Revolutionierung der Blutdiagnostik mit Echtzeit-QPM-Technologie

Blutuntersuchungen gehören zu den häufigsten Hilfsmitteln in der Medizin. Wissenschaftler arbeiten daran, die Bildgebung von Blutzellen schneller und intuitiver zu machen, damit Ärzte schnelle und genaue diagnostische Entscheidungen treffen können. Eine vielversprechende Technik namens quantitative Phasenmikroskopie (QPM) nutzt optische Holographie, um die Form, Dicke und Größe einzelner Zellen ohne Farbstoffe oder Kontrastmittel zu messen, was quantitative 3D-Informationen zur Unterstützung diagnostischer Entscheidungen liefert. Für Krankheiten, die Veränderungen in der Zellmorphologie verursachen, wie z. B. die Sichelzellenanämie (SCD), ermöglicht diese Methode ein Hochdurchsatz-Diagnosetool, das am Point-of-Care eingesetzt werden kann.

QPM-Systeme mit hohem Durchsatz bilden fließende rote Blutkörperchen (RBCs) mit einer hohen Bildrate ab und erfassen Bilder von über 100.000 Zellen in weniger als 3 Minuten. Nach der Rekonstruktion können Forscher eine statistische Analyse einer großen Anzahl von Zellen durchführen, wodurch der Schweregrad des SCD des Patienten quantifiziert werden kann. Zur Analyse von Phasenbildern müssen die QPM-Daten jedoch digital rekonstruiert werden. Die Verarbeitung der großen Datenmengen, die von QPM mit hohem Durchsatz erfasst werden, kann auf einer normalen CPU mehrere Stunden dauern, wohingegen eine schnelle Echtzeitverarbeitung typischerweise auf teuren Hochleistungs-GPUs beruht, was es schwierig macht, Diagnosezeit und Kosten in klinischen Anwendungen in Einklang zu bringen.

Ein Forschungsteam der Duke University hat eine neue Echtzeit-Pipeline entwickelt, um die Hochdurchsatz-QPM-Daten von Erythrozyten mit einer Rate von 1.200 Zellen pro Sekunde zu rekonstruieren und zu analysieren. Ihre Forschung ist veröffentlicht in Entdeckung der Biophotonik. Dieser Algorithmus ist auf einem NVIDIA Jetson Orin Nano implementiert, einer eingebetteten GPU-Plattform, die nur 249 US-Dollar kostet.

Die Verarbeitungspipeline ist in ein Hochdurchsatz-QPM-System integriert, das Bilddaten fließender Erythrozytenproben in Echtzeit erfasst und rekonstruiert. Es kann einzelne Zellbilder automatisch segmentieren, eine digitale Neufokussierung durchführen und die morphologischen Parameter jeder Zelle wie Volumen und Projektionsbereich berechnen, ohne dass während der Datenerfassung ein manueller Eingriff erforderlich ist. Die Forscher testeten das System anhand von Polystyrolkügelchen und gesunden roten Blutkörperchenproben. Die automatisierte Verarbeitungsmethode in Echtzeit lieferte äußerst genaue Ergebnisse mit einem durchschnittlichen Fehler von weniger als 5 Prozent im Vergleich zu herkömmlichen Verarbeitungsmethoden.

QPM hat seit langem das Potenzial, detaillierte Informationen über biologische Zellen bereitzustellen. Dennoch hat die Technik noch keine breite klinische Anwendung gefunden, was häufig auf die Kosten oder die Komplexität bei der Verarbeitung der Bilddaten zurückzuführen ist. Hier haben wir nicht nur ein Hochdurchsatzmittel für die gleichzeitige Profilierung Tausender Zellen gezeigt, sondern auch für die schnelle Verarbeitung und Analyse der Informationen. Dies könnte der fehlende Schritt sein, der nötig ist, um QPM in die Klinik zu bringen.“

Professor Adam Wax, Leiter der BIOS-Forschungsgruppe an der Duke University

Die Autoren schlagen vor, dass die gemeldete Jetson-basierte Verarbeitungspipeline der Entwicklung einer tragbaren und kostengünstigen QPM-Plattform zugute kommen könnte, indem sie die Diagnosezeit und die Rechenkosten in Einklang bringt. Darüber hinaus ist es durch den Einsatz einer KI-gestützten Methode möglich, automatische Blutuntersuchungen in Echtzeit durchzuführen und Blutkrankheiten wie SCD frühzeitig zu erkennen.

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