多模态反馈与自适应时序优化的智能细胞电融合控制系统研究

摘要 (Abstract)

在单克隆抗体（mAb）制备以及基因工程中，细胞电融合技术是其中的一个重要环节。但是传统的开环电融合系统一般依靠经验参数来控制Pearl Chain的效果不稳定、膜击穿不可逆并且效率低下的问题。

本项目提出并验证了以多模态反馈和自适应时序优化为基础的智能细胞电融合控制系统的方案。系统创新地采用微观图像形态学分析以及微流控阻抗谱（EIS）双重反馈机制，通过模糊PID算法实时动态调节脉冲时间和幅度来达到目的。实验表明，在小鼠骨髓瘤细胞与脾细胞之间的融合试验中，该体系可以使融台率提高到42.5%，比对照组提高了180%左右，并且能够保证在96孔板上至少有7个活化状态的ELISA阳性信号出现，从而为高通量生物制造提供了一种可靠的工程解决方案。

1. 研究背景及问题 (Introduction)

细胞电融合（Electrofusion）是通过高压脉冲瞬间击穿膜脂双层来实现相邻的两个或多个靶向性地原生质体相互接触，并发生碰撞而结合的过程。虽然比PEG化学交联有无毒、可控性强的优点，但是在实际工程应用中仍然存在三个问题：

参数固化：传统的仪器使用固定的脉冲时序，不能适应细胞批次间的异质性（Heterogeneity）。

焦耳热效应：长时间的介电电泳（DEP）会使培养液温度上升，从而降低细胞活性。

状态不可见：缺少实时过程监控，在最佳融合窗口期内不能准确触发直流脉冲。

本研究的目的就是建立一个“感知-决策-执行”的闭环控制系统。

2. 系统架构设计（System Architecture）

本系统采用分层分布式结构，主要由高频高压脉冲发生单元、显微视觉采集模块、阻抗检测电路和上位机智能控制中心构成。

智能细胞电融合闭环控制系统拓扑结构图

2.1 多模态反馈机制

系统并不单一地依靠视觉或者电学信号，而是采用多模态数据融合（Multi-modal Data Fusion）的方法：

视觉模态（Visual Modality）：用OpenCV算法对显微图像进行实时处理，提取细胞串连长度、偏转角度以及接触面紧密度特征。

电学模态（Electrical Modality）：用微电极来实时监测腔室中等效阻抗的变化。当细胞完成介电电泳排列的时候，相邻两间之间的电阻就会有明显的收敛现象出现。

3. 关键技术实现 (Methodology)

3.1 基于计算机视觉的细胞排列状态识别

在AC交流电场的作用下，细胞发生介电泳现象而排列成串（Pearl Chain）。为了抓住最佳的融合时机，在YOLOv8的基础上改进了对细胞形态进行识别的方法。

算法逻辑：

ROI提取：自动识别电极间隙区域。

形态学滤波：去掉杂质噪声。

特征计算：求得

介电电泳场下的细胞排列（Pearl Chain Formation）显微成像

3.2 自适应时序优化策略（Adaptive Timing Control）

传统的电融合使用的是“固定AC时间→ 固定DC脉冲”的方式。本研究设计了自适应模糊PID控制器：

其中输入量e(t)是当前细胞排列状态和理想模型之间的偏差。系统会根据误差来动态地改变AC电场的作用时间T_AC以及DC击穿脉冲的大小V_DC。

策略A：如果发现细胞排列很快而且很紧密的话，系统就会自动提前发出DC脉冲信号来避免不必要的焦耳热损伤。

策略B：如果阻抗反馈显示接触不良，系统就会自动叠加微扰动信号来改善接触面。

4. 实验结果与分析（Results & Discussion）

我们在微流控芯片上对SP2/0骨髓瘤细胞做了一系列对照实验。

4.1 融合效率比较

实验数据表明，自适应控制组（Adaptive Group）的融合产率比传统开环组（Open-loop Group）要高得多。

数据亮点：

杂交瘤生长率：提高到 42.5% ±3.2％

细胞存活率：为 88.4%（相比传统组的72.1%，提高了很多）

热损伤指数降低大约35%

4.2 时序动态响应

用示波器所记录到的脉冲序列，可以看出智能系统输出的是一个随细胞状态变化而不断调整“呼吸式”的包络特征，在这之后就可以证明算法具有自适应性。

系统输出的自适应电融合脉冲时序波形图

5. 结论 (Conclusion)

本研究成功地建立了一种集成了机器视觉和阻抗传感的智能细胞电融合系统。采用时序自适应优化算法来解决传统上存在的“盲合”的问题，从而提高效率。该技术在杂交瘤抗体制备方面效果很好，在植物原生质体融合、核移植等其他领域也有很好的应用前景。

未来的工作重点就是研究深度学习模型在复杂电场环境下的泛化能力，以及微流控芯片的高通量集成设计。