KR102410786B1 - Device based on analysis of circulating tumor cell for the prediction of cancer progression - Google Patents

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Abstract

본 발명의 일 실시예에 따른 혈중암세포 분석 기반 암 진행 예측 플랫폼은 혈액세포에서 분리된 단핵세포(Mononuclear Cells: MNCs)가 배양되도록 적어도 하나의 채널을 구비한 인큐베이터; 상기 인큐베이터 내에 배양액을 공급하는 배양액 공급유닛; 상기 단핵세포의 배양과정을 촬영하는 촬영유닛; 상기 촬영유닛으로부터 전달받은 영상 데이터를 축적하여 저장하는 저장유닛; 상기 촬영유닛으로부터 전달받은 영상 데이터에 기초하여 상기 혈액세포 내의 혈중암세포의 포함여부 및 혈중암세포의 구조를 파악하는 영상분석유닛; 및 상기 인큐베이터, 배양액 공급유닛, 촬영유닛, 저장유닛 및 영상분석유닛 중 적어도 하나를 제어하는 제어유닛;을 포함한다.A cancer progression prediction platform based on blood cancer cell analysis according to an embodiment of the present invention comprises: an incubator having at least one channel to culture mononuclear cells (MNCs) isolated from blood cells; a culture solution supply unit for supplying a culture solution into the incubator; a recording unit for photographing the culturing process of the mononuclear cells; a storage unit for accumulating and storing the image data received from the recording unit; an image analysis unit configured to determine whether or not blood cancer cells are included in the blood cells and a structure of the blood cancer cells based on the image data transmitted from the photographing unit; and a control unit for controlling at least one of the incubator, the culture medium supply unit, the photographing unit, the storage unit, and the image analysis unit.

Description

혈중암세포 분석 기반 암 진행 예측 장치{Device based on analysis of circulating tumor cell for the prediction of cancer progression}Blood cancer cell analysis-based cancer progression prediction device {Device based on analysis of circulating tumor cell for the prediction of cancer progression}

본 발명은 혈중암세포 분석 기반 암 진행 예측 플랫폼에 관한 것으로서, 일차적으로 혈액의 cell-free DNA 량 및 혈중암세포의 유무에 따른 암 진행을 예측할 수 있으며, 구체적으로 혈중암세포 분석 결과와 개인의 유전적 배경에 따른 환자의 혈청에 존재하는 인자들을 기계학습 알고리즘을 통하여 암의 진행을 예측하고, 추가적으로 암의 발생 유무를 예측할 수 있는 혈중암세포 분석 기반 암 진행 예측 플랫폼에 관한 것이다.The present invention relates to a cancer progression prediction platform based on blood cancer cell analysis, which can primarily predict cancer progression according to the amount of cell-free DNA in the blood and the presence or absence of blood cancer cells. Specifically, the results of blood cancer cell analysis and the individual's genetic background It relates to a cancer progression prediction platform based on blood cancer cell analysis that can predict cancer progression through a machine learning algorithm for factors present in a patient's serum according to

암 환자 사망의 주된 원인은 전이이며, 조기 전이암의 발견은 암으로 인한 사망을 최소화할 수 있는 기술로 CT 혹은 MRI에서 발견되지 않은 전이암의 발견은 조기 미세전이암 형성 예측은 항암 치료 효과의 극대화를 통한 보건의료산업에서 매우 중요한 산업으로써, 보건의료비의 절감 효과는 경제적으로 매우 중요한 국가 산업이며, 특히 개인의 삶의 질을 향상시킬 수 있다.The main cause of cancer patient death is metastasis, and early detection of metastatic cancer is a technology that can minimize cancer-related deaths. As a very important industry in the health care industry through maximization, the effect of reducing health care costs is an economically very important national industry, and in particular, it can improve the quality of life of individuals.

특히, CT 혹은 MRI에 의하여 발견되지 않는 전이암 형성 예측은 조기 암 진단은 암환자의 생존율 증가에 있어 매우 중요한 요인으로 제시되고 있지만, 암이 발생한 경우, 전이 암이 포함된 다양한 요인으로 인하여, 90% 이상의 암환자가 사망하기 때문에 보건의료 분야에서 이를 극복하고자 하는 보건의료산업에 대한 투자가 증가되고 있는 상황이다.In particular, the prediction of metastatic cancer formation, which is not detected by CT or MRI, is suggested that early cancer diagnosis is a very important factor in increasing the survival rate of cancer patients. Since more than % of cancer patients die, investment in the health care industry to overcome this in the health care field is increasing.

종래의 보건 의료 산업 분야에서의 조기 전이암의 진단은 CT 혹은 MRI에 의존하고 있지만, 미세전이암의 발견에는 한계점이 있으며, 고가의 의료비용이 소요되어 환자들에게 부담을 가중시킨다는 문제점을 갖고 있다.Although the conventional diagnosis of early metastatic cancer in the health care industry relies on CT or MRI, there is a limit to the detection of micrometastasis, and expensive medical costs are required, which increases the burden on patients. .

한편, 압타머를 이용한 혈중암세포를 인식 기술을 기반으로 생체환경에 특이적으로 감응하는 폴리 아미노산 기반의 나노 입자를 사용하여 혈액에 존재하는 암세포를 인식하고 암을 진단할 뿐만 아니라 나노입자의 약물 담지능을 통해 암을 치료하는 효과를 제공하는 암의 조기 진단 또는 치료용 폴리아미노산 기반의 생체환경 감응형 나노입자에 관한 내용만 개시하고 있을 뿐 본 발명의 기술적 요지를 개시하고 있지 않다.On the other hand, based on the technology for recognizing blood cancer cells using aptamers, polyamino acid-based nanoparticles that specifically respond to the living environment are used to recognize cancer cells in the blood and diagnose cancer, as well as to contain nanoparticles of drugs. The present invention does not disclose the technical gist of the present invention, but only discloses the contents of the polyamino acid-based bioenvironment-sensitive nanoparticles for early diagnosis or treatment of cancer that provide an effect of treating cancer through intelligence.

