Dans les travaux traditionnels de culture cellulaire, les opérations de passage sont une tâche de base fréquente et exigeante. Les chercheurs doivent effectuer à plusieurs reprises une série d'étapes telles que l'abandon du milieu, le lavage, la digestion, la centrifugation, la remise en suspension, le fractionnement, etc. Non seulement cette manipulation manuelle prend du temps et est laborieuse, mais elle est également sujette à des résultats incohérents en raison de différences entre les opérateurs ou de la fatigue, ce qui affecte la reproductibilité des expériences. L'émergence récente d'une solution d'automatisation innovante a apporté une nouvelle lumière pour résoudre ce problème.
Les systèmes de génération automatisés simulent et optimisent le processus complet de génération artificielle grâce à un bras robotique intégré, un module de manipulation de liquide de haute précision, un système de détection et de contrôle intelligent. Les systèmes sont généralement équipés de capteurs optiques ou de reconnaissance d'image capables de surveiller la confluence cellulaire en temps réel, en jugeant avec précision le moment du passage. Lorsque les cellules atteignent une densité prédéterminée, le système commence automatiquement à fonctionner: Retirez l'ancien milieu de culture, ajoutez du tampon préchauffé pour un nettoyage en douceur, puis ajoutez des sucs digestifs tels que des enzymes pancréatiques dosées avec précision. Grâce aux modules de régulation de la température et de temporisation, le processus de digestion est contrôlé avec précision. Une fois la digestion terminée, le système ajoute automatiquement le milieu de culture pour mettre fin à la réaction et peut faire tomber les cellules pour former une suspension unicellulaire via un module intégré de soufflage doux ou d'oscillation.
L'avantage de l'ensemble du processus réside dans la normalisation et la cohérence. La machine exclut l'interférence de facteurs tels que l'humeur humaine, la force physique et la compétence technique, assurant une grande uniformité dans le timing, la quantité de réactifs, le temps d'action et la force opérationnelle de chaque passage, améliorant considérablement la stabilité entre les lots et la fiabilité des données expérimentales. Dans le même temps, la main - d'œuvre scientifique a été libérée et les chercheurs ont pu se libérer du travail répétitif fastidieux et consacrer plus d'énergie à la conception expérimentale, à l'analyse des données et à la réflexion scientifique.
Bien sûr, la mise en œuvre de l'autogénération est également confrontée à des défis tels que l'adaptation à la diversité des types cellulaires, le jugement de l'état de croissance cellulaire complexe et le coût initial de l'équipement. Cependant, avec l'intégration de l'IA dans les technologies d'apprentissage automatique, les systèmes futurs seront plus intelligents, capables d'apprendre et d'optimiser les paramètres de passage optimaux pour différentes lignées cellulaires.
En conclusion, la technologie de génération automatique mène le domaine de la culture cellulaire dans une direction plus efficace, plus précise et plus intelligente. Il s'agit non seulement d'un maillon important dans le processus d'automatisation des laboratoires, mais également d'un support technologique essentiel pour garantir la qualité de la R & D biomédicale, accélérer la découverte des sciences de la vie et ses perspectives d'application étendues sont attendues.