Cómo está dejando su huella el Cell Painting en el descubrimiento de fármacos
¿Ha oído alguna vez el viejo dicho “Una imagen vale más que mil palabras”? Cuando se trata de pintado de celdas , este dicho es especialmente cierto. Cell Painting es un ensayo basado en imágenes multiplexadas de alto contenido utilizado para realizar perfiles citológicos. La idea es "pintar" o manchar la mayor parte posible de la célula para obtener una imagen representativa de la célula. A continuación, se utiliza un software de análisis de imágenes automático para extraer de cientos a miles de características cuantitativas de la célula, lo que proporciona un perfil fenotípico rico. Aquí, descubrimos algo de luz sobre este nuevo análisis basado en imágenes de alto contenido y el impacto que está teniendo en el descubrimiento de los fármacos.
Avanzar en el campo de la detección de fármacos
En los últimos años, Cell Painting ha ganado popularidad en una amplia gama de áreas de investigación. Por ejemplo, puede derribar o sobreexpresar los genes y mirar su perfil fenotípico para hacerse una idea de las funciones y las rutas de un gen específico.
El descubrimiento de fármacos es otra área en la que la pintura celular realmente está haciendo avances significativos. Se puede utilizar para identificar los objetivos, la toxicidad en las moléculas o los compuestos que se están estudiando. También se puede utilizar para obtener información sobre diferentes mecanismos de acción o vías de señalización. Además, puede probar compuestos en diferentes líneas celulares y evaluar los efectos del fármaco en potencialmente diferentes órganos. Hay estudios en los que se utilizó la pintura de células para detectar compuestos farmacológicos en líneas celulares de cáncer de seno. En estos casos, la posible aplicación se encuentra en el contexto de la medicina personalizada. Al observar los perfiles que producen estos compuestos, los investigadores podían identificar el tratamiento más adecuado para un subtipo clínico específico.
Como todos sabemos, el proceso de detección de fármacos es muy costoso. Normalmente se tarda unos diez años y tiene una alta tasa de deserción, lo que hace que sea muy difícil llevar un fármaco al mercado. Recursion Pharma es un gran ejemplo de una empresa que realmente lidera el camino en el avance del proceso de descubrimiento de fármacos a través de Cell Painting. Implementaban su propia canalización especial de aprendizaje automático para identificar posibles éxitos para el descubrimiento de fármacos. La empresa se fundó en 2013 y ya tienen cuatro candidatos en ensayos 2 clínicos de fase y otros seis en la fase 1.
Las ventajas de utilizar Cell Painting frente a los ensayos tradicionales de etiquetado celular
El análisis de pintura de celdas también es altamente adaptable a diferentes aplicaciones, desde el examen de la función genética hasta la identificación de posibles compuestos terapéuticos para el SARS-CoV-2 . También se ha demostrado que es apto para su uso en diferentes tipos de célula. Esto puede ser útil para evaluar los efectos de los compuestos o las sustancias químicas ambientales en la fisiología humana.
Básicamente, el análisis de pintura de celdas es muy rico en datos, altamente multiplexado y lo más exhaustivo posible. El laboratorio Carpenter del Instituto Amplio lo resume mejor: “Mida todo, haga preguntas más tarde”.
* El análisis de pintura de celdas estándar al que se hace referencia aquí es de Gustadottir et al 2013. Desde entonces, se publicaron otros trabajos utilizando diferentes colores adecuados para su estudio específico.
Elegir el sistema de imágenes de alto contenido y el software de análisis adecuados para la pintura de celdas
Nuestros procesadores de imágenes son muy flexibles y se pueden configurar para satisfacer requisitos específicos de ensayos con campo amplio y varias opciones confocales. Uno de los cuellos de botella para la pintura de celdas está en la velocidad de generación de imágenes, ya que las imágenes se adquieren de una placa 384 de -pocillos y normalmente se obtienen imágenes de nueve lugares en cada uno de ellos. Multiplique esto por cinco canales y obtendrá una enorme cantidad de datos. Ofrecemos soluciones que ayudan a mejorar las velocidades de adquisición de imágenes, como diferentes cámaras y fuentes de luz láser. Nuestros instrumentos también son compatibles con la automatización robótica que transfiere placas hacia adentro y hacia afuera del generador de imágenes para que pueda generar datos continuamente.
Extracción de características utilizando el protocolo de análisis del software IN Carta
Dado que un análisis de pintura de celdas produce objetos de varias formas y tamaños que normalmente están abarrotados o unidos, la extracción de características no sesgadas (es decir, la segmentación) puede ser un obstáculo para la parte del análisis de imágenes del flujo de trabajo. Para ayudar a superar este problema, nuestro software de análisis de imágenes IN Carta� incluye un módulo de aprendizaje automático profundo llamado SINAP, que permite una segmentación de imágenes más precisa y una mayor reproducibilidad de los datos. Y dado que el algoritmo SINAP aprende a segmentar haciendo que los usuarios simplemente se basen en la imagen, es accesible para una amplia gama de usuarios, desde principiantes hasta expertos en software más altamente cualificados.
Más información información sobre nuestras soluciones de análisis y generación de imágenes de alto contenido que se utilizan para la pintura de celdas . Ver el sistema confocal ImageXpress HT.ai y las páginas de software IN Carta.