細胞的形狀和大小各不相同。單單是我們的血液就攜帶著種類繁多的細胞——從扁平的、甜甜圈狀的紅細胞到更呈球狀的、吞噬外來顆粒的巨噬細胞，後者是體內最大的細胞之一。細胞計數（或細胞測量）領域長期以來依賴於將細胞分選為其生物成分（如DNA、RNA和蛋白質）的能力，該領域幫助醫生診斷包括癌症在內的問題，在癌症中，細胞會變形為不尋常的形式。
但東京大學應用物理學家和生物工程師太田禎雄表示，目前可用的細胞分選技術存在侷限性。科學家通常使用流式細胞儀——這些裝置的一個子集可以根據細胞內部或表面攜帶的熒游標記分子來識別和分離細胞，細胞在充滿液體的機器中移動，保持其存活。這種幾十年前的方法使研究人員能夠一次性對大量細胞進行分類。但有一個問題：它缺乏評估細胞特定物理形狀（或形態）的能力。這意味著發現諸如腫瘤細胞之類的東西將取決於尋找特定的分子標記，這些分子標記在細胞之間可能有所不同，並且可能難以識別，因為它們並非總是已知的。科學家也可以根據結構對細胞進行分類，但這種笨拙的方法通常需要人類專家透過顯微鏡進行觀察，這速度要慢得多，並且無法同時分析許多細胞。
為了解決這些問題，太田和他的同事開發了一種名為“幽靈”細胞計數法的新技術，該技術可以基於大小和形狀等物理特徵快速分選許多細胞——但無需先生成影像。他們調整了典型的細胞計數設定，並添加了一個單畫素檢測器——一種每次成像一個畫素而不是一次成像數千個畫素的相機——從而建立了一種可以基於熒游標記細胞發出的光來生成獨特簽名的裝置。本質上，這種方法會產生細胞結構的“幽靈”描繪，一種基於啟用的光粒子的可識別的偽影像。
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為了使這項工作有效，科學家首先用熒光染料標記細胞，然後將它們引入一個名為微流體裝置的充滿液體的裝置中。當細胞流過該裝置時，它們會經過一個光源，該光源會啟用染料中的熒光化學物質。這會釋放出光子（光粒子），這些光子被單畫素檢測器拾取並轉換為獨特的簽名，該簽名基於給定細胞的物理特徵。然後，機器學習演算法使用這些幽靈影像即時對細胞進行分類，另一個裝置將進入的細胞分選到單獨的隔室中。
為了測試他們的新技術，太田和他的團隊訓練了一種機器學習演算法，以識別來自人類的乳腺癌細胞和胰腺癌細胞的簽名。該程式能夠準確區分兩種型別的細胞——它們具有相似的大小和結構——當它們混合在一起並透過太田團隊的裝置時，速度為每秒10,000個細胞（速度與目前可用的基於細胞計數的分類技術相似）。他們的研究結果於週四發表在《科學》雜誌上。
儘管一些流式細胞儀已經能夠對細胞進行成像數年，“這是第一個允許基於細胞形態進行物理分選的儀器，”麻省理工學院和哈佛大學博德研究所的計算生物學家安妮·卡彭特（她沒有參與這項工作）在一封電子郵件中寫道。“這是革命性的。”
幽靈細胞計數法可以在臨床和實驗室中的各種應用中發揮作用。例如，該團隊證明該系統還能夠在血液細胞的混合物中精確定位乳腺癌細胞。太田說，這表明該方法可以透過提高識別迴圈病變細胞的能力來幫助癌症診斷和治療。
新技術還可以幫助科學家更好地研究諸如細胞分裂之類的基本生物過程。目前的流式細胞儀無法根據細胞生命週期的特定階段對細胞進行分類，但幽靈細胞計數法可以透過精確定位諸如細胞核的大小和形狀之類的特徵來做到這一點，英國紐卡斯爾大學的細胞生物學家安德魯·菲爾比（他沒有參與這項研究）說。“使用這種方法可以進行無數的實驗，”菲爾比補充道。他說，如果它成功了，“它將永久改變細胞分選和細胞計數領域。”
為了將新方法商業化，太田和他的同事成立了一家名為THINKCYTE的公司。太田說，幽靈細胞計數裝置的樣機計劃於2019年在日本和美國發布。