Según la Organización Mundial de la Salud, hubo alrededor de 10 millones de muertes por cáncer en 2020, una de las seis muertes en todo el mundo. Dado que la detección del desarrollo celular enfermo anormal a menudo es demasiado tarde, el diagnóstico de cáncer oportuno es uno de los propósitos médicos más importantes y ridículos de la humanidad. Investigaciones recientes se centran en detectar sangre periférica de células tumorales circulatorias (CTC) raras, que actúa como marcadores no vasio que pueden ayudar a informar el diagnóstico.
Naturalmente, es difícil separar las células objetivo de control. Los métodos tradicionales generalmente requieren una amplia gama de preparaciones de muestras, equipos sustanciales y muestras grandes, y sin embargo, las preguntas no son fáciles de separar de manera efectiva las células.
I Física de los fluidosA través de AIP Publishing, un par de investigadores de la Universidad Tecnológica de Ken Tosi en Teherán, Irán, ha propuesto un sistema novedoso que CTS de glóbulos rojos con precisión y rendimiento extraordinarios se han utilizado para separar C. La plataforma desarrollada por Affin Kohcord y Nasr Nasrifer integra modelos computacionales modernos, análisis experimental y algoritmos de inteligencia artificial para analizar fenómenos de rango de sonido complejos.
“Mezclamos el algoritmo de aprendizaje automático con modelos de datos y datos computacionales para fijar un sistema para las tasas de mantenimiento máximas y las tasas de separación de celdas”. “Nuestro sistema recibe recuperación del 100 % en condiciones máximas, con una reducción significativa en el uso de energía a través del control preciso de la presión del sonido y las tasas de flujo”.
Dado que ha habido diferentes formas de fortalecer las partículas a través de microfluidos, aquellos que emplean acidofilídicos son particularmente prometedoras porque son bioadaptación, alta resistencia en los límites de presión de MPA, producen la sustancia y producen longitudes de onda en la escala celular.
Con sus procedimientos especiales, los investigadores involucraron un uso innovador de sectores de sonido de doble presión, que duplica el impacto en las células objetivo, y las estrategias se encuentran en las posiciones de geometría del canal principal en el sustrato de litio neabita. A través del micro -canal, el sistema proporciona la generación de datos confiables que ofrecen ejemplos de tiempos de interacción celular y muestras de velocidad, lo que ayudará a predecir la migración de células tumorales,
“Hemos desarrollado una plataforma moderna de chips de laboratorio que permite la separación celular de tiempo real, eficiente en energía y altamente precisa”, dijo Kohkord. “Esta tecnología promete mejorar el rendimiento de la separación de CTC y abrir nuevas posibilidades para el primer y más efectivo diagnóstico de cáncer. También allanó el camino para la microingeniería y el diagnóstico de medicamentos personales y cáncer. Aplico AI”.