대한민국 등록특허공보 제10-1717010호Republic of Korea Patent Publication No. 10-1717010

본 발명의 일 실시예에 따른 혈중암세포 분석 기반 암 진행 예측 플랫폼은 전술한 문제점을 해결하기 위하여 다음과 같은 해결과제를 목적으로 한다.The platform for predicting cancer progression based on blood cancer cell analysis according to an embodiment of the present invention aims to solve the following problems in order to solve the above-mentioned problems.

전이의 원인으로 제시되고 있는 혈중암세포의 생물학적 특성 기반으로 미세전이암을 미리 예측할 수 있는 혈중암세포 분석 기반 암 진행 예측 플랫폼을 제공하는 것이다. To provide a cancer progression prediction platform based on blood cancer cell analysis that can predict micro-metastatic cancer in advance based on the biological characteristics of blood cancer cells that are suggested as the cause of metastasis.

또한, 안정적인 환경 하에서 혈액세포에서 분리된 단핵세포를 배양시킬 수 있는 혈중암세포 분석 기반 암 진행 예측 플랫폼을 제공하는 것이다.In addition, it is to provide a platform for predicting cancer progression based on blood cancer cell analysis that can culture mononuclear cells isolated from blood cells under a stable environment.

아울러, 정교한 판별 알고리즘에 기초하여 정확하게 미세조기암을 검출할 수 있는 혈중암세포 분석 기반 암 진행 예측 플랫폼을 제공하는 것이다. In addition, it is to provide a cancer progression prediction platform based on blood cancer cell analysis that can accurately detect micro-early cancer based on a sophisticated discrimination algorithm.

본 발명의 해결과제는 이상에서 언급된 것들에 한정되지 않으며, 언급되지 아니한 다른 해결과제들은 아래의 기재로부터 당해 기술분야에 있어서의 통상의 지식을 가진 자에게 명확하게 이해되어 질 수 있을 것이다.The problems to be solved of the present invention are not limited to those mentioned above, and other problems not mentioned will be clearly understood by those of ordinary skill in the art from the following description.

본 발명의 일 실시예에 따른 혈중암세포 분석 기반 암 진행 예측 플랫폼은 혈액세포에서 분리된 단핵세포(Mononuclear Cells: MNCs)가 배양되도록 적어도 하나의 채널을 구비한 인큐베이터; 상기 인큐베이터 내에 배양액을 공급하는 배양액 공급 유닛; 상기 단핵세포의 배양과정을 촬영하는 촬영 유닛; 상기 촬영 유닛으로부터 전달받은 영상 데이터를 축적하여 저장하는 저장 유닛; 상기 촬영 유닛으로부터 전달받은 영상 데이터에 기초하여 상기 혈액세포 내의 혈중암세포의 포함 여부 및 혈중암세포의 구조를 파악하는 영상분석 유닛; 및 상기 인큐베이터, 배양액 공급유닛, 촬영유닛, 저장유닛 및 영상분석유닛 중 적어도 하나를 제어하는 제어유닛;을 포함한다.A cancer progression prediction platform based on blood cancer cell analysis according to an embodiment of the present invention comprises: an incubator having at least one channel to culture mononuclear cells (MNCs) isolated from blood cells; a culture solution supply unit for supplying a culture solution into the incubator; a photographing unit for photographing the culturing process of the mononuclear cells; a storage unit for accumulating and storing the image data received from the photographing unit; an image analysis unit configured to determine whether blood cancer cells are included in the blood cells and a structure of the blood cancer cells based on the image data transmitted from the photographing unit; and a control unit for controlling at least one of the incubator, the culture medium supply unit, the photographing unit, the storage unit, and the image analysis unit.

상기 인큐베이터는, 상기 인큐베이터 내부의 온도를 측정하는 온도 센서; 상기 인큐베이터 내부의 이산화탄소 농도를 측정하는 이산화탄소 농도 센서; 상기 인큐베이터 내부의 습도를 측정하는 습도 센서; 상기 인큐베이터로 유입되는 배양액의 유속을 측정하는 유속 센서; 및 상기 인큐베이터로 유입되는 배양액의 양을 측정하는 유량 센서;를 포함하는 것이 바람직하다.The incubator may include: a temperature sensor for measuring a temperature inside the incubator; a carbon dioxide concentration sensor for measuring the carbon dioxide concentration inside the incubator; a humidity sensor for measuring the humidity inside the incubator; a flow rate sensor for measuring the flow rate of the culture medium flowing into the incubator; and a flow sensor for measuring the amount of the culture solution introduced into the incubator.

상기 배양액 공급유닛은 상기 배양액을 상기 인큐베이터로 전달하기 위한 제1 액추에이터를 포함하고, 상기 제어유닛에 포함된 배양액 공급유닛 제어부는 상기 인큐베이터 내부의 환경, 상기 단핵세포의 종류, 상기 단핵세포의 배양조건 중 적어도 하나에 기초하여 상기 제1 액추에이터를 제어하는 것이 바람직하다.The culture solution supply unit includes a first actuator for delivering the culture solution to the incubator, and the culture solution supply unit control unit included in the control unit includes an environment inside the incubator, the type of mononuclear cells, and culture conditions of the mononuclear cells. It is preferable to control the first actuator based on at least one of

상기 촬영유닛은, 상기 단핵세포를 촬영하는 카메라; 상기 카메라의 배율을 조절하는 렌즈; 상기 단핵세포의 촬영시 상기 단핵세포에 빛을 조사하는 조명 모듈; 및 상기 카메라 모듈 및 렌즈 중 적어도 하나를 이동시키는 제2 액추에이터;를 포함하는 것이 바람직하다.The recording unit, a camera for photographing the mononuclear cells; a lens for adjusting the magnification of the camera; an illumination module irradiating light to the mononuclear cells when the mononuclear cells are photographed; and a second actuator that moves at least one of the camera module and the lens.

