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Pintura celular

La técnica de pintura celular, un ensayo de alto contenido basado en imágenes para la caracterización morfológica mediante colorantes fluorescentes multiplexados, utiliza colora...

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La técnica de pintura celular, un ensayo de alto contenido basado en imágenes para la caracterización morfológica mediante colorantes fluorescentes multiplexados, utiliza colorantes fluorescentes.
La técnica de pintura celular, un ensayo de alto contenido basado en imágenes para la caracterización morfológica mediante colorantes fluorescentes multiplexados, utiliza colorantes fluorescentes.

El ensayo de tinción celular [ 1 ] es una técnica de imagen de alto contenido y alto rendimiento que se utiliza para capturar una amplia gama de fenotipos celulares en respuesta a diversas perturbaciones. [ 2 ] Estos fenotipos, a menudo denominados "perfiles morfológicos", pueden utilizarse para comprender diversos fenómenos biológicos, incluidas las respuestas celulares a cambios genéticos, tratamientos farmacológicos y otros cambios ambientales. [ 3 ] Esta técnica ha sido adoptada por muchas compañías farmacéuticas para la caracterización de compuestos, incluidas Recursion Pharmaceuticals, [ 4 ] Bayer [ 5 ] y AstraZeneca . [ 6 ]

Metodología

En el ensayo de tinción celular, las células se tiñen con seis colorantes fluorescentes que marcan diferentes compartimentos celulares, incluyendo núcleos , citoplasma , retículo endoplasmático , aparato de Golgi , mitocondrias y actina . Posteriormente, se capturan imágenes de alta resolución mediante microscopía de fluorescencia automatizada y se aplican algoritmos de análisis de imágenes para extraer miles de características morfológicas. [ 7 ] Estas características forman la base del perfil morfológico para cada perturbación. [ 8 ]

Aplicaciones

Dada su capacidad para capturar una amplia gama de respuestas celulares, el ensayo de tinción celular se ha convertido en una herramienta poderosa en el campo del descubrimiento de fármacos . [ 9 ] Al comparar los perfiles morfológicos de las células tratadas con diferentes compuestos, los investigadores pueden identificar posibles candidatos a fármacos, toxicidad [ 10 ] o comprender el mecanismo de acción de los fármacos existentes. [ 11 ] [ 12 ] En combinación con perturbaciones genéticas, el ensayo puede utilizarse para determinar la función de los genes o para comprender los mecanismos subyacentes de las enfermedades genéticas. [ 13 ] Al observar cómo las células de modelos de enfermedades difieren en sus perfiles morfológicos de las células sanas, los investigadores pueden obtener información sobre los mecanismos de la enfermedad y las posibles intervenciones terapéuticas. [ 14 ]

Limitaciones y desafíos

Si bien el ensayo de tinción celular ofrece una gran cantidad de información, no está exento de desafíos. La alta dimensionalidad de los datos requiere herramientas computacionales sofisticadas para su análisis. Además, la interpretación de los perfiles morfológicos en términos de la biología subyacente a veces puede ser compleja. [ 15 ] Con los avances en la tecnología de imágenes y el aprendizaje automático, se espera que la resolución y la profundidad de los perfiles morfológicos aumenten, lo que permitirá obtener información aún más detallada sobre la biología celular. Asimismo, a medida que la comunidad científica continúa generando datos mediante el ensayo de tinción celular, se impulsa la creación de repositorios compartidos para facilitar la investigación colaborativa y los descubrimientos basados ​​en datos. [ 16 ]

