【技術實現步驟摘要】
本專利技術涉及免疫細胞培養，尤其涉及一種基于活化分析的免疫細胞培養數據監控方法及系統。
技術介紹
1、免疫細胞治療作為一種新興的精準醫學手段，在癌癥、自身免疫疾病及感染性疾病等領域展現出了廣闊的應用前景。然而，免疫細胞培養過程復雜，且其代謝、信號通路傳導以及細胞因子補償調控等指標會直接影響細胞的增殖、活化及功能狀態。因此，對免疫細胞培養過程的數據進行實時監控與精準分析顯得尤為重要。
2、傳統的細胞培養監控主要依賴人工取樣和實驗室觀察檢測，盡管能夠提供一定的數據信息，但其操作復雜、耗時長且難以實現實時性，增加了大量人力成本輸出，難以保障人工監控的時效性。同時，這種培養監控方法可能會因樣本處理不當或操作誤差導致細胞增殖過程中的代謝、信號通路傳導以及細胞因子需求等數據監控出現較大偏差，難以全面反映培養過程中細胞的動態變化。因此，發展一種基于活化分析的免疫細胞培養數據實時監控方法，對于提高培養效率、保證細胞質量以及實現標準化生產具有重要意義。
技術實現思路
1、本專利技術克服了現有技術的不足，提供了一種基于活化分析的免疫細胞培養數據監控方法及系統。
2、為達上述目的，本專利技術采用的技術方案為：
3、本專利技術第一方面提供了一種基于活化分析的免疫細胞培養數據監控方法，包括以下步驟：
4、s102：獲取免疫細胞樣本符合培養要求時熒光標記物的特定激發波長以及標準特定發射波長，基于所述特定激發波長與標準特定發射波長構建熒光標記物的稀有熒光強度域坐標
5、s104：當免疫細胞培養設備監控到培養基出現異常增殖區域時，則通過構建信號蛋白的信號傳導定位模型以分析每條標準信號通路的實際磷酸化活化指數處于導致細胞密度不合理狀態下的異常范圍與否，得到信號通路活化分析結果；
6、s106：當免疫細胞培養設備監控到信號蛋白位于異常標準信號通路上傳導時，此時根據實時代謝產物分布獲取免疫細胞樣本信號蛋白傳導活化的實時代謝網絡，并基于異常標準信號通路對代謝途徑的干擾程度還原實時代謝網絡并進行代謝酶濃度的運算分析，生成代謝活動監控基準；
7、s108：若實時監控檢測到免疫細胞培養的代謝數據存在不合理代謝的狀況，則基于所述代謝活動監控基準的代謝酶濃度偏差量構建細胞因子補償的理想尖峰模型以及實際尖峰模型，結合實際尖峰模型相較于理想尖峰模型差產生的尖峰積分偏差參數對培養免疫細胞樣本的細胞因子進行注射補償調控。
8、更具體地，所述s102步驟，具體包括以下步驟：
9、獲取免疫細胞樣本的培養要求，將所述培養要求導入免疫細胞培養設備的決策終端進行讀取解析，以獲取免疫細胞培養設備針對于免疫細胞樣本符合培養要求的預設培養決策；
10、通過所述預設培養決策提取免疫細胞樣本注入培養基的預設培養區域以及標記于免疫細胞樣本上的熒光標記物種類，基于熒光標記物種類在大數據網絡檢索獲取熒光標記物所需照射的特定激發波長；
11、基于大數據獲取生物細胞知識圖譜，通過生物細胞知識圖譜遍歷識別所述培養要求和特定激發波長，輸出免疫細胞培養設備利用特定激發波長照射熒光標記物達到培養要求時預設培養區域內信號蛋白遷移規定產生的標準特定發射波長；
12、聯立標準特定發射板波長與特定激發波長之間的差異計算獲取信號蛋白在預設培養區域內遷移過程中以符合培養要求為前提下規定產生的斯托克斯位移量，定義為準確斯托克斯位移量，根據所述準確斯托克斯位移量設置異常斯托克斯位移量的稀有熒光強度坐標區間；
13、構建預設培養區域內信號蛋白熒光標記的熒光強度域基底坐標系，以在稀有熒光強度坐標區間內排除準確斯托克斯位移量對應的熒光強度坐標為著色準則，基于著色準則對所述熒光強度域基底坐標系執行熒光著色渲染處理，生成信號蛋白位于預設培養區域內遷移時熒光標記物的稀有熒光強度域坐標參考圖；
14、基于免疫細胞樣本培養過程中的多幀顯微圖像數據構建熒光標記動態分布模型，基于所述稀有熒光強度域坐標參考圖對所述熒光標記動態分布模型進行異常增殖分析，得到培養免疫細胞樣本的異常增殖區域。
15、更具體地，所述s102步驟中，基于免疫細胞樣本培養過程中的多幀顯微圖像數據構建熒光標記動態分布模型，基于所述稀有熒光強度域坐標參考圖對所述熒光標記動態分布模型進行異常增殖分析，得到培養免疫細胞樣本的異常增殖區域，具體包括以下步驟：
16、通過將熒光標記物種類注入免疫細胞樣本的信號蛋白后開始放置于免疫細胞培養設備內培養，利用共聚顯微鏡對免疫細胞培養設備全周期培養免疫細胞樣本過程中培養基的增殖狀況進行實時觀察捕捉，得到既定增殖時序上免疫細胞樣本處于預設培養區域內增殖的多幀顯微圖像數據；
17、構建免疫細胞位于預設培養區域增殖的狀態空間模型，獲取所述狀態空間模型在既定增殖時序上描述空間狀態的一階微分方程，以多幀顯微圖像數據為輸入項求解出一階微分方程的狀態變量，通過狀態空間模型對狀態變量進行擬合，生成既定增殖時序上標記于免疫細胞樣本的熒光標記物位于預設培養區域內的熒光標記動態分布模型；
