Wie das Cell Painting die Wirkstoffforschung prägt

Haben Sie jemals das alte Sprichwort gehört: „Ein Bild sagt mehr als tausend Worte“? Beim Cell Painting trifftdieses Sprichwort besonders zu. Das Cell Painting ist ein bildbasierter High-Content-Multiplex-Assay, der für das zytologische Profiling eingesetzt wird. Die Idee ist, so viel wie möglich von der Zelle zu „malen“ oder zu färben, um ein repräsentatives Bild der Zelle zu erhalten. Die automatisierte Bildanalysesoftware wird dann verwendet, um Hunderte bis Tausende quantitativer Merkmale der Zelle zu extrahieren und so ein reichhaltiges phänotypisches Profil zu bieten. Hier werfen wir ein paar Blicke auf diesen neuen, bildbasierten High-Content-Assay und die Auswirkungen, die er auf die Wirkstoffforschung hat.

Repräsentatives Bild der Zelle

Weiterentwicklung des Bereichs der Wirkstoffforschung

In den letzten Jahren hat das Cell Painting in einer Vielzahl von Forschungsgebieten an Popularität gewonnen. Sie können zum Beispiel Gene herunterklopfen oder überexprimieren und ihr phänotypisches Profil betrachten, um die Funktionen und die Signalwege eines bestimmten Gens in den Griff zu bekommen.

Die Wirkstoffforschung ist ein weiterer Bereich, in dem Cell Painting wirklich bedeutende Fortschritte macht. Es kann zur Identifizierung von Zielmolekülen, Toxizitäten in Molekülen oder untersuchten Verbindungen verwendet werden. Es kann auch verwendet werden, um Einblicke in verschiedene Wirkmechanismen oder Signalwege zu gewinnen. Darüber hinaus können Sie Verbindungen in verschiedenen Zelllinien testen und die Wirkung von Wirkstoffen auf potenziell verschiedene Organe beurteilen. Es gibt Studien, in denen das Cell Painting zum Screening pharmakologischer Verbindungen in Brustkrebszelllinien verwendet wurde. In diesen Fällen liegt die potenzielle Anwendung im Kontext der personalisierten Medizin. Durch die Betrachtung der Profile, die diese Verbindungen erzeugen, konnten Forscher die am besten geeignete Behandlung für einen spezifischen klinischen Subtyp identifizieren.

Wie wir alle wissen, ist der Prozess der Wirkstoffforschung sehr kostspielig. Es dauert üblicherweise etwa zehn Jahre und weist eine hohe Fluktuationsrate auf, was es sehr schwierig macht, ein Arzneimittel auf den Markt zu bringen. Recursion Pharma ist ein großartiges Beispiel für ein Unternehmen, das wirklich führend in der Weiterentwicklung des Wirkstoffforschungsprozesses durch Cell Painting ist. Sie implementierten ihre eigene spezielle Pipeline für maschinelles Lernen, um potenzielle Treffer für die Wirkstoffforschung zu identifizieren. Das Unternehmen wurde gegründet 2013 und hat bereits vier Kandidaten in 2 klinischen Phase-Studien und weitere sechs Kandidaten in Phase 1.

Vorteile der Verwendung von Cell Painting gegenüber herkömmlichen zellulären Labeling-Assays

Das Cell Painting oder phänotypische Profiling unterscheidet sich von den meisten klassischen bildbasierten Screening-Assays, da Sie ein viel breiteres Netz werfen, um so viele Daten wie möglich zu sammeln. Mit anderen Worten, sie ist unvoreingenommen. In herkömmlichen Screening-Assays verwenden Wissenschaftler hypothesengesteuerte Ansätze, was bedeutet, dass sie normalerweise einige spezifische Ziele in ihrem Assay analysieren und eine Handvoll Merkmale messen würden. Umgekehrt sammeln Sie mit Cell Painting alle Informationen mit einem standardisierten Assay*. Da die Studie nicht auf eine Hypothese oder bereits vorhandene Informationen beschränkt ist, erhöht das Profiling von Assays die Chance auf neue Entdeckungen. Darüber hinaus können die aus einem Experiment gesammelten Daten möglicherweise für zukünftige Experimente verwendet werden. Diese Daten können unterschiedlich gewonnen werden, um andere biologische Prozesse zu erforschen.
Zelllackierung

