CountAnywhere: frugal cell counting and viability from smartphone hemocytometer photos
CountAnywhere एक ब्राउज़र-आधारित प्लेटफ़ॉर्म है जो स्मार्टफोन हेमोसाइटोमीटर (hemocytometer) तस्वीरों और फाइन-ट्यून किए गए AI मॉडल्स का लाभ उठाकर तेज़, सटीक और हार्डवेयर-मुक्त सेल काउंटिंग और व्यवहार्यता (viability) मूल्यांकन प्रदान करता है, जो सटीकता और दक्षता दोनों में पारंपरिक मैन्युअल तरीकों से बेहतर प्रदर्शन करता है।
मूल पेपर CC BY 4.0 (https://creativecommons.org/licenses/by/4.0/) के तहत लाइसेंस किया गया है। यह एक ऐसे प्रीप्रिंट की AI से तैयार की गई व्याख्या है जिसकी अभी सहकर्मी समीक्षा नहीं हुई है। यह चिकित्सकीय सलाह नहीं है। इस सामग्री के आधार पर स्वास्थ्य संबंधी फैसले न लें। पूरा डिस्क्लेमर पढ़ें
लगभग हर उस प्रयोगशाला में जहाँ वैज्ञानिक जीवित कोशिकाओं को उगाते हैं, रोज़ाना एक सामान्य लेकिन महत्वपूर्ण कार्य होता है: उनकी गिनती करना। इससे पहले कि शोधकर्ता यह अध्ययन कर सकें कि एक दवा ट्यूमर को कैसे प्रभावित करती है, एक वायरस ऊतकों को कैसे संक्रमित करता है, या स्टेम कोशिकाएं नए अंगों में कैसे बदलती हैं, उन्हें यह सटीक रूप से जानना होगा कि उनके पास कितनी कोशिकाएं हैं और उनमें से कितनी जीवित हैं। दशकों से, यह काम एक कांच की स्लाइड के साथ किया जाता रहा है जिसे हेमोसाइटोमीटर (hemocytometer) कहा जाता है, जो इसकी सतह पर उकेरे गए ग्रिड के ऊपर तरल की एक छोटी बूंद को थामे रखता है। एक वैज्ञानिक इस स्लाइड को सूक्ष्मदर्शी (microscope) के नीचे रखता है, आईपीस (eyepiece) के माध्यम से देखता है, और ग्रिड के खानों में कोशिकाओं की गिनती करता है। यह एक धीमी, उबाऊ प्रक्रिया है जो पूरी तरह से मानवीय आंखों और गिनती करने वाले व्यक्ति के धैर्य पर निर्भर करती है। क्योंकि लोग थक जाते हैं या उनका ध्यान भटक जाता है, इसलिए दो अलग-अलग वैज्ञानिक कोशिकाओं की एक ही बूंद की गिनती कर सकते हैं और अलग-अलग संख्या प्राप्त कर सकते हैं। इस समस्या को हल करने के लिए, कई प्रयोगशालाएं अब महंगी स्वचालित मशीनें खरीदती हैं जो उनके लिए कोशिकाओं की गिनती करती हैं, लेकिन इन उपकरणों की कीमत हजारों डॉलर होती है और प्रत्येक नमूने के लिए विशेष डिस्पोजेबल स्लाइड की आवश्यकता होती है, जिससे समय के साथ काफी लागत बढ़ जाती है।
मैरीलैंड विश्वविद्यालय स्कूल ऑफ मेडिसिन के शोधकर्ताओं की एक टीम ने इस समस्या को संभालने का एक नया तरीका विकसित किया है जिसमें न तो किसी महंगी मशीन की आवश्यकता है और न ही किसी विशेष स्लाइड की। उन्होंने 'काउंट एनीव्हेयर' (CountAnywhere) नामक एक मुफ्त, ब्राउज़र-आधारित टूल बनाया है जो एक मानक स्मार्टफोन को सेल काउंटर में बदल देता है। यह प्रणाली कांच की स्लाइड की सूक्ष्मदर्शी के माध्यम से एक तस्वीर लेने और गणना करने के लिए स्लाइड