[NCKH#22] Tự động hóa trong phân tích tế bào dòng chảy

Giới thiệu

Đo tế bào dòng chảy (flow cytometry) là một kỹ thuật quan trọng trong chẩn đoán lâm sàng, được sử dụng để phân tích đặc điểm vật lý và hóa học của tế bào, đặc biệt trong các bệnh lý huyết học như bệnh bạch cầu, u lympho, hoặc theo dõi bệnh nhân HIV. Tuy nhiên, các quy trình thủ công trong đo tế bào dòng chảy thường tốn thời gian, đòi hỏi nhân lực cao, và dễ xảy ra sai sót. Sự thiếu hụt nhân sự và khối lượng công việc ngày càng tăng trong các phòng thí nghiệm lâm sàng đã thúc đẩy sự phát triển của tự động hóa. Bài viết này trình bày tổng quan về các tiến bộ trong tự động hóa đo tế bào dòng chảy, bao gồm cải tiến trong chuẩn bị mẫu, thu thập dữ liệu, phân tích dữ liệu với sự hỗ trợ của trí tuệ nhân tạo (AI) và học máy (machine learning – ML), cùng với các thách thức và triển vọng tương lai.

Tầm quan trọng của tự động hóa trong đo tế bào dòng chảy

Tự động hóa trong phòng thí nghiệm lâm sàng đã thay đổi cách thực hiện các xét nghiệm chẩn đoán, cải thiện hiệu quả, độ chính xác, và khả năng tái lập. Trong đo tế bào dòng chảy, tự động hóa giúp giải quyết các vấn đề như thiếu hụt nhân sự, giảm thời gian xử lý mẫu, và tăng thông lượng xét nghiệm. Các hệ thống tự động hiện đại, thường được gọi là giải pháp “walkaway” (hoạt động không cần giám sát), cho phép xử lý mẫu, nhuộm kháng thể, và phân tích dữ liệu mà không cần can thiệp thủ công liên tục. Điều này không chỉ giảm sai sót do con người mà còn cho phép nhân viên phòng thí nghiệm tập trung vào các nhiệm vụ phức tạp hơn như thiết kế panel kháng thể, diễn giải dữ liệu, và xác nhận kết quả.

Tự động hóa cũng mang lại các lợi ích như:

• Chuẩn hóa quy trình: Đảm bảo tính nhất quán trong xử lý mẫu và thu thập dữ liệu, đặc biệt quan trọng khi phân tích các quần thể tế bào hiếm hoặc đánh giá bệnh tồn dư tối thiểu (MRD).
• Tăng thông lượng: Cho phép xử lý số lượng lớn mẫu trong thời gian ngắn, đặc biệt hữu ích trong các chương trình sàng lọc quy mô lớn hoặc trong tình huống khẩn cấp như đại dịch.
• An toàn sinh học: Giảm tiếp xúc của nhân viên với các mẫu tiềm ẩn nguy cơ lây nhiễm, chẳng hạn như máu của bệnh nhân HIV.

Tự động hóa trong chuẩn bị mẫu

1. Phân tách mô

Đo tế bào dòng chảy yêu cầu các mẫu tế bào ở dạng huyền phù đơn lẻ. Đối với các mẫu mô, như sinh thiết lõi, việc phân tách mô thủ công thường tốn thời gian và không đồng nhất. Các hệ thống tự động như Medimachine (BD Biosciences) và gentleMACS Dissociator (Miltenyi Biotec) đã được phát triển để chuẩn hóa quá trình này. Medimachine sử dụng các thành phần dùng một lần (Medicons và Filcons) để cắt và lọc mô, tạo ra huyền phù tế bào trong 10 giây đến vài phút. GentleMACS Dissociator cho phép xử lý đồng thời 8 mẫu, sử dụng các ống chuyên dụng và chương trình tối ưu hóa cho từng loại mô, đảm bảo tính toàn vẹn của tế bào và epitope bề mặt.

2. Rửa tế bào

Rửa tế bào là bước quan trọng trong các xét nghiệm như định kiểu miễn dịch (immunophenotyping) hoặc kiểm tra PNH, nhằm loại bỏ kháng thể dư thừa và cải thiện độ rõ của tín hiệu nhuộm. Các máy rửa tế bào tự động, như Helmer’s CW Series hoặc Laminar Wash Flow System (Curiox), giảm đáng kể thời gian và công sức so với rửa thủ công. Laminar Wash Flow System cải thiện việc loại bỏ mảnh vỡ tế bào và tăng khả năng giữ lại các quần thể tế bào hiếm, mặc dù vẫn đang trong giai đoạn đánh giá lâm sàng.

3. Hệ thống chuẩn bị mẫu hiện đại

Các hệ thống chuẩn bị mẫu hiện đại, như Sysmex PS-10, BD FACSDuet, và Beckman Coulter CellMek SPS, được thiết kế để tự động hóa các bước như nhuộm, ly giải hồng cầu, và tạo hỗn hợp kháng thể (cocktail). Những hệ thống này có khả năng:

• Xử lý hàng loạt: PS-10 và FACSDuet có thể xử lý nhiều mẫu cùng lúc, tích hợp với máy ly tâm và máy rửa tế bào để thực hiện các xét nghiệm lyse-wash hoặc lyse-no-wash.
• Quản lý kháng thể: Các hệ thống sử dụng mã vạch để theo dõi kháng thể và hỗ trợ lưu trữ lạnh, giảm nguy cơ lỗi do thiếu hoặc nhầm lẫn kháng thể.
• Tích hợp với hệ thống thông tin phòng thí nghiệm (LIS): Cho phép nhận thông tin bệnh nhân và lệnh xét nghiệm trực tiếp từ LIS, giảm sai sót trong xử lý mẫu.