Der Cell-Painting-Assay ist zudem hochgradig an verschiedene Anwendungen anpassbar, von der Untersuchung der Genfunktion bis zur Identifizierung potenzieller therapeutischer Verbindungen für SARS-CoV-2. Es hat sich auch als geeignet für die Verwendung auf verschiedenen Zelltypen erwiesen. Dies ist möglicherweise nützlich, um die Auswirkungen von Verbindungen oder Umweltchemikalien auf die menschliche Physiologie zu bewerten.

Im Grunde genommen ist der Cell-Painting-Assay sehr datenreich, hochmultiplexig und so gründlich wie möglich. Das Carpenter-Labor am Broad Institute fasst es am besten zusammen: „Alles messen, später Fragen stellen“.

* Der hier genannte Standard-Cell-Painting-Assay stammt von Gustadottir et al2013. Seitdem wurden weitere Arbeiten veröffentlicht, die verschiedene Farbstoffe verwendeten, die für ihre spezifische Studie geeignet waren.

Auswahl des richtigen High-Content-Imaging-Systems und der richtigen Analysesoftware für das Cell Painting

Flexibilität, Geschwindigkeit und Funktionsextraktion sind wichtige Faktoren, die bei der Auswahl eines High-Content-Imaging-Systems und einer Analysesoftware für Ihren Cell-Painting-Assay zu berücksichtigen sind. High-Content-Imaging-Plattformen wie das ImageXpress® Confocal HT.ai System, die neueste Ergänzung unseres Portfolios an zellulären Imaging-Systemen, können im Imaging-Bereich eines Cell-Painting-Assays verwendet werden. Die bahnbrechende Arbeit am Cell Painting stammte vom Carpenter-Labor am Broad Institute mit unserem ImageXpress System. Die Farbstoffe wurden für die Filtersets in unserem System optimiert.

Unsere Imager sind hochflexibel und können mit Weitwinkel- und verschiedenen konfokalen Optionen so konfiguriert werden, dass sie spezifische Assay-Anforderungen erfüllen. Einer der Engpässe für das Cell Painting liegt in der Imaging-Geschwindigkeit, da Bilder von einer 384-Well-Platte aufgenommen werden und in jeder Vertiefung in der Regel neun Stellen aufgenommen werden. Multiplizieren Sie dies mit fünf Kanälen und Sie erhalten eine große Menge an Daten. Wir bieten Lösungen an, die zur Verbesserung der Bilderfassungsgeschwindigkeit beitragen, z. B. verschiedene Kameras und Laserlichtquellen. Unsere Instrumente sind auch mit der Roboterautomatisierung kompatibel, die Platten in den Imager und aus diesem heraus überträgt, sodass Sie kontinuierlich Daten erzeugen können.

IN Carta™ Image Analysis Software

Funktionsextraktion mit IN Carta Software Analyseprotokoll

Da ein Cell-Painting-Assay Objekte verschiedener Formen und Größen produziert, die üblicherweise überfüllt oder verklumpt sind, kann die Extraktion unvoreingenommener Merkmale (d. h. Segmentierung) ein Hindernis für den Bildanalyseteil des Arbeitsablaufs darstellen. Um diese Herausforderung zu meistern, umfasst unsere IN Carta™ Image Analysis Software ein Deep-Machine-Learning-Modul namens SINAP, das eine genauere Bildsegmentierung und eine höhere Reproduzierbarkeit der Daten ermöglicht. Und da der SINAP-Algorithmus das Segmentieren lernt, indem er die Benutzer einfach auf das Bild zeichnen lässt, ist er für eine Vielzahl von Benutzern zugänglich – von Anfängern bis hin zu hochqualifizierten Softwareexperten.

Erfahren Sie mehr über unsere High-Content-Imaging- und Analyselösungen, die für das Cell Painting verwendet werden. ImageXpress Confocal HT.ai System und IN Carta Software-Seiten anzeigen.

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