पर पहले से मौजूद ग्रिड का उपयोग करके काम करती है। एक समर्पित उपकरण के बजाय, सॉफ्टवेयर क्षेत्र को मापने के लिए ग्रिड लाइनों को एक रूलर (पटरी) के रूप में उपयोग करता है, यह जांचता है कि क्या छवि उपयोग के लिए पर्याप्त स्पष्ट है, और फिर चित्र में प्रत्येक कोशिका की पहचान करता है और उन्हें गिनता है। यह भी निर्धारित करता है कि प्रत्येक कोशिका जीवित है या मृत, यह जांचकर कि वह अपने आस-पास के परिवेश की तुलना में कितनी गहरी या हल्की दिखाई देती है। यह दृष्टिकोण महंगे उपकरणों और डिस्पोजेबल सामग्रियों की आवश्यकता को समाप्त करता है, जिससे सटीक कोशिका गणना किसी भी ऐसी प्रयोगशाला के लिए सुलभ हो जाती है जिसके पास सूक्ष्मदर्शी और फोन है।
शोधकर्ताओं ने इस प्रणाली को उन साधारण तस्वीरों के साथ काम करने के लिए बनाया है जो वैज्ञानिक कोशिकाओं को देखते समय पहले से ही लेते हैं। जब कोई उपयोगकर्ता मानक कांच की स्लाइड से ग्रिड के खानों की चार तस्वीरें अपलोड करता है, तो सॉफ्टवेयर पहले छवि में ग्रिड लाइनों को ढूंढता है। यह फोटो में किसी भी झुकाव या विरूपण (distortion) को ठीक करने के लिए इन रेखाओं का उपयोग करता है, जिससे यह सुनिश्चित होता कि मापा गया क्षेत्र ठीक एक वर्ग मिलीमीटर है, चाहे फोन सूक्ष्मदर्शी से कितनी भी दूर क्यों न हो या किस प्रकार का फोन उपयोग किया गया हो। यह चरण महत्वपूर्ण है क्योंकि यह एक साधारण स्नैपशॉट को एक सटीक माप उपकरण में बदल देता है। एक बार जब छवि ठीक हो जाती है, तो सॉफ्टवेयर कोशिकाओं को खोजने के लिए क्षेत्र को स्कैन करता है। शुरुआती परीक्षणों में, छवियों में वस्तुओं को खोजने के लिए डिज़ाइन किए गए एक सामान्य-उद्देश्य वाले कंप्यूटर प्रोग्राम ने कई कोशिकाओं को छोड़ दिया, विशेष रूप से तब जब वे आपस में घनी थीं या पृष्ठभूमि के समान दिख रही थीं। इसे ठीक करने के लिए, शोधकर्ताओं ने सॉफ्टवेयर को पांच अलग-अलग प्रकार की कोशिकाओं की छवियों पर विशेष रूप से प्रशिक्षित किया, जिसमें उन्हें हेमोसाइटोमीटर में इन कोशिकाओं के दिखने के हजारों उदाहरण दिखाए गए। इस प्रशिक्षण ने सॉफ्टवेयर को उच्च सटीकता के साथ कोशिकाओं को पहचानने में सक्षम बनाया, जिससे वह भीड़भाड़ वाली स्थितियों में भी लगभग हर एक कोशिका को ढूंढ सका।
एक बार जब सॉफ्टवेयर ने कोशिकाओं की पहचान कर ली, तो वह निर्णय लेता है कि कौन सी जीवित हैं और कौन सी मृत। इस विधि में, वैज्ञानिक अक्सर कोशिकाओं को एक नीले रंग (dye) के साथ मिलाते हैं जो केवल क्षतिग्रस्त झिल्ली वाली कोशिकाओं में प्रवेश करता है, जो कि मृत कोशिकाएं होती हैं। जीवित कोशिकाएं चमकीली और स्पष्ट रहती हैं, जबकि मृत कोशिकाएं गहरे नीले रंग की हो जाती हैं। सॉफ्टवेयर प्रत्येक कोशिका की चमक को मापता है और उसकी तुलना उसके ठीक बगल वाले तरल की चमक से करता है। यदि कोशिका अपने परिवेश की तुलना में अधिक