Aslan und Mitarbeiter:innen haben ein tragbares bildgebendes Durchflusszytometer entwickelt, das auf einem Smartphone basiert. Das System besteht aus einer LED, einem Mikrofluidik-Chip sowie einem Objektiv, um die Smartphone-Kamera nutzen zu können. Das Team hat zudem einen open-source maschinellen Lernalgorithmus entwickelt, der zwischen verschiedenen Zellmorphologien unterscheidet – dies gelang in ersten Testapplikationen. Perspektivisch eröffnet das System vor allem in der klinischen Diagnostik Möglichkeiten, etwa um Tumorzellen und gesunde Zellen zu unterscheiden. BM Anal. Chem. 2023, doi: 10.1021/asc.analchem.3c03213