Automatic Label-Free system for cell viability on-a-chip [Sistema automatico Label-Free per la determinazione della vitalità cellulare su chip]
type: CreativeWork
description: Le piattaforme microfluidiche sono emerse come strumenti potenti per l’analisi di campioni biologici di piccolo volume in ambienti controllati con precisione. Nel contesto della valutazione della vitalità cellulare, gli approcci convenzionali si basano tipicamente sulla marcatura chimica, una procedura invasiva, dispendiosa in termini di tempo e limitata ad analisi di tipo endpoint, che impedisce il riutilizzo dei campioni e richiede strumentazioni ingombranti e costose, come i citofluorimetri a flusso. Queste limitazioni hanno motivato lo sviluppo di sistemi automatici, non invasivi e portatili, in grado di valutare la vitalità cellulare direttamente on-a-chip, preservando l’integrità del campione e riducendo la complessità operativa. La presente tesi introduce un paradigma innovativo per il monitoraggio e la valutazione della vitalità cellulare, integrando l’attuazione idrodinamica con la rilevazione ottica all’interno di una piattaforma microfluidica denominata Hy-based μFlu Viability Analysis. Sfruttando la risposta meccano-biologica delle cellule sottoposte a stimolazione idrodinamica continua, l’approccio Hy-based μFlu Viability trasforma le dinamiche di movimento cellulare in biomarcatori quantitativi correlati alla vitalità. In particolare, è stato impiegato un algoritmo basato sulla Digital Particle Image Velocimetry (DPIV) per ricostruire i profili di velocità cellulare ed estrarre due biomarcatori legati alla risposta dinamica delle cellule nei domini del tempo e della frequenza, risultati efficaci per la classificazione della vitalità. Questa metodologia è stata completamente automatizzata tramite un framework algoritmico ciclico che esegue acquisizione video, analisi dei dati e visualizzazione a intervalli di tempo predefiniti (Time-Slot), consentendo un monitoraggio continuo e non supervisionato della vitalità delle popolazioni cellulari. L’affidabilità e la generalizzabilità del metodo sono state validate su diverse linee cellulari, tra c…
abstract: Le piattaforme microfluidiche sono emerse come strumenti potenti per l’analisi di campioni biologici di piccolo volume in ambienti controllati con precisione. Nel contesto della valutazione della vitalità cellulare, gli approcci convenzionali si basano tipicamente sulla marcatura chimica, una procedura invasiva, dispendiosa in termini di tempo e limitata ad analisi di tipo endpoint, che impedisce il riutilizzo dei campioni e richiede strumentazioni ingombranti e costose, come i citofluorimetri a flusso. Queste limitazioni hanno motivato lo sviluppo di sistemi automatici, non invasivi e portatili, in grado di valutare la vitalità cellulare direttamente on-a-chip, preservando l’integrità del campione e riducendo la complessità operativa. La presente tesi introduce un paradigma innovativo per il monitoraggio e la valutazione della vitalità cellulare, integrando l’attuazione idrodinamica con la rilevazione ottica all’interno di una piattaforma microfluidica denominata Hy-based μFlu Viability Analysis. Sfruttando la risposta meccano-biologica delle cellule sottoposte a stimolazione idrodinamica continua, l’approccio Hy-based μFlu Viability trasforma le dinamiche di movimento cellulare in biomarcatori quantitativi correlati alla vitalità. In particolare, è stato impiegato un algoritmo basato sulla Digital Particle Image Velocimetry (DPIV) per ricostruire i profili di velocità cellulare ed estrarre due biomarcatori legati alla risposta dinamica delle cellule nei domini del tempo e della frequenza, risultati efficaci per la classificazione della vitalità. Questa metodologia è stata completamente automatizzata tramite un framework algoritmico ciclico che esegue acquisizione video, analisi dei dati e visualizzazione a intervalli di tempo predefiniti (Time-Slot), consentendo un monitoraggio continuo e non supervisionato della vitalità delle popolazioni cellulari. L’affidabilità e la generalizzabilità del metodo sono state validate su diverse linee cellulari, tra c…
author: CUTULI, EMANUELA
language: eng
keywords: Microfluidic, Automatic cell viability analysi, Real-time continuous monitoring, Deep learning, Optical cell analysis, Microfluidica, Analisi automatica della vitalità cellulare, Monitoraggio continuo in tempo reale, Analisi cellulare ottica
date published: 2025-12-18
date modified: 2026-07-24T01:34:51Z
provider: Università degli Studi di Catania
publisher: Networked Digital Library of Theses and Dissertations
type: WebPage
source organization: Università degli studi di Catania

PropertyValue
property ID: Handle
value: https://hdl.handle.net/20.500.11769/705035