गहरी है, तो प्रोग्राम उसे मृत के रूप में चिह्नित करता है; यदि वह अधिक चमकीली है, तो उसे जीवित के रूप में चिह्नित करता है। यह नियम सरल है और इसके लिए विभिन्न प्रकार की कोशिकाओं के लिए जटिल गणनाओं या समायोजन की आवश्यकता नहीं होती है। शोधकर्ताओं ने पांच अलग-अलग सेल लाइन्स की हजारों कोशिकाओं पर इस विधि का परीक्षण किया और पाया कि इसने मानव विशेषज्ञों के समान सटीकता के स्तर के साथ जीवित और मृत कोशिकाओं की पहचान की।
यह देखने के लिए कि वास्तविक दुनिया में यह नई विधि कितनी अच्छी तरह काम करती है, शोधकर्ताओं ने मानव द्वारा की जाने वाली मैन्युअल गिनती और एक वाणिज्यिक स्वचालित मशीन द्वारा की जाने वाली गिनती दोनों के विरुद्ध इसकी तुलना की। उन्होंने कोशिका नमूनों के 128 अलग-अलग खंडों का विश्लेषण किया। परिणामों ने दिखाया कि ऐप वास्तविक गिनती के अधिक करीब था जितना कि मानव काउंटर थे। जब लोगों ने हाथों से कोशिकाओं की गिनती की, तो वे अधिक कोशिकाओं को छोड़ देते थे जैसे-जैसे नमूने में कोशिकाओं की संख्या बढ़ती थी, जिससे वास्तविक उपस्थिति की तुलना में कम गिनती होती थी। हालाँकि, ऐप ने यह गलती नहीं की; इसने बिखरी हुई या बहुत घनी, दोनों ही स्थितियों में कोशिकाओं का समान अनुपात गिना। गति के मामले में, ऐप भी काफी तेज था। ऐप का उपयोग करके नमूने की पूरी गिनती में लगभग 50 सेकंड लगे, जबकि मैन्युअल गिनती में औसतन 122 सेकंड लगे। वाणिज्यिक मशीन लगभग 17 सेकंड में सबसे तेज़ थी, लेकिन इसके लिए एक समर्पित उपकरण और प्रत्येक नमूने के लिए एक डिस्पोजेबल स्लाइड की आवश्यकता थी, जबकि ऐप ने केवल पुन: प्रयोज्य कांच की स्लाइड और फोन का उपयोग किया।
शोधकर्ताओं ने विभिन्न प्रकार की कोशिकाओं और विभिन्न स्मार्टफोन मॉडल, जिनमें एंड्रॉइड और एप्पल दोनों डिवाइस शामिल हैं, का उपयोग करके कई सत्रों में अपने निष्कर्षों को मान्य किया। उन्होंने पुष्टि की कि यह प्रणाली तब तक विश्वसनीय रूप से काम करती है जब तक कि छवि फोकस में हो और ग्रिड दिखाई दे रहा हो। उन्होंने यह भी नोट किया कि सॉफ्टवेयर को प्रयोगशाला के भीतर एक स्थानीय कंप्यूटर पर चलाया जा सकता है, जिसका अर्थ है कि इसे काम करने के लिए इंटरनेट कनेक्शन की भी आवश्यकता नहीं है, जो दूरदराज के क्षेत्रों में या सख्त डेटा सुरक्षा नियमों वाले लैब के लिए महत्वपूर्ण है। अध्ययन यह निष्कर्ष निकालता है कि यह विधि कोशिका गणना का लोकतंत्रीकरण करती है, जिससे उन वित्तीय और तकनीकी बाधाओं को हटाया जा सकता है जिन्होंने सटीक, स्वचालित गिनती को कई छोटी प्रयोगशालाओं की पहुंच से दूर रखा था। कांच की स्लाइड पर पहले से मौजूद ग्रिड का उपयोग करके, यह प्रणाली प्रयोगशाला के एक मानक उपकरण को जीवन को मापने के लिए एक शक्तिशाली, सटीक और किफायती उपकरण में बदल देती है।
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