La Organización Mundial de la Salud dijo que aproximadamente uno de cada seis en todo el mundo, se informaron alrededor de 1 millón de muertes en 2021. Debido a que la detección del crecimiento celular enfermo anormal a menudo ocurre muy tarde, el diagnóstico oportuno del cáncer sigue siendo uno de los tratos más estresantes y no saludables para la humanidad. Investigaciones recientes se han centrado en la detección de sangre periférica de células tumorales de circulación raras (CTC), que actúa como un marcador no inviable que puede ayudar a informar el diagnóstico.
Las células objetivo controlables son inherentemente difíciles de separar. Por lo general, la dición es necesaria para preparar una muestra amplia, suficiente equipo y un gran volumen de muestra de la manera dominante, e incluso entonces, no es fácil separar las células en cuestión de manera eficiente.
En LíquidoA través de AIP Publishing, un par de investigadores de la tecnología de la Universidad de la Universidad de KN Tossi en Irán, solía hacer un sistema elegante que utiliza una onda acostica superficial permanente para distinguir CTC de los vasos sanguíneos rojos con precisión y habilidad sin precedentes. La plataforma en la que se desarrollaron Afshin Coward y Nasser Nasserifa, integrar modelado computacional avanzado, análisis experimental y algoritmos de inteligencia artificial para analizar el complejo evento acostofluadic.
“Tenemos algoraciones combinadas de alquiler de aprendizaje automático con modelos de datos y datos de computadora para hacer un sistema sutil para la tasa de recuperación óptima y la tasa de separación de celdas”, dijo Naserifer. “Nuestro sistema logra una recuperación del 100% en las mejores situaciones, incluida una reducción significativa en el consumo de energía a través del control específico del estrés acústico y las tasas de flujo”.
Como muchas formas de enriquecer las partículas a través de Microfuadix, designan acostofuodics, especialmente prometedores porque producen vertebrados de alto aire en el rango de presión bioespopativo, MPA y producen longitudes de onda a escala celular.
Con su enfoque especial, los investigadores incluyen un uso innovador de campos acústicos de prensas dualizados, que duplicó los efectos de las células objetivo y se ubican estratégicamente en la posición del canal crítico en su sustrato de litio Neobet. A través de la presión acostica aplicada al microcanal, el diseño del sistema proporciona la generación de conjuntos de datos confiables que representan el tiempo de interacción celular y los patrones de trayectoria, lo que ayudará a predecir la migración de células tumorales.
“Hemos creado una plataforma avanzada de laboratorio en chip que permite que las habilidades de energía en tiempo real y la separación celular extremadamente perfecta”, dijo Cowcard. “La tecnología promete abrir nuevos potenciales para mejorar las habilidades de separación de CTC y diagnosticar un cáncer anterior y más efectivo. También allana formas de aplicar microinjiniaing e IA a diagnóstico personalizado de medicina y diagnósticos de cáncer”.