상기 제어 유닛은 상기 촬영 유닛의 동작을 제어하는 촬영 유닛 제어부를 더 포함하고, 상기 촬영 유닛 제어부는 상기 인큐베이터 내에서의 상기 단핵세포의 종류 및 위치 중 적어도 하나에 기초하여 상기 조명 모듈 및 상기 제2 액추에이터 중 적어도 하나를 제어하는 것이 바람직하다.The control unit further includes a photographing unit control unit for controlling the operation of the photographing unit, wherein the photographing unit control unit is based on at least one of the type and location of the mononuclear cells in the incubator, the lighting module and the second It is preferred to control at least one of the actuators.

상기 영상분석유닛은 기계학습에 의하여 설정된 판별 알고리즘에 기초하여 상기 혈액세포 내의 혈중암세포의 포함여부 및 혈중암세포의 구조를 파악하는 것이 바람직하다.Preferably, the image analysis unit determines whether or not the blood cancer cells are included in the blood cells and the structure of the blood cancer cells based on a determination algorithm set by machine learning.

상기 저장유닛에는 복수의 상기 단핵세포의 영상 데이터를 포함하는 입력인자 및 상기 각 영상 데이터에 따른 혈액세포 내의 혈중암세포의 포함여부와 혈중암세포의 구조를 포함하는 출력인자로 구성된 트레이닝 세트가 저장되고, 상기 판별 알고리즘은 상기 트레이닝 세트를 학습하여 상기 입력인자 및 상기 출력인자 간의 상관관계를 도출하여 상기 판별 알고리즘을 생성하는 것이 바람직하다.The storage unit stores a training set comprising an input factor including image data of the plurality of mononuclear cells and an output factor including whether or not blood cancer cells are included in the blood cells and the structure of the blood cancer cells according to each image data; Preferably, the discrimination algorithm generates the discrimination algorithm by learning the training set and deriving a correlation between the input factor and the output factor.

상기 저장유닛에는 상기 혈액세포 제공자에 대한 텍스트 정보가 저장되고, 상기 텍스트 정보는 상기 혈액세포 제공자에 대한 기본 임상자료 및 혈액정보 중 적어도 하나인 것이 바람직하다.Preferably, the storage unit stores text information on the blood cell donor, and the text information is at least one of basic clinical data and blood information on the blood cell donor.

본 발명의 일 실시예에 따른 혈중암세포 분석 기반 암 진행 예측 플랫폼은 혈중암세포의 생물학적 특성 기반으로 미세전이암을 진단함으로써 암환자의 항암치료의 효과를 극대화할 수 있으며, 보건의료비를 절감할 수 있는 효과를 기대할 수 있다.The platform for predicting cancer progression based on blood cancer cell analysis according to an embodiment of the present invention can maximize the effect of chemotherapy for cancer patients and reduce health and medical expenses by diagnosing micrometastasis based on the biological characteristics of blood cancer cells. effect can be expected.

또한, 기계학습을 통한 판별 알고리즘에 기초하여 혈중암세포를 실시간으로 분석함으로써 정확한 미세전이암을 진단할 수 있는 효과를 기대할 수 있다.In addition, the effect of accurately diagnosing micrometastasis can be expected by analyzing blood cancer cells in real time based on a discrimination algorithm through machine learning.

아울러, 혈액세포에서 분리된 단핵세포의 배양 환경을 자동으로 제어함으로써 안정적인 환경 하에서의 배양을 담보할 수 있는 효과를 기대할 수 있다. In addition, by automatically controlling the culture environment of mononuclear cells isolated from blood cells, the effect of ensuring culture in a stable environment can be expected.

본 발명의 효과는 이상에서 언급된 것들에 한정되지 않으며, 언급되지 아니한 다른 효과들은 아래의 기재로부터 당해 기술분야에 있어서의 통상의 지식을 가진 자에게 명확하게 이해되어질 수 있을 것이다.The effects of the present invention are not limited to those mentioned above, and other effects not mentioned will be clearly understood by those of ordinary skill in the art from the following description.

도 1은 본 발명의 일 실시예에 따른 혈중암세포 분석 기반 암 진행 예측 플랫폼의 구성을 간략히 도시한 도면이다.
도 2는 본 발명의 일 실시예에 따른 혈중암세포 분석 기반 암 진행 예측 플랫폼의 구성 중 인큐베이터의 세부 구성을 간략히 도시한 도면이다.
도 3은 본 발명의 일 실시예에 따른 혈중암세포 분석 기반 암 진행 예측 플랫폼의 구성 중 촬영유닛의 세부 구성을 간략히 도시한 도면이다.
도 4는 본 발명의 일 실시예에 따른 혈중암세포 분석 기반 암 진행 예측 플랫폼의 구성 중 제어유닛의 세부 구성을 간략히 도시한 도면이다.
1 is a diagram schematically illustrating the configuration of a cancer progression prediction platform based on blood cancer cell analysis according to an embodiment of the present invention.
2 is a diagram schematically illustrating a detailed configuration of an incubator among configurations of a platform for predicting cancer progression based on blood cancer cell analysis according to an embodiment of the present invention.
3 is a diagram schematically illustrating a detailed configuration of a recording unit among configurations of a platform for predicting cancer progression based on blood cancer cell analysis according to an embodiment of the present invention.
4 is a diagram schematically illustrating a detailed configuration of a control unit among configurations of a platform for predicting cancer progression based on blood cancer cell analysis according to an embodiment of the present invention.