Científicos destacados y contribuciones

Véase también

Obras destacadas

  1. Bray, Mark-Anthony; Singh, Shantanu; Han, Han; Davis, Chadwick T; Borgeson, Blake; Hartland, Cathy; Kost-Alimova, Maria; Gustafsdottir, Sigrun M; Gibson, Christopher C; Carpenter, Anne E (25 de agosto de 2016). "Cell Painting, un ensayo basado en imágenes de alto contenido para la caracterización morfológica mediante colorantes fluorescentes multiplexados". Nature Protocols . 11 (9): 1757–1774. doi : 10.1038/nprot.2016.105 . ISSN  1754-2189.
  2. Sello, Srijit; Trapotsi, María-Anna; Spjuth, Ola; Singh, Shantanu; Carreras-Puigvert, Jordi; Greene, Nigel; Bender, Andrés; Carpintero, Anne E. (5 de diciembre de 2024). "Pintura celular: una década de descubrimiento e innovación en imágenes celulares". Métodos de la naturaleza : 1–15. doi :10.1038/s41592-024-02528-8. ISSN  1548-7105.

Referencias

  1. ^ Sello, Srijit; Trapotsi, María-Anna; Spjuth, Ola; Singh, Shantanu; Carreras-Puigvert, Jordi; Greene, Nigel; Bender, Andrés; Carpintero, Anne E. (5 de diciembre de 2024). "Pintura celular: una década de descubrimiento e innovación en imágenes celulares" . Métodos de la naturaleza . 22 (2): 254– 268. doi : 10.1038/s41592-024-02528-8 . ISSN 1548-7105 . PMC 11810604 . PMID 39639168 .   
  2. ↑ Bray, Mark-Anthony; Singh, Shantanu; Han, Han; Davis, Chadwick T; Borgeson, Blake; Hartland, Cathy; Kost-Alimova, Maria; Gustafsdottir, Sigrun M; Gibson, Christopher C; Carpenter, Anne E (2016-08-25). "Cell Painting, un ensayo basado en imágenes de alto contenido para la elaboración de perfiles morfológicos utilizando colorantes fluorescentes multiplexados" . Nature Protocols . 11 (9): 1757– 1774. doi : 10.1038/nprot.2016.105 . ISSN 1754-2189 . PMC 5223290. PMID 27560178 .   
  3. ↑ Kohler, Makenzie; MIT, Broad Institute of; Harvard. "Nueva herramienta de perfilado celular basada en imágenes profundiza en la biología metabólica" . phys.org . Consultado el 13 de agosto de 2023 .
  4. ↑ "El sutil arte de los macrodatos: Recursion Pharma mapea el cuerpo" . ZDNET . Consultado el 13 de agosto de 2023 .
  5. ↑ Zapata, Paula A. Marín; Méndez-Lucio, Oscar; Le, Tuan; Jörn Beese, Carsten; Wichard, Jörg; Rouquié, David; Inteligente, Djork-Arné (2023). "Diseño de hits de novo guiado por la morfología celular condicionando las GAN a características fenotípicas de la imagen" . Descubrimiento Digital . 2 (1): 91– 102. doi : 10.1039/D2DD00081D .
  6. ↑ Trapotsi, Maria-Anna; Mouchet, Elizabeth; Williams, Guy; Monteverde, Tiziana; Juhani, Karolina; Turkki, Riku; Miljković, Filip; Martinsson, Anton; Mervin, Lewis (2022). "El perfil morfológico celular permite la detección de alto rendimiento de la firma fenotípica de la quimera de focalización de la proteólisis (PROTAC)" . ACS Chemical Biology . 17 (7): 1733– 1744. bioRxiv 10.1101/2022.01.17.476610 . doi : 10.1021/acschembio.2c00076 . PMC 9295119. PMID 35793809 .   
