Analyse van multidimensionale microscopiegegevens met behulp van Cell-ACDC
7 november 2025
Nauwkeurige analyse van multidimensionale microscopiegegevens vereist complexe workflows. In dit artikel wordt gedemonstreerd hoe u de software Cell-ACDC kunt gebruiken. Het maakt gebruik van state-of-the-art AI-gestuurde modellen voor segmentatie, tracking, celstamboomanalyse en kwantificering van microscopiegegevens. Cruciaal is dat het deze modellen aanvult met een innovatief raamwerk voor semi-geautomatiseerde correctie van de output van de modellen.
We verbeteren de analyse van multidimensionale microscopiegegevens door een software te ontwikkelen voor de analyse van celdelingscyclus, genaamd Cell-ACDC, om de knelpunten voor snelle biologische ontdekkingen te overwinnen. Huidige AI-modellen zijn vaak moeilijk toegankelijk. Daarnaast zijn visualisatie en handmatige correctie vereist om hoogwaardige resultaten te bereiken.
Deze taken kunnen echter erg saai worden zonder de juiste tools. Om te beginnen klik je op Launch GUI in het hoofdvenster van de visualisatie- en correcte module. Klik op het mappictogram in de werkbalk van het nieuwe venster en selecteer de map met de gegevens.
Druk vervolgens op Selecteer Map om de selectie te bevestigen. Gebruik het dropdownmenu om het vooraf bewerkte kanaalfasecontrast te selecteren en druk dan op OK om te bevestigen. Selecteer de naam van het segmentatiemasker en klik vervolgens op Laden Geselecteerd om het segmentatiebestand te laden dat in de vorige stap is aangemaakt.
Bevestig de eigenschappen van de afbeelding door op OK te klikken voor geladen posities. Wanneer daarom wordt gevraagd, selecteer dan Nee om het laden van extra fluorescentiegegevens te voorkomen. Gebruik de modusselector om segmentatie en trackingmodus te selecteren.
Navigeer in de menubalk naar Tracking, gevolgd door Selecteer real-time tracking-algoritme, en selecteer de gewenste realtime tracker op basis van het organisme. Gebruik de linker- en rechter pijltjestoets om tussen frames te navigeren. Navigeer naar frame 10.
Druk op de toets S om het handmatige knopafscheidingsgereedschap te activeren en klik met de rechtermuisknop om automatisch het segmentatiemasker van cel één te splitsen. Navigeer nu naar frame 14. Druk op toets B om het penseelgereedschap te activeren en teken het ontbrekende segmentatiemasker voor de knop met de linkermuisknop.
Ga door met de volgende frames terwijl je segmentatie- en trackingfouten corrigeert met de beschikbare tools. Correct tot frame 42. Activeer celcyclusanalyse met behulp van de modeselector.
Als je erom vraagt, selecteer je Ja om naar frame één te gaan. Gebruik de linker- en rechter pijltjestoets om tussen frames te navigeren. Klik op OK om de initialisatie van de celcyclus-annotatietabel te accepteren wanneer daarom wordt gevraagd, en navigeer naar frame 41.
Klik met de rechtermuisknop op cel één of zijn knop om de verbinding te scheiden en de celdelingsgebeurtenis te annoteren. Blijf alle relevante frames bekijken en corrigeer eventuele fouten in automatische mother-bud-toewijzingen met behulp van de beschikbare tools. Om een knop aan een moederknop toe te wijzen, activeer je het gereedschap voor toegewezen knop aan moeder door op A te drukken. Druk op de rechtermuisknop op de knop, sleep naar de bijbehorende moedercel en laat de muisknop los.
Om de celcyclus-annotatie opnieuw te initialiseren, selecteer je de juiste optie in de werkbalk. Om de moeder-knop-associatie te breken of opnieuw te binden, zorg ervoor dat er geen gereedschap wordt geselecteerd. Klik met de rechtermuisknop op een bestaand moeder-maatpaar om de verbinding te verbreken, of klik opnieuw met de rechtermuisknop om de verbinding te herstellen.
Activeer de normale divisie lijnboom met de modusselector. Wanneer je daarom vraagt, selecteer je Ja om naar frame één te gaan, en gebruik je de linker- en rechterpijltjestoetsen om tussen frames te navigeren. Correctiefouten in de automatische moeder-dochtertoewijzingen met behulp van de tools die beschikbaar zijn in de Bewerken-werkbalk.
Wanneer daarom gevraagd wordt, klik dan op Propagate om de wijzigingen toe te passen. Om een moeder toe te wijzen aan een nieuwe cel-ID, activeer je het hulpmiddel 'moeder zoeken voor een nieuwe cel-ID' door op F te drukken. Rechtsklik op de nieuwe cel om door kandidaat-moeders te bladeren. Nucleaire segmentatie in tumorsferoïden toonde een brede verdeling van kernvolumes, met een aanzienlijk aantal objecten die kleine volumes vertoonden en enkele met extreem grote volumes.
Een 3D-weergave van het tumororganoïde toonde talrijke gesegmenteerde kernen met gelabelde identificaties, en z-sneden toonden de rode segmentatiecontouren die op elke kern waren toegepast. Bij knopgist nam de hoeveelheid H2B-eiwit sterk toe op het moment van knoppenopkomst en stabiliseerde vóór de nucleaire deling. Het aantal kernen nam plotseling toe tijdens de kerndeling in de gistdataset.