첨부된 도면을 참조하여 본 발명에 따른 바람직한 실시예를 상세히 설명하되, 도면 부호에 관계없이 동일하거나 유사한 구성 요소는 동일한 참조 번호를 부여하고 이에 대한 중복되는 설명은 생략하기로 한다. A preferred embodiment according to the present invention will be described in detail with reference to the accompanying drawings, but the same or similar components are given the same reference numerals regardless of reference numerals, and redundant description thereof will be omitted.

또한, 본 발명을 설명함에 있어서 관련된 공지 기술에 대한 구체적인 설명이 본 발명의 요지를 흐릴 수 있다고 판단되는 경우 그 상세한 설명을 생략한다. 또한, 첨부된 도면은 본 발명의 사상을 쉽게 이해할 수 있도록 하기 위한 것일 뿐, 첨부된 도면에 의해 본 발명의 사상이 제한되는 것으로 해석되어서는 아니 됨을 유의해야 한다.In addition, in the description of the present invention, if it is determined that a detailed description of a related known technology may obscure the gist of the present invention, the detailed description thereof will be omitted. In addition, it should be noted that the accompanying drawings are only for easy understanding of the spirit of the present invention, and should not be construed as limiting the spirit of the present invention by the accompanying drawings.

이하 도 1 내지 도 4를 참조하여 본 발명의 일 실시예에 따른 혈중암세포 분석 기반 암 진행 예측 플랫폼에 대하여 설명하도록 한다.Hereinafter, a platform for predicting cancer progression based on blood cancer cell analysis according to an embodiment of the present invention will be described with reference to FIGS. 1 to 4 .

본 발명의 일 실시예에 따른 혈중암세포 분석 기반 암 진행 예측 플랫폼은 도 1에 도시된 바와 같이 크게 인큐베이터(100), 배양액 공급유닛(200), 촬영유닛(300), 저장유닛(400), 영상분석유닛(500)읕 포함하도록 구성된다. As shown in FIG. 1 , the platform for predicting cancer progression based on blood cancer cell analysis according to an embodiment of the present invention is largely an incubator 100 , a culture medium supply unit 200 , a recording unit 300 , a storage unit 400 , and an image. It is configured to include an analysis unit 500 .

또한, 제어유닛(600)을 더 포함할 수 있으며, 이러한 제어유닛(600)은 상술한 인큐베이터(100), 배양액 공급유닛(200), 촬영유닛(300), 저장유닛(400) 및 영상분석유닛(500)을 제어하는 구성으로, 이를 위하여 제어유닛(600)은 도 4에 도시된 바와 같이 인큐베이터 제어부(610), 배양액 공급유닛 제어부(620), 촬영유닛 제어부(630), 저장유닛 제어부(640) 및 영상분석유닛 제어부(650)를 포함할 수 있다.In addition, it may further include a control unit 600, this control unit 600 is the above-described incubator 100, the culture medium supply unit 200, the recording unit 300, the storage unit 400 and the image analysis unit As a configuration for controlling the 500, for this purpose, the control unit 600 includes an incubator control unit 610, a culture medium supply unit control unit 620, a recording unit control unit 630, and a storage unit control unit 640 as shown in FIG. ) and an image analysis unit control unit 650 .

먼저 인큐베이터(100)에 대하여 설명해보면, 인큐베이터(100)은 혈액세포에서 분리된 단핵세포(Mononuclear Cells: MNCs)를 배양하는 구성이다. First, the incubator 100 will be described. The incubator 100 is configured to culture mononuclear cells (MNCs) isolated from blood cells.

이러한 인큐베이터(100)는 1개의 채널뿐만 아니라 복수 개의 채널을 구비할 수 있으며, 최적의 세포 성장을 위한 환경을 제공해주도록 구성되는 것이 바람직하다. This incubator 100 may include not only one channel but also a plurality of channels, and is preferably configured to provide an environment for optimal cell growth.

이를 위하여 인큐베이터(100)는 도 2에 도시된 바와 같이 온도 센서(110), 이산화탄소 농도 센서(120), 습도 센서(130), 유속 센서(140) 및 유량 센서(150)를 포함할 수 있다.To this end, the incubator 100 may include a temperature sensor 110 , a carbon dioxide concentration sensor 120 , a humidity sensor 130 , a flow rate sensor 140 , and a flow rate sensor 150 as shown in FIG. 2 .

여기에서 온도 센서(110)는 인큐베이터(100) 내부의 온도를 측정하는 구성이고, 이산화탄소 농도 센서(120)는 인큐베이터 내부의 이산화탄소 농도를 측정하는 구성이고, 습도 센서(130)는 인큐베이터 내부의 습도를 측정하는 구성이다.Here, the temperature sensor 110 is a component that measures the temperature inside the incubator 100, the carbon dioxide concentration sensor 120 is a component that measures the carbon dioxide concentration inside the incubator, and the humidity sensor 130 measures the humidity inside the incubator. configuration to measure.

또한 유속 센서(140)는 인큐베이터(100)로 유입되는 배양액의 유속을 측정하는 구성이며, 유량 센서(150)는 인큐베이터(100)로 유입되는 배양액의 양을 측정하는 구성이다.In addition, the flow rate sensor 140 is configured to measure the flow rate of the culture solution flowing into the incubator 100 , and the flow sensor 150 is configured to measure the amount of the culture solution flowing into the incubator 100 .

