瑞士生物科技公司Bionomous創新結合微工程設計與機器學習，開發全自動微型生物實體篩選分類和分配設備 | 瑞士創新署中國營

瑞士生物科技公司Bionomous成立於2019年，該公司結合創新的微工程設計與機器學習方法，開發出了世界上第一個人工智能驅動的微生物實體篩選、分類和分配全自動設備EggSorter。該設備可高通量篩檢0.5毫米到2毫米的各類圓形生物實體，每個實體的篩檢時間不超過2秒，準確度高達95%，相較人工篩檢可節省80%的時間。

Bionomous是瑞士洛桑聯邦理工學院（EPFL）的衍生公司，由Frank Bonnet博士和Ana Hernando聯合創立。其創立想法來源於Frank Bonnet參與的一個研究成年斑馬魚行爲的歐洲項目，在項目過程中，Frank Bonnet發現，手動篩選和分揀斑馬魚卵的步驟對於實驗研究而言過於耗時費力。

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斑馬魚因其胚胎的透明度、生長週期短以及與人類基因組高達87%的相似性，成爲遺傳、發育和毒理學研究中最常用的模型生物之一，也是目前唯一適於高通量藥物篩選的脊椎類動物。以斑馬魚爲基礎的研究，在遺傳性疾病、癌症、阿爾茨海默病、藥物發現和毒理學篩查等各個領域都得到了極爲廣泛的應用。然而，靠研究人員手動在顯微鏡下檢查和分揀斑馬魚卵以識別可用於研究的健康樣本是一項艱苦的工作，不僅耗時易錯，不同實驗室之間操作標準也難以統一。

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Bionomous結合創新的微工程設計與機器學習方法，開發出了世界上第一個人工智能驅動的微生物實體篩選、分類和分配全自動設備EggSorter。該設備可高通量篩檢0.5毫米到2毫米的各類圓形生物實體，每個實體的篩檢時間不超過2秒，準確度高達95%，相較人工篩檢可節省80%的時間，能大幅提升實驗效率，促進實驗流程標準化並節約成本。

EggSorter的核心部件是一個轉輪，搭配微流體系統，轉輪能夠連續抓取單個實體並將其置於攝像頭前進行成像。隨後，EggSorter的嵌入式計算機會對每個實體的圖像進行AI分析，按研究目標對實體進行篩選和分類，並最終將實體分配到法爾肯管、培養皿、多孔板或任何定製容器中。

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其中，成像方面，除了明場成像，EggSorter還支持轉基因樣本的熒光成像，能夠實時觀察血管和神經元等特徵。EggSorter的熒光組件包含多達6種波長的濾光片，通過選擇特定大小和強度的生物標記區域，研究人員可以對雙陽性、單陽性和非熒光實體進行觀察和分類。針對非透明實體或者需要雙攝圖像的實體，EggSorter支持增加攝像頭，可從兩個角度拍攝同一樣本，並支持使用反射光對不透明實體進行成像，爲研究人員提供更多的可見性。

在AI分析方面，EggSorter可以按研究人員的要求定製基於AI的深度學習算法，根據受精狀態、發育階段、形態特徵或特定生物標誌物對實體進行分類。經AI分析分類後，健康的樣本會被移液到篩選板或培養皿中，而不合格的樣本則會被運送到單獨的容器中。

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在數據處理方面，EggSorter會對處理過的所有實體進行計數、標記並保存每一個實體的圖片，並將圖片與容器位置相關聯。EggSorter會自動收集有用數據，支持統計數據的檢索，並給出發芽率或熒光表達率等比率以輔助研究。

基於以上功能，EggSorter可以一次性高通量處理數千個實體，且每個實體的篩檢時間不超過2秒，準確度高達95%，其全自動流程可有效地將實驗效率提升35%以上。

Bionomous的設備EggSorter最初是爲篩選、分類斑馬魚胚胎開發的，但其之後被證明可廣泛應用於 0.5毫米到2毫米的各類圓形實體篩檢，如爪蟾卵和胚胎、鱂魚卵和種子等。Bionomous的主要目標市場包括研究機構、CRO機構、生物科技和製藥公司，同時也在探索其技術在水產養殖和農業等領域的應用潛力。

Bionomous的首款設備於2022年獲得了CE認證，並已成功投放市場，目前其客戶布及歐洲、美國、澳大利亞和中國。2023年，Bionomous完成了270萬美元的A輪融資，公司計劃進一步擴大生產規模並加速全球銷售。Bionomous將持續探索其技術在更多領域應用的可能性，服務各類微型生物實體的高通量篩檢效率大幅提升。