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- 저자 : 홍대협 (검색결과 1 건)
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높은 수율의 Circulating Tumor Cell 카운팅을 위한 이미지 센서가 결합된 저렴한 디바이스 개발
Circulating Tumor Cell(CTC)은 암환자의 혈액내에서 순환하며, 전이에 관여하는 세포이다. 이 세포의 개수를 세어줌으로써 암환자의 생존률을 예측할 수 있지만, ml당 1~100개 정도 존재하는 굉장히 희귀한 세포이기 때문에 이를 관찰하기 위하여 여러가지 방법이 있다. 기존의 CTC 관찰 방법으로는 크게 2가지가 있는데, 첫번째는 혈액에서 원하는 CTC만 분리해서 관찰하는 방법과, 두번째는 디바이스에 센서를 결합하여, 농축이나 분리작업 없이 관측하는 방법이 있다. 하지만, CTC를 분리해서 보게 되면 후처리과정이나 추가적으로 센서가 필요하다는 단점이 있고, 디바이스에 결합된 센서로 바로 관측할 경우에는 유속이 느려야 하기 때문에 테스트 시간이 오래걸린다는 점과 센서가 민감해야해서 가격이 비싸다는 단점이 있다. 본 연구에서는 빠른 유속에서 CTC를 농축시키는 디바이스를 만들고, 이와 결합된 저렴한 이미지 센서를 이용해서 바로 개수를 세어주는 프로그램도 구성하였다. 높은 유속에서 CTC를 높은 효율로 농축시키기 위해서 deterministic migration의 원리를 이용하였다. 또한 유체의 저항을 조절하고 이미지 센서가 있는 부분에서 채널의 폭을 넓혀서, CTC 적당한 속도로 흘러가서 이들이 이미징될 때 최대한 streaking이 되지 않도록 하였다. 또한 이미지 센서와 농축 디바이스를 정렬하기 위하여 3D printing된 구조물을 만들어서 사용하였다. 촬영된 영상에서 각 프레임마다 나타난 객체들을 카운팅하였고, 중복되어 세어지는 것을 방지하기 위하여, 현재 프레임에 나타난 객체와 이전 프레임에서 나타난 객체를 짝지어주기 위한 Matching area를 설정하였다. 본 연구에서 제안된 디바이스와 알고리즘을 이용하여 600μl/min의 유속에서 15μm 형광비드와 2μm 형광비드에 코팅된 CTC를 카운팅한 결과, ml당 10개를 넣었을 때는 각각 100%, 85%의 높은 정확도를 나타냈다. 제안하는 방법은 짧은 시간안에 CTC의 개수를 세어줄 수 있고, 센서도 함께 결합되어 있어서 추가적인 처리가 필요없기 때문에 사용하기 용이하다는 장점이 있다. 또한 디바이스의 크기도 작아서 휴대하기 편리하기 때문에, 현장현시검사(Point of Care Testing)용으로 사용할 수 있을 것으로 기대된다. Circulating Tumor Cell (CTC) circulates in the blood of cancer patients and is involved in metastasis. By counting the number of these cells, the survival rate of cancer patients can be predicted. But, since CTC is rare cell (1~10 cells per ml), there are some method to detecting. There are 2 methods to detecting, one of them is concentrate CTCs from whole blood before detecting, and the other is detecting by integrated sensor without concentration of CTCs. But, concentrating of CTCs method often need to post-processing or additional sensor for detecting and detecting by integration sensor method have to low flow rate, so it need to long test time and expensive sensor. In this paper, we introduce CTC concentrate device in high flow rate and detecting by integration chip composed of CMOS image sensor for counting directly by customized program using matlab. Deterministic migration is used to concentrate CTC at high flow rate. Also, CTCs flow at a moderate speed so that it is not streaked as much as they are imaged by adjusting resistance of the fluid and widening the channel width at the area of the image sensor. In addition, Customized 3D printing structure is used to align the image sensor and the concentration device. Firstly, objects displayed for each frame in the captured image were counted. In order to prevent counting with duplicate, ‘Matching area’ is setting to matching objects in current and previous frame. Using the device and algorithm proposed in this study, we achieved to 100% and 85% of accuracy for using 15μm fluorescence bead test and CTC coated with 2μm fluorescence bead test at 600μl/min for 10 objects per ml. The proposed method can count the number of CTCs in a short time and it is easy to use because there is no need for additional processing. It is also expected to be available for point of care testing (POCT) because the device is small and portable.
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