상술한 각 센서들의 검출 데이터는 제어유닛(600)의 인큐베이터 제어부(610)로 전달될 수 있으며, 이를 통하여 사용자는 세포 배양 중에 인큐베이터(100) 내부의 환경 정보를 실시간으로 모니터링 할 수 있다. The detection data of each sensor described above may be transmitted to the incubator control unit 610 of the control unit 600, and through this, the user can monitor the environmental information inside the incubator 100 in real time during cell culture.

한편, 인큐베이터(100)에 수용된 세포의 종류에 따라 배양을 위한 최적의 환경 조건이 설정될 수 있으며, 상술한 센서들의 검출값이 미리 설정된 환경 조건을 벗어나는 경우 제어유닛(600)의 인큐베이터 제어부(610)는 경고신호를 발생시키도록 구성되는 것이 바람직하다.On the other hand, the optimal environmental conditions for culturing may be set according to the type of cells accommodated in the incubator 100 , and when the detection values of the above-described sensors deviate from the preset environmental conditions, the incubator control unit 610 of the control unit 600 . ) is preferably configured to generate a warning signal.

아울러, 인큐베이터(100)는 인큐베이터의 온도, 습도 및 이산화탄소 농도를 조정할 수 있는 별도의 조절부재(160)를 구비할 수 있으며, 온도 센서(110), 이산화탄소 농도 센서(120) 및 습도 센서(130) 중 어느 하나에서의 검출값이 미리 설정된 조건 또는 범위를 벗어난 경우 조절부재(160)는 인큐베이터(100) 내부의 온도, 습도 또는 이산화탄소 농도를 정상 범위 내로 회복시킬 수도 있을 것이다.In addition, the incubator 100 may include a separate adjusting member 160 capable of adjusting the temperature, humidity, and carbon dioxide concentration of the incubator, and includes a temperature sensor 110 , a carbon dioxide concentration sensor 120 and a humidity sensor 130 . When the detection value in any one is out of a preset condition or range, the adjusting member 160 may restore the temperature, humidity, or carbon dioxide concentration inside the incubator 100 to within a normal range.

나아가, 제어유닛(600)의 인큐베이터 제어부(610)에서 유속 센서(140) 및 유량 센서(150)가 미리 설정된 조건을 만족시키지 않는다고 판단할 경우, 제어유닛(600)의 배양액 공급유닛 제어부(620)로 하여금 배양액 공급유닛을 제어하여 적정 수준의 배양액을 공급하도록 하는 것도 가능하다.Furthermore, when the incubator control unit 610 of the control unit 600 determines that the flow rate sensor 140 and the flow rate sensor 150 do not satisfy the preset conditions, the culture solution supply unit control unit 620 of the control unit 600 It is also possible to control the culture medium supply unit to supply an appropriate level of the culture medium.

상술한 인큐베이터(100)의 기능에 의하여 세포의 최적의 배양 환경을 자동으로 유지할 수 있게 된다. By the function of the incubator 100 described above, it is possible to automatically maintain the optimal culture environment of the cells.

배양액 공급유닛(200)은 인큐베이터(100) 내에 배양액을 공급하는 기능을 수행하며, 이러한 기능의 구현을 위하여 배양액을 인큐베이터(100)로 전달하기 위한 제1 액추에이터를 포함한다. The culture solution supply unit 200 performs a function of supplying a culture solution into the incubator 100 , and includes a first actuator for delivering the culture solution to the incubator 100 to implement this function.

이러한 제1 액추에이터는 제어유닛(600)의 배양액 공급유닛 제어부(220)에 의하여 제어되며, 이러한 배양액 공급유닛 제어부(220)는 인큐베이터(100) 내부의 환경, 세포의 종류, 세포의 배양조건 중 적어도 하나에 기초하여 제1 액추에이터를 제어함으로써 인큐베이터(100)에 공급되는 배양액의 유량 및 유속을 조절한다.This first actuator is controlled by the culture medium supply unit control unit 220 of the control unit 600, and this culture medium supply unit control unit 220 is at least one of the environment inside the incubator 100, the type of cell, and the cell culture conditions. Controlling the flow rate and flow rate of the culture solution supplied to the incubator 100 by controlling the first actuator based on one.

촬영유닛(300)은 인큐베이터(100)에서 배양되는 단핵세포의 배양과정을 촬영하는 기능을 수행하며, 도 3에 도시된 바와 같이 카메라(310), 렌즈(320), 조명 모듈(330) 및 제2 액추에이터(340)를 포함하도록 구성된다.The photographing unit 300 performs a function of photographing the culture process of mononuclear cells cultured in the incubator 100, and as shown in FIG. 3, a camera 310, a lens 320, a lighting module 330 and a second It is configured to include two actuators 340 .

카메라(310)는 인큐베이터(100)에서 배양되는 단핵세포를 촬영하는 기능을 수행하며, 렌즈(320)는 카메라의 배율을 조절하는 기능을 수행하며, 조명 모듈(330)은 단핵세포 촬영시 단핵세포에 빛을 조사하는 기능을 수행한다.The camera 310 performs a function of photographing mononuclear cells cultured in the incubator 100, the lens 320 performs a function of adjusting the magnification of the camera, and the illumination module 330 performs a function of photographing mononuclear cells when photographing mononuclear cells. It performs the function of irradiating light to

제2 액추에이터(340)는 카메라(310), 렌즈(320) 및 조명 모듈(330) 중 적어도 하나를 이동시키는 기능을 수해하는 구성으로, 서보 모터(Servo Motor)로 구성되는 것이 바람직하다.The second actuator 340 is configured to perform a function of moving at least one of the camera 310 , the lens 320 , and the lighting module 330 , and is preferably configured as a servo motor.

