Tóm tắt công nghệ
Một công ty của Nga từ Akademgorodok, Novosibirsk đã phát triển công nghệ phân tích tế bào theo dòng chảy thế hệ mới. Nhờ một hệ thống quang học và thuật toán xử lý dữ liệu gốc do công ty phát triển, khối lượng thông tin xử lý đã tăng lên đáng kể. Công nghệ này cho phép chẩn đoán sớm bệnh ung thư và miễn dịch bằng phương pháp hình thái các tế bào máu. Công ty quan tâm đến việc liên doanh hoặc thỏa thuận cấp phép.
Ưu điểm và tính mới
Sự khác biệt chính của máy phân tích tế bào theo dòng chảy so với máy phân tích tế bào với cấu hình tiêu chuẩn là một hệ thống quang học mà trong đó ánh sáng được tán xạ từ hạt đơn được quét qua khẩu độ của bộ tách sóng quang trong chuyển động theo dòng chảy. Như vậy, tán xạ ánh sáng không được đo theo hai góc khối, nhưng được đo liên tục giữa khoảng cách góc, tạo thành hàm chỉ tiêu tán xạ ánh sáng. Trong thực tế, hàm chỉ tiêu tán xạ ánh sáng đóng vai trò như dấu vân tay để nhận dạng các hạt, và chứa tất cả các thông tin cần thiết về các đặc điểm hình thái của các hạt. Để xác định các đặc tính của một hạt với các phương pháp toán học cơ bản, vấn đề tán xạ đảo được giải quyết. Điều này cho phép nhận được một lượng thông tin lớn hơn, Ưu điểm chính của giải pháp khoa học là sự gia tăng đáng kể các dữ liệu đo được của một tế bào đơn trong mật độ tế bào. Máy phân tích máu dựa trên phân tích tế bào theo dòng chảy cung cấp một bộ đầy đủ các thông số có thể phát hiện bệnh ở giai đoạn đầu, và đưa ra đánh giá chính xác về chất lượng điều trị. Hiệu quả này đạt được bằng cách sử dụng kết hợp của hai ý tưởng: hệ thống quang học gốc và các thuật toán phát triển xử lý dữ liệu. Do tính độc đáo của phương pháp phân tích được đề xuất, mô hình của thiết bị chẩn đoán này không có sẵn trên thị trường.
Giai đoạn triển khai
Sẵn sàng giới thiệu
Hiện trạng sở hữu trí tuệ
Đã được cấp patent
Phạm vi đối tác
Các nhà sản xuất thiết bị y tế
Liên hệ
Trung tâm đổi mới Koltsovo, vùng Novosibirsk
Mạng lưới chuyển giao công nghệ của Nga (RTTN)
http://www.linkelin.com/company/russian-technology-transfer-network