况叠加图。
由此可知，悬浮于PBS溶液中的细胞在形变流道中依次发生水动力剪切、水动力拉伸以及撞壁变形。其中不同的应力造成了细胞不同形态和程度的变形。
将人乳腺癌细胞株MDA-MB-231和正常人乳腺细胞MCF-10A作为细胞样品，按照实施上述实施例中的检测方法进行实施，所用流速为200μL/min。提取不同形变中细胞形变引起的机械特性变化，利用机器学习的方法训练细胞种类的分类模型，用于不同种类细胞样本中的细胞鉴别。图8为MDA-MB-231与MCF-10A两种细胞的机器学习分类模型的混淆矩阵图，由图可知MDA-MB-231鉴别准确率可达92.8％，MCF-10A识别准确率可达87.7％。
上面结合附图对本发明的实施方式作了详细说明，但是本发明并不限于此，在所属技术领域的技术人员所具备的知识范围内，在不脱离本发明宗旨的前提下还可以作出各种变化。
Claims (9)
1.一种基于惯性微流控的肿瘤细胞机械特性检测装置，其特征在于，包括样品前处理装置(1)、进样装置(2)、倒置显微镜(3)、机械特性检测芯片(4)、高速摄像机(5)、计算机(6)和信号处理分析系统(7)；
细胞样品经过样品前处理装置(1)处理后经过进样装置(2)送入放置在工作台上的机械特性检测芯片(4)内；
倒置显微镜(3)安装在工作台上，并正对着机械特性检测芯片(4)；
倒置显微镜(3)和高速摄像机(5)对机械特性检测芯片(4)上的细胞进行机械特性检测，并通过搭载在计算机(6)上的信号处理分析系统(7)进行分析学习，获得细胞鉴别模型；根据所获得的细胞鉴别模型对细胞样品进行种类鉴别。
2.根据权利要求1所述的一种基于惯性微流控的肿瘤细胞机械特性检测装置，其特征在于，机械特性检测芯片(4)包括进样管(40)、进液池(41)、芯片上盖板(42)、玻璃基底(43)、正弦流道(44)、形变流道、废液池(48)、出样管(49)；
玻璃基底(43)位于底部，进液池(41)、正弦流道(44)、形变流道和废液池(48)均设置在芯片上盖板(42)的底部；芯片上盖板(42)盖在玻璃基底(43)上；
进样管(40)与进液池(41)的入口连接；正弦流道(44)、形变流道依次设置在进液池(41)和废液池(48)之间；出样管(49)与废液池(48)的出口连接。
3.根据权利要求2所述的一种基于惯性微流控的肿瘤细胞机械特性检测装置，其特征在于，形变流道包括收缩结构(45)、十字结构(46)和T形结构(47)；收缩结构(45)两侧设置对称的两组流道，流道与主流道汇合形成十字结构(46)；十字结构(46)的出口与T形结构(47)连接。
4.根据权利要求2所述的一种基于惯性微流控的肿瘤细胞机械特性检测装置，其特征在于，正弦流道(44)对细胞样本进行单列聚焦。
5.根据权利要求3所述的一种基于惯性微流控的肿瘤细胞机械特性检测装置，其特征在于，经过正弦流道(44)聚焦的细胞先流经收缩结构(45)发生第一次剪切形变，无细胞的流体从收缩结构两侧的流道流出到十字结构(46)汇合使细胞发生第二次形变，汇合后的流体聚焦细胞在T形结构(47)发生拉伸形变。
6.根据权利要求3所述的一种基于惯性微流控的肿瘤细胞机械特性检测装置，其特征在于，正弦流道(44)的内、外壁半径分别为：140μm、240μm；
收缩结构(45)的长宽尺寸为：500μm、20μm；
十字结构(46)的水平和垂直方向的流道宽分别为：60μm、27.6μm；
T形结构(47)的水平和垂直方向的流道宽分别为：30μm、25μm；
机械特性检测芯片(4)的高为：20μm。
7.一种基于惯性微流控的肿瘤细胞机械特性检测方法，应用如权利要求1-6任一项所述的肿瘤细胞机械特性检测装置进行检测，其特征在于，包括以下具体步骤：
S1：将正常细胞株离心、重悬处理，得到正常细胞样本；
S2：将正常细胞株样本通入机械特性检测芯片(4)中，并使细胞样本流经机械特性检测芯片(4)内的正弦流道(44)进行单列聚焦；
S3：正常细胞株样本经正弦流道(44)聚焦后进入形变流道的收缩结构(45)、十字结构(46)、T形结构(47)，并使细胞样本进行三次形变；
S4：设置倒置显微镜(3)和高速摄像机(5)的参数，通过高速摄像机(5)获取进入形变流道的细胞图像信息；
S5：利用信号处理分析系统(7)对S4中获取细胞的图像信息进行轮廓提取，对细胞轮廓数据值进行提取，将三次形变中提取的数据信息进行耦合；
S6：重复S1-S5对癌细胞株分别进行检测；
S7：将两种细胞样本在不同形变中的机械特性输入至机器学习系统，训练产生细胞鉴别的模型；
S8：利用细胞鉴别模型对两种细胞样本进行细胞种类鉴别。
8.根据权利要求7所述的一种基于惯性微流控的肿瘤细胞机械特性检测方法，其特征在于，S1中重悬液为PBS。
9.根据权利要求7所述的一种基于惯性微流控的肿瘤细胞机械特性检测方法，其特征在于，S7中使用Ansys机器学习的方法训练出细胞种类的鉴别模型。
Priority Applications (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| CN202310373234.XA CN116539484A (zh) | 2023-04-10 | 2023-04-10 | 一种基于惯性微流控的肿瘤细胞机械特性检测装置及方法 |
Applications Claiming Priority (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
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| CN202310373234.XA CN116539484A (zh) | 2023-04-10 | 2023-04-10 | 一种基于惯性微流控的肿瘤细胞机械特性检测装置及方法 |
Publications (1)
| Publication Number | Publication Date |
|---|---|
| CN116539484A true CN116539484A (zh) | 2023-08-04 |
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ID=87453268
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Country Status (1)
| Country | Link |
|---|---|
| CN (1) | CN116539484A (zh) |
Cited By (2)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| CN117969353A (zh) * | 2024-03-28 | 2024-05-03 | 中国科学院苏州生物医学工程技术研究所 | 一种采用微流控技术测量生物微球物理特性方法以及装置 |
| CN117969353B (zh) * | 2024-03-28 | 2024-06-07 | 中国科学院苏州生物医学工程技术研究所 | 一种采用微流控技术测量生物微球物理特性方法以及装置 |
-
2023
- 2023-04-10 CN CN202310373234.XA patent/CN116539484A/zh active Pending
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| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
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| CN117969353B (zh) * | 2024-03-28 | 2024-06-07 | 中国科学院苏州生物医学工程技术研究所 | 一种采用微流控技术测量生物微球物理特性方法以及装置 |
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