한편, 제어유닛(600)의 촬영유닛 제어부(630)는 배양되는 단핵세포의 정확한 영상 획득을 위하여 제2 액추에이터(340)를 이용하여 카메라(310)의 위치, 사용되는 렌즈(320)의 배율 및 조명 모듈(330)의 조사량과 위치를 자동으로 조절하도록 구성될 수 있다.On the other hand, the recording unit control unit 630 of the control unit 600 uses the second actuator 340 to obtain an accurate image of the cultured mononuclear cells, the position of the camera 310, the magnification of the lens 320 used and It may be configured to automatically adjust the irradiation amount and position of the lighting module 330 .

한 개의 세포가 카메라 픽셀 10개 정도에 걸칠 경우 분해능은 95% 이상 증가하므로, 측정하고자 하는 단핵세포의 종류 및 배양 상태에 따라서 촬영유닛 제어부(630)는 촬영유닛(300)에 포함되는 각 구성들을 제어할 수 있다.When one cell spans about 10 camera pixels, the resolution increases by more than 95%, so depending on the type and culture state of the mononuclear cells to be measured, the recording unit control unit 630 controls each component included in the recording unit 300. can be controlled

저장유닛(400)은 촬영유닛(300)에 의하여 인큐베이터(100)에서 배양되는 단핵세포의 시간별 Spheroid 영상 이미지를 축적하여 저장하는 기능을 수행한다.The storage unit 400 performs a function of accumulating and storing spheroid image images for each time of mononuclear cells cultured in the incubator 100 by the recording unit 300 .

저장유닛(400)에는 상술한 촬영유닛(300)으로부터 획득된 영상 이미지뿐만 아니라 이미 판정을 받은 해당 영상 이미지에 대한 결과, 즉 혈중암세포의 포함여부와 혈중암세포의 구조에 대한 정보가 저장되며, 나아가 해당 혈액세포 제공자에 대한 텍스트 정보, 즉 기본임상자료 및 혈액정보 등도 저장될 수 있다.The storage unit 400 stores not only the image image obtained from the above-described photographing unit 300 but also the result of the image image that has already been determined, that is, information on whether or not blood cancer cells are included and the structure of the blood cancer cells, and further Text information about the blood cell donor, that is, basic clinical data and blood information, etc. may also be stored.

즉, 저장유닛(400)에는 상술한 각 정보들이 지속적으로 누적 저장되어 빅데이터(Big Data)를 구성할 수 있으며 이를 활용하여 제어유닛(600)의 저장유닛 제어부(640)는 후술할 영상분석유닛(500)의 분석판단 알고리즘을 생성하고, 임상정보 데이터베이스를 구축할 수 있으며, 이에 대한 자세한 내용은 후술하도록 한다. That is, each of the above-described information is continuously accumulated and stored in the storage unit 400 to constitute big data, and by using this, the storage unit control unit 640 of the control unit 600 is an image analysis unit to be described later. It is possible to generate the analysis and judgment algorithm of (500) and build a clinical information database, which will be described in detail later.

영상분석유닛(500)은 촬영유닛(300)으로부터 전달받은 실시간 영상 데이터에 기초하여 혈액세포 내의 혈중암세포의 포함여부 및 혈중암세포의 구조를 파악하는 기능을 수행한다. The image analysis unit 500 performs a function of determining whether or not the blood cancer cells are included in the blood cells and the structure of the blood cancer cells based on the real-time image data received from the photographing unit 300 .

이러한 영상분석유닛(500)은 기계학습에 의하여 설정된 판별 알고리즘에 기초하여 혈액세포 내의 혈중암세포의 포함여부 및 혈중암세포의 구조를 파악할 수 있다.The image analysis unit 500 may determine whether or not the blood cancer cells are included in the blood cells and the structure of the blood cancer cells based on the determination algorithm set by machine learning.

특히, 판별 알고리즘은 저장유닛(400)에 누적 저장된 빅데이터를 이용하여 생성될 수 있다. In particular, the determination algorithm may be generated using big data accumulated and stored in the storage unit 400 .

구체적으로 저장유닛(400)에는 복수의 단핵세포의 영상 데이터를 포함하는 입력인자 및 각 영상 데이터에 따른 혈액세포 내의 혈중암세포의 포함여부와 혈중암세포의 구조를 포함하는 출력인자로 구성된 트레이닝 세트가 저장되며, 판별 알고리즘은 이러한 트레이닝 세트를 학습하여 입력인자와 출력인자 간의 상관관계를 도출하여 생성된다.Specifically, the storage unit 400 stores a training set composed of an input factor including image data of a plurality of mononuclear cells and an output factor including whether or not blood cancer cells are included in the blood cells and the structure of the blood cancer cells according to each image data. The discrimination algorithm is generated by learning such a training set and deriving a correlation between the input factor and the output factor.

한편, 앞서 언급한 바와 같이 저장유닛(400)에 포함된 빅데이터를 활용하여 임상정보 데이터베이스를 구축할 수도 있는데, 이러한 데이터베이스에는 특정암 유전자정보, CTC/cfDNA marker 정보, 실험데이터 정보, 임상정보 등이 구분되어 저장될 수 있다.On the other hand, as mentioned above, a clinical information database may be built using the big data included in the storage unit 400, and these databases include specific cancer gene information, CTC/cfDNA marker information, experimental data information, clinical information, etc. These can be stored separately.

