A fundamental challenge of biology is to understand the vast heterogeneity of cells, particularly how cellular composition, structure, and morphology are linked to cellular physiology. Unfortunately, conventional technologies are limited in uncovering these relations. We present a machine-intelligence technology based on a radically different architecture that realizes real-time image-based intelligent cell sorting at an unprecedented rate. This technology, which we refer to as intelligent image-activated cell sorting, integrates high-throughput cell microscopy, focusing, and sorting on a hybrid software-hardware data-management infrastructure, enabling real-time automated operation for data acquisition, data processing, decision-making, and actuation. We use it to demonstrate real-time sorting of microalgal and blood cells based on intracellular protein localization and cell-cell interaction from large heterogeneous populations for studying photosynthesis and atherothrombosis, respectively. The technology is highly versatile and expected to enable machine-based scientific discovery in biological, pharmaceutical, and medical sciences.

We theoretically show that the shot-noise-limited sensitivity of stimulated Raman scattering (SRS) microscopy, which enables highcontrast vibrational imaging, is similar to that of coherent anti-Stokes Raman scattering microscopy.We experimentally confirm that the sensitivity of our SRS microscope is lower than the shot-noise limit only by <15 dB, which indicates that the high-sensitivity of SRS microscopy is readily available.

Super-resolution vibrational microscopy is a promising tool to increase the degree of multiplexing of nanometer-scale biological imaging, because the spectral linewidth of molecular vibration is about 50 times narrower than that of fluorescence. However, current techniques of super-resolution vibrational microscopy still suffer from various limitations including the need for cell fixation, high power loading or complicated frequency-modulated detection schemes. Herein we utilize photoswitchable stimulated Raman scattering (SRS) to develop a method that we call reversible saturable optical Raman transitions (RESORT) microscopy, which overcomes these limitations. We first describe a new kind of photoswitchable Raman probe designated DAE620 and then we employ a standard SRS detection scheme to validate its signal activation and depletion characteristics when exposed to low-power (microwatt level) continuous-wave laser light. By harnessing the SRS signal depletion of DAE620 through a donut-shaped beam, we demonstrate super-resolution vibrational imaging of mammalian cells with excellent chemical specificity and spatial resolution beyond the optical diffraction limit. Our results indicate RESORT microscopy to be an effective tool with high potential for multiplexed super-resolution imaging of live cells.

By virtue of the combined merits of flow cytometry and fluorescence microscopy, imaging flow cytometry (IFC) has become an established tool for cell analysis in diverse biomedical fields such as cancer biology, microbiology, immunology, hematology, and stem cell biology. However, the performance and utility of IFC are severely limited by the fundamental trade-off between throughput, sensitivity, and spatial resolution. For example, at high flow speed (i.e., high throughput), the integration time of the image sensor becomes short, resulting in reduced sensitivity or pixel resolution. Here we present an optomechanical imaging method that overcomes the trade-off by virtually "freezing" the motion of flowing cells on the image sensor to effectively achieve 1,000 times longer exposure time for microscopy-grade fluorescence image acquisition. Consequently, it enables high-throughput IFC of single cells at >10,000 cells/s without sacrificing sensitivity and spatial resolution. The availability of numerous information-rich fluorescence cell images allows high-dimensional statistical analysis and accurate classification with deep learning, as evidenced by our demonstration of unique applications in hematology and microbiology.