1 VisionSort：AI驅動的細胞分選
VisionSort是ThinkCyte推出的一個基于人工智能的細胞分選平臺，專為處理脆弱、敏感的細胞而設計，尤其適用于干細胞研究。VisionSort的核心技術GhostCytometry，通過生成單個細胞的形態學特征，結合AI算法，實現無標記、高效的細胞分選。這一技術不僅被多個國際組織認可，還榮獲了行業內的創新獎項。

VisionSort憑借其AI驅動的技術，能夠解決這些難題。通過形態學特征的識別，VisionSort不再依賴傳統的標記物，而是通過監督機器學習和無監督機器學習算法，實現對不同干細胞群體的精準分選，保留細胞的完整性與功能。

2 干細胞研究的挑戰：VisionSort如何應對？
在干細胞研究中，研究人員常常面臨幾個關鍵挑戰：

• 干細胞的脆弱性：干細胞非常敏感，常規的分選過程可能會對其功能產生影響。

• 標記物有限：雖然已有一些干細胞標記物，但在定義特定譜系或分化狀態時，標記物的選擇仍不夠完善。

• 分選需求：研究人員需要在實驗中高效、精準地分離細胞以供后續研究。

3 VisionSort的創新功能

• 監督機器學習：利用標記物訓練模型，實現無標記分選。這種方式特別適合已經有較明確標記物的研究。

• 無監督機器學習：通過降維算法（如UMAP），在形態學數據中發現獨特的細胞群體，進行無標記的精準分離。

• 形態學分選：無需依賴傳統標記物，僅通過形態學數據就能分離不同類型的細胞群體，極大提升了實驗的靈活性。

4 應用實例：VisionSort在干細胞研究中的實際應用

• 間充質干細胞（HSMC）分選

  VisionSort通過形態學特征，結合機器學習算法，成功分離了快速和緩慢增殖的間充質干細胞群體。實驗結果顯示，快速增殖細胞在細胞外基質生成方面的表現更優，增加了約15%，這表明它在組織工程領域具有潛在應用前景。

• 人類誘導多能干細胞（iPSC）分化與分選

  VisionSort還被用于iPSC向神經祖細胞的分化研究。平臺通過形態學特征，能夠高效分離iPSC與神經祖細胞，并且在分選后保持了細胞的高存活率。分選后的iPSC細胞不僅能夠繼續增殖，還可以在特定條件下分化為不同的譜系細胞，展示了其在再生醫學中的應用潛力。

• 基于CFSC染料標記的增殖速率分析

  通過CFSC熒光染料，VisionSort能定義快速和緩慢增殖的細胞群體，并基于形態學數據分離這些群體。經過功能性驗證，快速增殖的軟骨細胞在糖胺聚糖生成方面的表現更優。

5 VisionSort的亮點與未來展望

• 無標記分選：減少了對傳統標記物的依賴，使研究更加高效且靈活。

• 精準細胞分離：AI技術驅動下，VisionSort能夠在形態學差異極其細微的細胞群體中實現精準分離。

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

隨著技術的不斷發展，VisionSort不僅在干細胞研究中發揮著重要作用，其應用前景還延展至組織工程、細胞產品制造等前沿領域。我們期待這項創新技術能在未來帶來更多突破性進展，為科研工作者們提供更強大的工具。