이러한 데이터베이스를 이용하여 다중 의료데이터의 정보 중에서 유전자 변이에 대한 정보를 환자별, 그룹별, 유전자 별로 구분할 수 있으며, 유전자와 임상정보의 관계성 및 질환과 변이 정보의 관련성을 확인할 수 있게 된다. Using such a database, information on genetic mutations among information of multiple medical data can be classified by patient, group, and gene, and the relationship between genes and clinical information and the relationship between disease and mutation information can be checked.

아울러 데이터베이스는 다년간 혈액이 채취되는 환자 대상으로 하여 기본임상자료를 체계적이고 안전하게 관리하는 기능을 포함할 수 있는데, 이를 위하여 저장유닛(400)에는 상술한 혈액세포 제공자에 대한 기본임상자료 및 혈액정보가 저장된다.In addition, the database may include a function of systematically and safely managing basic clinical data for patients from whom blood is collected for many years. is saved

여기에서 기본임상자료는 혈액세포 제공자의 성별, 나이, 진단일, 채혈일, 수술일, 흡연력, tumor stage, Survival 유무, recurrence 유무, pathology(location, size, visceral pleural, lymph node, differentiation 등), 항암치료 유무, 방사선 치료 유무, 혈액검사(CBC 검사, 혈액 화학검사 등 포함) 등을 포함할 수 있다. Here, the basic clinical data are the sex, age, diagnosis date, blood collection date, surgery date, smoking history, tumor stage, survival, recurrence, pathology (location, size, visceral pleural, lymph node, differentiation, etc.) of the blood cell donor. It may include the presence or absence of chemotherapy, the presence or absence of radiation therapy, and blood tests (including CBC tests, blood chemistry tests, etc.).

이러한 데이터베이스를 통하여 이후 같은 환자에서 추가 채혈을 통한 혈장의 보관 및 관리를 체계적으로 수행할 수 있게 된다.Through this database, it becomes possible to systematically store and manage plasma through additional blood collection from the same patient.

본 명세서에서 설명되는 실시예와 첨부된 도면은 본 발명에 포함되는 기술적 사상의 일부를 예시적으로 설명하는 것에 불과하다. 따라서 본 명세서에 개시된 실시예들은 본 발명의 기술적 사상을 한정하기 위한 것이 아니라 설명하기 위한 것이므로, 이러한 실시예에 의하여 본 발명의 기술 사상의 범위가 한정되는 것이 아님은 자명하다. 본 발명의 명세서 및 도면에 포함된 기술적 사상의 범위 내에서 당해 기술분야에 있어서의 통상의 지식을 가진 자가 용이하게 유추할 수 있는 변형 예와 구체적인 실시예는 모두 본 발명의 권리범위에 포함되는 것으로 해석되어야 할 것이다.The embodiments described in this specification and the accompanying drawings are merely illustrative of some of the technical ideas included in the present invention. Therefore, since the embodiments disclosed in the present specification are for explanation rather than limitation of the technical spirit of the present invention, it is obvious that the scope of the technical spirit of the present invention is not limited by these embodiments. Modifications and specific embodiments that can be easily inferred by a person of ordinary skill in the art within the scope of the technical idea included in the specification and drawings of the present invention are included in the scope of the present invention. will have to be interpreted.

100: 인큐베이터
200: 배양액 공급유닛
300: 촬영유닛
400: 저장유닛
500: 영상분석유닛
600: 제어유닛
100: incubator
200: culture medium supply unit
300: shooting unit
400: storage unit
500: image analysis unit
600: control unit

Claims (8)

