細胞與基因治療（CGT）被認為是未來醫學的發展趨勢。CGT可以輔助治療癌癥和一些自身免疫性疾病、幫助改善免疫系統，以及治療患有神經系統疾病的病人。但當前 CGT 的推廣應用正面臨嚴峻的挑戰：由于該領域關鍵的無菌測試步驟繁瑣且過程緩慢，導致單劑量試劑價格昂貴。目前市面上，每劑試劑需要花費近 50 萬美元價錢，且每 1000 劑中就有 1 劑會因無菌檢測失敗而失效。高昂的時間和資金成本導致一些重病患者可能失去治療的機會。

來自Cambridge Consultants 的高級物理學家 Josh Gibson 和他的同事希望開發一種自動化系統，以減少無菌測試的時間和資金成本。標準無菌測試過程繁瑣且緩慢，首先需要十天的培養期，然后是實際的無菌測試，這也可能需要十天的時間。“我們意識到，自動化系統可以縮短測試時間，增加患者接受治療的可能性，并減少實驗室中的勞動密集型步驟”，Gibson說。

解鎖CGT大規模推廣應用的關鍵

大約兩年前，Gibson 和同事偶然了解到了普諾飛思的基于事件的 Metavision 傳感器，并將其成功集成到自動污染檢測系統 PureSentry 中。

普諾飛思基于事件的視覺技術受人眼視覺原理的啟發，其Metavision 傳感器包含 300，000 個獨立且異步像素。這些像素本質上是相對變化檢測器，可以根據場景中任何對比度變化獨立激活。激活后，像素會創建一個時間戳事件流，對傳感器內像素位置和亮度發生變化的方向進行編碼。

基于事件的視覺優勢

基于事件的傳感的獨特之處在于，只有當對比度變化超過一定閾值時，傳感器才會生成輸出事件信息。相比傳統相機以固定的幀速率對場景進行采樣，基于事件的方法具有更高的時間分辨率（等效于 》10，000 fps），且產生的數據比傳統方法少10到1，000倍，因此降低了PureSentry 系統對功耗、延遲和數據處理要求。

同時，基于事件的視覺還實現了更高的動態范圍。細胞與周圍環境的對比度較低，普通光學顯微鏡通常需要借助染色標記才能觀察識別。但基于事件的相機可以在低照明的環境中檢測未經染色標記的細胞，并且可以同時追蹤活細胞和微生物。此外，由于傳感器的動態范圍大，PureSentry 系統可以使用 LED 光源替代激光，從而降低了總體成本，并降低了光損傷細胞的風險。

作為 PureSentry 系統的一部分，配備普諾飛思 Metavision 傳感器的顯微鏡可以捕獲視野內細胞發生變化的數據，然后將這些數據發送到處理軟件進行算法處理，如人工智能事件分類算法和決策算法，從而判斷檢測的樣本是無菌的還是受污染的。“我們可以看到顯微鏡下細胞流動經過的信息，并且只使用我們關心的數據”，Gibson說。“由于基于事件的傳感器不會記錄沒有變化的場景信息，（這意味著）機器學習算法可以更容易地識別這些細胞是 T 細胞還是其他奇怪東西。”

作為首個應用普諾飛思基于事件技術的實時檢測原型設備，PureSentry 系統是在快速微生物檢測中部署事件相機的概念驗證，也是應用人工智能助力醫療行業的一個成功案例。目前，Cambridge Consultants 的研究人員已成功使用 PureSentry 實時區分大腸桿菌和 T 細胞。

PureSentry 不僅代表了未來細胞療法和生物工藝中污染檢測的重大突破，同時也揭示了自動化檢測未來發展的可能性。Gibson 和他的同事相信，搭載普諾飛思 Metavision 傳感器的 PureSentry 系統，未來還將在其他領域的污染物檢測發揮更大的潛力。