Ví dụ, CellMek SPS có module rửa tích hợp và hỗ trợ các hộp kháng thể khô (DURACartridge), loại bỏ nhu cầu mở nắp lọ kháng thể, trong khi FACSDuet Premium có khả năng rửa và ly tâm tích hợp, cải thiện tính linh hoạt cho các xét nghiệm phức tạp.

Tự động hóa trong thu thập dữ liệu

Các máy đo tế bào dòng chảy hiện đại, như AQUIOS CL (Beckman Coulter), tích hợp chuẩn bị mẫu và phân tích vào một nền tảng duy nhất, giảm diện tích sử dụng và tối ưu hóa quy trình. AQUIOS CL sử dụng khay 5 vị trí để nạp mẫu máu, thực hiện các xét nghiệm lyse-no-wash như đếm tế bào lympho hoặc đếm tế bào gốc CD34. Các máy khác, như Sysmex XF-1600 hoặc BD FACSLyric, hỗ trợ khay hoặc giá nạp mẫu tự động, cho phép lập trình thứ tự thu thập và các tiêu chí dừng cụ thể.

Ngoài ra, các máy đo tế bào dòng chảy có thể được trang bị bộ nạp tấm (plate loader) để xử lý mẫu từ các tấm giếng (well plates), tăng thông lượng so với ống đơn lẻ. Các hạt huỳnh quang chuẩn hóa giúp tự động điều chỉnh cài đặt thiết bị, đảm bảo độ chính xác về cường độ ánh sáng tán xạ và huỳnh quang.

Tự động hóa trong phân tích dữ liệu

Phân tích dữ liệu trong đo tế bào dòng chảy thường phức tạp, đặc biệt với các xét nghiệm định kiểu miễn dịch hoặc đánh giá MRD. Các mẫu phân tích (analysis templates) với các biểu đồ phân tán, cổng (gates), và thống kê được thiết lập sẵn giúp bán tự động hóa quá trình phân tích. Tuy nhiên, các xét nghiệm phức tạp vẫn yêu cầu điều chỉnh cổng thủ công.

AI và ML đang được ứng dụng để nâng cao tự động hóa phân tích dữ liệu. Các thuật toán giảm chiều dữ liệu (dimensionality reduction), như UMAP, tạo ra các bản đồ 2D để xác định các cụm tế bào dựa trên kiểu hình miễn dịch. Các thuật toán học máy không giám sát (unsupervised ML) như FlowSOM hỗ trợ phân cụm tự động, trong khi học máy có giám sát (supervised ML) sử dụng các mô hình như rừng ngẫu nhiên (random forests) hoặc mạng nơ-ron để phân loại tế bào. Các nghiên cứu, như của Rehler và Salama, đã chứng minh khả năng của AI trong phát hiện MRD ở bệnh bạch cầu lympho mãn tính và bệnh bạch cầu dòng tủy cấp tính, cải thiện độ chính xác và giảm tính chủ quan so với phân tích thủ công.

Thách thức và triển vọng

Mặc dù tự động hóa mang lại nhiều lợi ích, vẫn còn các thách thức cần giải quyết:

• Chi phí triển khai: Các hệ thống tự động yêu cầu đầu tư lớn vào thiết bị, bảo trì, và đào tạo nhân sự.
• Tích hợp công nghệ thông tin: Việc kết nối với LIS và đảm bảo tương thích với các giao thức xét nghiệm khác nhau đòi hỏi cơ sở hạ tầng mạnh mẽ.
• Tính linh hoạt: Các hệ thống tự động cần thích nghi với các loại mẫu và xét nghiệm đa dạng, đặc biệt trong môi trường lâm sàng.

Trong tương lai, sự tích hợp của AI và ML sẽ tiếp tục nâng cao khả năng phân tích dữ liệu, nhận diện mẫu, và dự đoán kết quả, hỗ trợ y học cá nhân hóa và chẩn đoán chính xác. Các hệ thống tự động hóa toàn diện hơn, kết hợp chuẩn bị mẫu, thu thập, và phân tích dữ liệu, sẽ định hình lại lĩnh vực đo tế bào dòng chảy, giúp các phòng thí nghiệm đáp ứng nhu cầu xét nghiệm ngày càng tăng.

Kết luận

Tự động hóa trong đo tế bào dòng chảy đang cách mạng hóa chẩn đoán lâm sàng, mang lại hiệu quả, độ chính xác, và khả năng tái lập cao hơn. Các hệ thống như Sysmex PS-10, BD FACSDuet, và Beckman Coulter CellMek SPS, cùng với sự hỗ trợ của AI/ML, giúp giảm khối lượng công việc thủ công, tăng thông lượng, và cải thiện chất lượng kết quả. Dù còn nhiều thách thức, tương lai của tự động hóa trong đo tế bào dòng chảy hứa hẹn sẽ tiếp tục định hình lĩnh vực này, hỗ trợ các phòng thí nghiệm đáp ứng nhu cầu chẩn đoán hiện đại.

Nguồn: Insuasti-Beltran & Al-Attar. Automation in Flow Cytometry. Clin Lab Med, 2024.

Trên đây là phần tóm lược nội dung của bài báo do QLAB biên dịch. Để xem đầy đủ nội dung vui lòng tham khảo bài báo gốc.

Thông tin bài báo khoa học:

Nếu bạn đang quan tâm nghiên cứu này hoặc cần bản gốc của nghiên cứu, hãy liên hệ Zalo: 0913.334.212 để được hỗ trợ.

Nếu bạn thấy bài viết mang lại giá trị cho mình, hãy mời chúng tôi ly cà phê bằng cách quét mã phía dưới nhé!