인큐베이터, 배양액 공급유닛, 촬영유닛, 저장유닛, 영상분석유닛 및 제어유닛의 하드웨어적인 구성으로 이루어지고, 각 구성에서 소프트웨어적인 분석이 가능한 혈중암세포 분석 기반 암 진행 예측이 가능한 장치에 있어서,
혈액세포에서 분리된 단핵세포(Mononuclear Cells: MNCs)가 배양되도록 적어도 하나의 채널을 구비하고, 수용된 상기 단핵세포의 종류에 따라 배양을 위한 환경조건이 변경되며 상기 환경조건을 변경할 수 있는 조절부재를 가지는 인큐베이터;
상기 인큐베이터 내에 배양액을 공급하는 배양액 공급유닛;
상기 단핵세포의 배양과정을 촬영하는 촬영유닛;
상기 촬영유닛으로부터 전달받은 영상 데이터를 축적하여 저장하고, 복수의 상기 단핵세포의 영상 데이터를 포함하는 입력인자 및 상기 각 영상 데이터에 따른 혈액세포 내의 혈중암세포의 포함여부와 혈중암세포의 구조를 포함하는 출력인자로 구성된 트레이닝 세트를 가지는 저장유닛;
상기 촬영유닛으로부터 전달받은 영상 데이터를, 상기 트레이닝 세트를 학습하여 상기 입력인자 및 상기 출력인자 간의 상관관계를 도출하여 설정되는 판별 알고리즘에 입력하여, 상기 혈액세포 내의 혈중암세포의 포함여부 및 혈중암세포의 구조를 파악하는 영상분석유닛; 및
상기 인큐베이터, 배양액 공급유닛, 촬영유닛, 저장유닛, 및 영상분석유닛 중 적어도 하나를 제어하는 제어유닛을 포함하고,
상기 저장유닛은,
상기 혈액세포 제공자에 대한 특정암 유전자정보, CTC/cfDNA mark 정보, 실험데이터정보 및 임상정보가 구분된 유전자 변이에 대한 정보를 환자별, 그룹별 및 유전자별로 구분되어, 유전자와 임상정보의 관계성 및 질환과 변이 정보의 관련성을 확인할 수 있는 텍스트 정보를 더 포함하고,
상기 촬영유닛은,
상기 단핵세포를 촬영하는 카메라;
상기 카메라의 배율을 조절하는 렌즈;
상기 단핵세포의 촬영시 상기 단핵세포에 빛을 조사하는 조명 모듈; 및
상기 카메라, 렌즈 및 조명 모듈 중 적어도 하나를 이동시키는 제2 액추에이터를 포함하고,
상기 제어유닛은,
상기 촬영유닛의 동작을 제어하는 촬영유닛 제어부를 더 포함하고,
상기 촬영유닛 제어부는,
상기 단핵세포의 종류 및 위치 중 적어도 하나에 기초하여 상기 조명 모듈 및 상기 제2 액추에이터 중 적어도 하나를 제어하여 상기 인큐베이터 내에서 한 개의 세포가 카메라 픽셀 10개에 걸쳐 촬영을 하는 것을 특징으로 하는 혈중암세포 분석 기반 암 진행 예측 장치.
In an apparatus capable of predicting cancer progression based on blood cancer cell analysis, which consists of a hardware configuration of an incubator, a culture solution supply unit, a recording unit, a storage unit, an image analysis unit and a control unit, and software analysis is possible in each configuration,
At least one channel is provided so that mononuclear cells (MNCs) isolated from blood cells are cultured, and environmental conditions for culture are changed according to the type of the received mononuclear cells, and a control member capable of changing the environmental conditions is provided. eggplant incubator;
a culture solution supply unit for supplying a culture solution into the incubator;
a recording unit for photographing the culturing process of the mononuclear cells;
Accumulating and storing the image data received from the photographing unit, including input factors including image data of a plurality of the mononuclear cells and whether or not the blood cancer cells are included in the blood cells and the structure of the blood cancer cells according to each image data a storage unit having a training set composed of output factors;
The image data received from the photographing unit is input to a discrimination algorithm set by learning the training set and deriving a correlation between the input factor and the output factor to determine whether or not the blood cancer cells are included in the blood cells. an image analysis unit to determine the structure; and
A control unit for controlling at least one of the incubator, the culture medium supply unit, the recording unit, the storage unit, and the image analysis unit,
The storage unit is
Information on gene mutations in which specific cancer gene information, CTC/cfDNA mark information, experimental data information, and clinical information for the blood cell donor are separated is divided by patient, group, and gene, and the relationship between genes and clinical information And further comprising text information that can confirm the relevance of the disease and mutation information,
The recording unit is
a camera for photographing the mononuclear cells;
a lens for adjusting the magnification of the camera;
an illumination module irradiating light to the mononuclear cells when the mononuclear cells are photographed; and
A second actuator for moving at least one of the camera, lens and lighting module,
The control unit is
Further comprising a recording unit control unit for controlling the operation of the recording unit,
The recording unit control unit,
Based on at least one of the type and location of the mononuclear cell, at least one of the lighting module and the second actuator is controlled so that one cell in the incubator takes an image over 10 camera pixels. Analysis-based cancer progression prediction device.
청구항 1에 있어서,
상기 인큐베이터는,
상기 인큐베이터 내부의 온도를 측정하는 온도 센서;
상기 인큐베이터 내부의 이산화탄소 농도를 측정하는 이산화탄소 농도 센서;
상기 인큐베이터 내부의 습도를 측정하는 습도 센서;
상기 인큐베이터로 유입되는 배양액의 유속을 측정하는 유속 센서; 및
상기 인큐베이터로 유입되는 배양액의 양을 측정하는 유량 센서를 포함하는 혈중암세포 분석 기반 암 진행 예측 장치.
The method according to claim 1,
The incubator,
a temperature sensor for measuring a temperature inside the incubator;
a carbon dioxide concentration sensor for measuring the carbon dioxide concentration inside the incubator;
a humidity sensor for measuring the humidity inside the incubator;
a flow rate sensor for measuring the flow rate of the culture medium flowing into the incubator; and
A blood cancer cell analysis-based cancer progression prediction device comprising a flow sensor for measuring the amount of the culture medium flowing into the incubator.
청구항 1에 있어서,
상기 배양액 공급유닛은 상기 배양액을 상기 인큐베이터로 전달하기 위한 제1 액추에이터를 포함하고,
상기 제어유닛에 포함된 배양액 공급유닛 제어부는 상기 인큐베이터 내부의 환경, 상기 단핵세포의 종류, 상기 단핵세포의 배양조건 중 적어도 하나에 기초하여 상기 제1 액추에이터를 제어하는 혈중암세포 분석 기반 암 진행 예측 장치.
The method according to claim 1,
The culture solution supply unit includes a first actuator for delivering the culture solution to the incubator,
The culture solution supply unit control unit included in the control unit controls the first actuator based on at least one of the environment inside the incubator, the type of the mononuclear cells, and the culture conditions of the mononuclear cells. .
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Citations (2)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
WO2015053393A1 (en) * 2013-10-10 2015-04-16 公益財団法人神奈川科学技術アカデミー Imaging cell sorter
KR101953762B1 (en) * 2017-09-25 2019-03-04 (주)신테카바이오 Drug indication and response prediction systems and method using AI deep learning based on convergence of different category data

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* Cited by examiner, † Cited by third party
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Patent Citations (2)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
WO2015053393A1 (en) * 2013-10-10 2015-04-16 公益財団法人神奈川科学技術アカデミー Imaging cell sorter
KR101953762B1 (en) * 2017-09-25 2019-03-04 (주)신테카바이오 Drug indication and response prediction systems and method using AI deep learning based on convergence of different category data

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