Bij embryonale stamcellen van muizen nam het celoppervlak gestaag toe tot het een maximum bereikte, nam vervolgens af tijdens celdeling, en begon later weer te stijgen in de dochtercellen. Cell-ACDC is een open-source softwareframework dat gemakkelijke toegang biedt tot AI-modellen voor biobeeldanalyse en zorgt voor een hoge deelbaarheid van microscopiegegevens. Een belangrijk aspect van Cell-ACDC is dat de gemeenschap de nieuwe methoden eenvoudig kan integreren in een bestaande workflow met gestandaardiseerde datastructuur.
Het benutten van gecorrigeerde gegevens van Cell-ACDC voor het fijn afstemmen van state-of-the-art methoden kan de basis leggen voor volledig geautomatiseerde biobeeldanalyse.
Overzicht
Dit onderzoek richt zich op de uitdagingen bij de analyse van multidimensionele microscopiegegevens, specifiek bij het volgen van celdelingscycli. De studie introduceert Cell-ACDC, een open-source software die AI-gestuurde modellen integreert om de segmentatie, het volgen en de kwantificering van microscopiegegevenssets te verbeteren.
Belangrijkste onderzoekscomponenten
Onderzoeksgebied
- Celbiologie
- Microscopiegegevensanalyse
- Bioinformatica
Achtergrond
- Huidige AI-modellen zijn complex en vaak ontoegankelijk voor biologische workflows.
- Handmatige correctie van segmentatiegegevens is vervelend zonder de juiste tools.
- De behoefte aan een efficiënte en gebruiksvriendelijke softwareoplossing is cruciaal om biologische ontdekkingen te versnellen.
Gebruikte methoden
- Cell-ACDC software voor het analyseren van celdelingscycli.
- Gebruikt veelzijdige segmentatie- en volgalgoritmen.
- Geavanceerde visualisatietechnieken voor gebruikersgestuurde correcties.
Belangrijkste resultaten
- Effectieve segmentatie en volging van celcycli aangetoond.
- Verbeterde nauwkeurigheid in de annotatie van celdelingsgebeurtenissen.
- Gefaciliteerde integratie van nieuwe methoden in bestaande workflows.
Conclusies
- Cell-ACDC biedt betere toegang tot AI-modellen voor biobeeldanalyse.
- Deze studie baant de weg voor efficiëntere geautomatiseerde oplossingen in microscopieonderzoek.
Veelgestelde vragen
Executive Industry Relevance
High-content microscopy generates vast, multidimensional datasets critical for early discovery and translational research, but data complexity and manual correction bottlenecks impede rapid biological insight. Cell-ACDC provides an accessible, modular platform for segmentation, tracking, and quantitative analysis, enabling biopharma teams to extract actionable single-cell data with improved reproducibility and scalability. This capability supports predictive confidence and accelerates decision-making at key inflection points in the discovery pipeline.
Strategic Applications in Biopharma R&D
Early Discovery & Target Validation
- Enables robust single-cell segmentation and lineage tracking for hypothesis-driven studies.
- Supports functional target validation by quantifying cell cycle and division events across diverse models.
- Facilitates mechanistic de-risking through accurate annotation of cellular phenotypes.
- Improves predictive confidence by standardizing data correction and annotation workflows.
Screening & Assay Development
- Prepares validated, high-quality image datasets for downstream screening and phenotypic assays.
- Standardizes segmentation and tracking outputs to ensure reproducibility across experiments.
- Enables scalable, semi-automated correction tools for efficient assay development.
- Supports reliable compound evaluation by minimizing segmentation and tracking errors.
Translational & Preclinical Research
- Aligns quantitative single-cell outputs with disease-relevant models such as tumor spheroids and organoids.
- Maintains continuity from discovery through preclinical validation by supporting multi-channel, time-lapse, and z-stack data.
- Reduces translational risk by enabling fine-tuning of AI models with corrected, standardized datasets.
- Facilitates biomarker discovery through precise measurement of cell cycle and division metrics.
Pipeline & Workflow Integration
Cell-ACDC integrates into the discovery-to-preclinical continuum by providing a modular, open-source platform for multidimensional microscopy data analysis.
- Discovery Biology: Supports hypothesis testing and pathway clarification via accurate cell segmentation and lineage annotation.
- Screening: Delivers reproducible, quantitative outputs for assay readiness and compound screening.
- Analytics: Provides standardized measurements and annotation tables for robust statistical comparison.
- Translational Research: Enables alignment with disease-relevant systems and supports biomarker quantification.
- Enterprise Reuse: Offers a community-driven, extensible framework for ongoing method integration and data sharing.
Operational & Enterprise Impact
- Scientific Value: Increases predictive confidence and reduces mechanistic ambiguity in cell-based assays.
- Operational Value: Enhances standardization, reproducibility, and scalability of image analysis workflows.
- Strategic Value: Accelerates go/no-go decisions and improves capital efficiency by reducing manual correction bottlenecks.
- Portfolio Impact: Enables risk-adjusted prioritization and advancement of discovery and preclinical programs.
Implementation Considerations
- Requires basic microscopy and image analysis expertise for optimal use.
- Needs computational infrastructure capable of handling large multidimensional datasets.
- Benefits from cross-team standardization of annotation and correction protocols.
- Adaptable to various model systems, including yeast, tumor spheroids, and stem cells.
- Dependent on ongoing community integration for access to the latest AI models.
