1 VisionSort：AI驅(qū)動(dòng)的細(xì)胞分選
VisionSort是ThinkCyte推出的一個(gè)基于人工智能的細(xì)胞分選平臺(tái)，專(zhuān)為處理脆弱、敏感的細(xì)胞而設(shè)計(jì)，尤其適用于干細(xì)胞研究。VisionSort的核心技術(shù)GhostCytometry，通過(guò)生成單個(gè)細(xì)胞的形態(tài)學(xué)特征，結(jié)合AI算法，實(shí)現(xiàn)無(wú)標(biāo)記、高效的細(xì)胞分選。這一技術(shù)不僅被多個(gè)國(guó)際組織認(rèn)可，還榮獲了行業(yè)內(nèi)的創(chuàng)新獎(jiǎng)項(xiàng)。

VisionSort憑借其AI驅(qū)動(dòng)的技術(shù)，能夠解決這些難題。通過(guò)形態(tài)學(xué)特征的識(shí)別，VisionSort不再依賴(lài)傳統(tǒng)的標(biāo)記物，而是通過(guò)監(jiān)督機(jī)器學(xué)習(xí)和無(wú)監(jiān)督機(jī)器學(xué)習(xí)算法，實(shí)現(xiàn)對(duì)不同干細(xì)胞群體的精準(zhǔn)分選，保留細(xì)胞的完整性與功能。

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

• 干細(xì)胞的脆弱性：干細(xì)胞非常敏感，常規(guī)的分選過(guò)程可能會(huì)對(duì)其功能產(chǎn)生影響。

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

• 分選需求：研究人員需要在實(shí)驗(yàn)中高效、精準(zhǔn)地分離細(xì)胞以供后續(xù)研究。

3 VisionSort的創(chuàng)新功能

• 監(jiān)督機(jī)器學(xué)習(xí)：利用標(biāo)記物訓(xùn)練模型，實(shí)現(xiàn)無(wú)標(biāo)記分選。這種方式特別適合已經(jīng)有較明確標(biāo)記物的研究。

• 無(wú)監(jiān)督機(jī)器學(xué)習(xí)：通過(guò)降維算法（如UMAP），在形態(tài)學(xué)數(shù)據(jù)中發(fā)現(xiàn)獨(dú)特的細(xì)胞群體，進(jìn)行無(wú)標(biāo)記的精準(zhǔn)分離。

• 形態(tài)學(xué)分選：無(wú)需依賴(lài)傳統(tǒng)標(biāo)記物，僅通過(guò)形態(tài)學(xué)數(shù)據(jù)就能分離不同類(lèi)型的細(xì)胞群體，極大提升了實(shí)驗(yàn)的靈活性。

4 應(yīng)用實(shí)例：VisionSort在干細(xì)胞研究中的實(shí)際應(yīng)用

• 間充質(zhì)干細(xì)胞（HSMC）分選

  VisionSort通過(guò)形態(tài)學(xué)特征，結(jié)合機(jī)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(xì)胞群體。實(shí)驗(yàn)結(jié)果顯示，快速增殖細(xì)胞在細(xì)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(lèi)誘導(dǎo)多能干細(xì)胞（iPSC）分化與分選

  VisionSort還被用于iPSC向神經(jīng)祖細(xì)胞的分化研究。平臺(tái)通過(guò)形態(tài)學(xué)特征，能夠高效分離iPSC與神經(jīng)祖細(xì)胞，并且在分選后保持了細(xì)胞的高存活率。分選后的iPSC細(xì)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(xì)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(biāo)記的增殖速率分析

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

5 VisionSort的亮點(diǎn)與未來(lái)展望

• 無(wú)標(biāo)記分選：減少了對(duì)傳統(tǒng)標(biāo)記物的依賴(lài)，使研究更加高效且靈活。

• 精準(zhǔn)細(xì)胞分離：AI技術(shù)驅(qū)動(dòng)下，VisionSort能夠在形態(tài)學(xué)差異極其細(xì)微的細(xì)胞群體中實(shí)現(xiàn)精準(zhǔn)分離。

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

隨著技術(shù)的不斷發(fā)展，VisionSort不僅在干細(xì)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(xì)胞產(chǎn)品制造等前沿領(lǐng)域。我們期待這項(xiàng)創(chuàng)新技術(shù)能在未來(lái)帶來(lái)更多突破性進(jìn)展，為科研工作者們提供更強(qiáng)大的工具。