  7. ↑ Bray, Mark-Anthony; Singh, Shantanu; Han, Han; Davis, Chadwick T.; Borgeson, Blake; Hartland, Cathy; Kost-Alimova, Maria; Gustafsdottir, Sigrun M.; Gibson, Christopher C. (2016). "Cell Painting, un ensayo basado en imágenes de alto contenido para la elaboración de perfiles morfológicos utilizando colorantes fluorescentes multiplexados" . Nature Protocols . 11 (9): 1757– 1774. bioRxiv 10.1101/049817 . doi : 10.1038/nprot.2016.105 . PMC 5223290. PMID 27560178 .   
  8. ^ Bray, Mark-Anthony; Gustafsdottir, Sigrun M; Rohban, Mohammad H; Singh, Shantanu; Ljosa, Vebjorn; Sokolnicki, Katherine L; Bittker, Josué A; Bodycombe, Nicole E; Dančík, Vlado; Hasaka, Thomas P; Cariño, Cindy S; Kemp, Melissa M; Li, Kejie; Walpita, Deepika; Wawer, Mathias J (7 de enero de 2017). "Un conjunto de datos de imágenes y perfiles morfológicos de 30.000 tratamientos de moléculas pequeñas utilizando el ensayo de pintura celular" . GigaCiencia . 6 (12) giw014. doi : 10.1093/gigascience/giw014 . ISSN 2047-217X . PMC 5721342 . PMID 28327978 .   
  9. ↑ "Una técnica llamada pintura celular podría acelerar el descubrimiento de fármacos" . MIT Technology Review . Consultado el 13 de agosto de 2023 .
  10. ↑ Tian, ​​Guangyan; Harrison, Philip J; Sreenivasan, Akshai P; Puigvert, Jordi Carreras; Spjuth, Ola (2023). "Combinación de datos de imágenes de pintura molecular y celular para la predicción del mecanismo de acción" . Inteligencia Artificial en las Ciencias de la Vida . 3 100060. bioRxiv 10.1101/2022.10.04.510834 . doi : 10.1016/j.ailsci.2023.100060 . 
  11. ^ Pennisi, E. (19 de mayo de 2016). "«La pintura celular resalta las respuestas a fármacos y toxinas» . Science . 352 (6288): 877–878 . doi : 10.1126/science.352.6288.877 . ISSN 0036-8075 . PMID 27199393 .  
  12. ↑ Tian, ​​Guangyan; Harrison, Philip J; Sreenivasan, Akshai P; Puigvert, Jordi Carreras; Spjuth, Ola (2023). "Combinación de datos de imágenes de pintura molecular y celular para la predicción del mecanismo de acción" . Inteligencia Artificial en las Ciencias de la Vida . 3 100060. bioRxiv 10.1101/2022.10.04.510834 . doi : 10.1016/j.ailsci.2023.100060 . 
  13. ↑ Settleman, Jeffrey, ed. (23 de enero de 2017). "Carta de decisión: Perfil morfológico sistemático de la función de genes y alelos humanos mediante Cell Painting" . eLife . doi : 10.7554/elife.24060.021 .
  14. ↑ Caicedo, Juan C.; Arevalo, John; Piccioni, Federica; Bray, Mark-Anthony; Hartland, Cathy L.; Wu, Xiaoyun; Brooks, Angela N.; Berger, Alice H.; Boehm, Jesse S. (2022). "Cell Painting predice el impacto de las variantes del cáncer de pulmón" . Molecular Biology of the Cell . 33 (6) ar49. bioRxiv 10.1101/2021.11.18.469171 . doi : 10.1091/mbc.E21-11-0538 . PMC 9265158. PMID 35353015 .   
  15. ↑ Chandrasekaran, Srinivas Niranj; Ceulemans, Hugo; Boyd, Justin D.; Carpenter, Anne E. (22 de diciembre de 2020). " Perfilado basado en imágenes para el descubrimiento de fármacos: ¿necesita una actualización mediante aprendizaje automático?" . Nature Reviews Drug Discovery . 20 (2): 145– 159. doi : 10.1038/s41573-020-00117-w . ISSN 1474-1776 . PMC 7754181. PMID 33353986 .   
  16. ↑ Rahman, Lu (15 de abril de 2021). "Pintura celular: un futuro vibrante para el descubrimiento de fármacos fenotípicos" . Drug Discovery World (DDW) . Consultado el 13 de agosto de 2023 .