18、獲取免疫細胞樣本達到培養要求時的規定增殖特征，通過熒光標記動態分布模型獲取既定增殖時序上免疫細胞樣本產生規定增殖特征的增殖間隔，根據所述增殖間隔構建既定增殖時序的增殖步長矩陣；
19、通過熒光標記動態變化模型剝離出既定增殖時序上信號蛋白位于預設培養區域遷移時的熒光標記物遷移切片，獲取每個熒光標記物遷移切片所檢測到的實時熒光強度坐標值，判斷稀有熒光強度域坐標參考圖中是否可查詢到每一個所述實時熒光強度坐標值；
20、若稀有熒光強度域坐標參考圖中可查詢到實時熒光強度坐標值，則說明此時信號蛋白上熒光標記物的特征性熒光出現熒光波長異常，標定該實時熒光強度坐標值為異常熒光強度坐標值；
21、通過增殖步長矩陣坐標定位所述異常熒光強度坐標值對應的異常增殖節點，得到異常增殖節點的起始增殖節點與終止增殖節點，根據所述起始增殖節點與終止增殖節點在預設培養區域內規劃出現異常增殖節點的增殖區域，得到培養免疫細胞樣本的異常增殖區域。
22、更具體地，所述s104步驟，具體包括以下步驟：
23、當免疫細胞培養設備監控到培養基中免疫細胞出現異常增殖區域時，此時獲取免疫細胞種類信息，通過生物細胞知識圖譜識別所述免疫細胞種類信息，得到免疫細胞的標準信號通路導圖，基于所述標準信號通路導圖構建免疫細胞的標準信號通路模型；
24、基于異常增殖區域內熒光標記物遷移切片的實時熒光強度坐標值在標準信號通路模型中擬合信號蛋白的終止分布位置，生成信號蛋白位于免疫細胞的信號通路內的信號傳導定位模型；
25、利用激酶活性測定法檢測對標于所述信號傳導定位模型的實體免疫細胞內組織蛋白在每條標準信號通路上的磷酸化水平，得到每條標準信號通路的實際磷酸化活化指數；
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1.一種基于活化分析的免疫細胞培養數據監控方法，其特征在于，包括以下步驟：
2.根據權利要求1所述的一種基于活化分析的免疫細胞培養數據監控方法，其特征在于，所述S102步驟，具體包括以下步驟：
3.根據權利要求2所述的一種基于活化分析的免疫細胞培養數據監控方法，其特征在于，所述S102步驟中，基于免疫細胞樣本培養過程中的多幀顯微圖像數據構建熒光標記動態分布模型，基于所述稀有熒光強度域坐標參考圖對所述熒光標記動態分布模型進行異常增殖分析，得到培養免疫細胞樣本的異常增殖區域，具體包括以下步驟：
4.根據權利要求1所述的一種基于活化分析的免疫細胞培養數據監控方法，其特征在于，所述S104步驟，具體包括以下步驟：
5.根據權利要求1所述的一種基于活化分析的免疫細胞培養數據監控方法，其特征在于，所述S106步驟，具體包括以下步驟：
6.根據權利要求5所述的一種基于活化分析的免疫細胞培養數據監控方法，其特征在于，所述S106步驟中，通過引入瓦博格效應分析異常標準信號通路對于疑似代謝錯誤途徑的實際代謝重編程干擾程度，以基于實際代謝重編
7.根據權利要求1所述的一種基于活化分析的免疫細胞培養數據監控方法，其特征在于，所述S108步驟，具體包括以下步驟：
8.一種基于活化分析的免疫細胞培養數據監控系統，其特征在于，所述免疫細胞培養數據監控系統包括存儲器與處理器，所述存儲器中儲存一種基于活化分析的免疫細胞培養數據監控方法程序，所述免疫細胞培養數據監控方法程序被所述處理器執行時，實現如權利要求1-6任一項所述的免疫細胞培養數據監控方法步驟。
...【技術特征摘要】
1.一種基于活化分析的免疫細胞培養數據監控方法，其特征在于，包括以下步驟：
2.根據權利要求1所述的一種基于活化分析的免疫細胞培養數據監控方法，其特征在于，所述s102步驟，具體包括以下步驟：
3.根據權利要求2所述的一種基于活化分析的免疫細胞培養數據監控方法，其特征在于，所述s102步驟中，基于免疫細胞樣本培養過程中的多幀顯微圖像數據構建熒光標記動態分布模型，基于所述稀有熒光強度域坐標參考圖對所述熒光標記動態分布模型進行異常增殖分析，得到培養免疫細胞樣本的異常增殖區域，具體包括以下步驟：
4.根據權利要求1所述的一種基于活化分析的免疫細胞培養數據監控方法，其特征在于，所述s104步驟，具體包括以下步驟：
5.根據權利要求1所述的一種基于活化分析的免疫細胞培養數據監控方法，其特征在于，所述s106步驟，具體包括以下步驟：
【專利技術屬性】
技術研發人員：卓成柳，冷玉嬌，
申請(專利權)人：深圳中旭細胞再生醫學研究有限公司，
類型：發明
國別省市：
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