Анализ данных многомерной микроскопии с помощью Cell-ACDC
7 ноября 2025 г.
Точный анализ данных многомерной микроскопии требует сложных рабочих процессов. В данной статье показано, как пользоваться программным обеспечением Cell-ACDC. Он использует современные модели на основе искусственного интеллекта для сегментации, отслеживания, анализа родословной клеток и количественной оценки данных микроскопии. Важно отметить, что он дополняет эти модели инновационной платформой для полуавтоматической коррекции выходных данных моделей.
Мы совершенствуем анализ многомерных микроскопических данных, разрабатывая программное обеспечение для анализа цикла деления клеток под названием Cell-ACDC, чтобы преодолеть узкие места для быстрого биологического открытия. Современные модели ИИ часто труднодоступны. Кроме того, для достижения высокого качества необходимы визуализация и ручная коррекция.
Однако эти задачи могут стать очень утомительными без соответствующих инструментов. Для начала нажмите на Launch GUI в главном окне модуля визуализации и правильного подхода. Нажмите на иконку папки в панели инструментов нового окна и выберите папку с данными.
Затем нажмите Выбрать папку, чтобы подтвердить выбор. Используйте выпадающее меню, чтобы выбрать предварительно обработанный фазовый контраст канала, затем нажмите OK для подтверждения. Выберите имя маски сегментации, затем нажмите «Загрузить выбранно», чтобы загрузить файл сегментации, созданный на предыдущем этапе.
Подтвердите свойства изображения, нажав OK для загрузки Позиций. При запросе выберите «Нет», чтобы предотвратить загрузку дополнительных флуоресцентных данных. Используйте селектор режимов для выбора сегментации и режимов отслеживания.
В строке меню перейдите к Отслеживанию, затем выберите алгоритм отслеживания в реальном времени и выберите желаемый трекер реального времени в зависимости от организма. Используйте стрелки влево и вправо для перемещения между кадрами. Перейти к кадру 10.
Нажмите клавишу S, чтобы активировать ручной инструмент разделения бутонов, и правой кнопкой мыши, чтобы автоматически разделить маску сегментации ячейки один. Теперь переходите к кадру 14. Нажмите клавишу B, чтобы активировать инструмент кисти и нарисуйте недостающую маску сегментации для бутона левой кнопкой мыши.
Продолжайте проходить последующие кадры, исправляя ошибки сегментации и отслеживания с помощью доступных инструментов. Корректируйте хотя бы до 42-го кадра. Активируйте анализ цикла клетки с помощью режима селектора.
Когда появляется запрос, выберите «Да», чтобы перейти к первым кадру. Используйте стрелки влево и вправо для перемещения между кадрами. Нажмите OK, чтобы принять инициализацию таблицы аннотации цикла клеток при запросе, и перейдите к кадру 41.
Кликните правой кнопкой мыши по ячейке один или её бутону, чтобы отделить соединение и аннотировать событие деления ячейки. Продолжайте просматривать все релевантные кадры и исправляйте ошибки в автоматических назначениях материнских бутонов с помощью доступных инструментов. Чтобы назначить бутон матери, активируйте инструмент «бутон к матери», нажав кнопку A. Нажмите и удержите правую кнопку мыши на бутоне, перетащите к соответствующей материнской ячейке и отпустите кнопку мыши.
Чтобы переинициализировать аннотацию цикла клетки, выберите соответствующую опцию на панели инструментов. Чтобы разорвать или перевязать связь материнско-бутон, убедитесь, что не выбран инструмент. Кликните правой кнопкой мыши по уже существующей паре матери-бутон, чтобы разорвать связь, или снова кликнуть правой кнопкой, чтобы восстановить связь.
Активируйте обычное дерево родословной деления с помощью селектора режимов. При запросе выберите «Да» для перехода к первому кадру и используйте стрелки влево и вправо для перемещения между кадрами. Исправьте ошибки в автоматических назначениях мать-дочь с помощью инструментов, доступных в панели редактирования.
При запросе нажмите Propagate, чтобы применить изменения. Чтобы назначить матери новый клеточный идентификатор, активируйте инструмент поиска матери для нового идентификатора клетки, нажав F. Правый клик по новой ячейке для переключения между кандидатами по матерям. Сегментация ядра в сфероидах опухолей выявила широкое распределение объёмов ядер: значительное количество объектов имело небольшие объёмы, а некоторые — чрезвычайно большие.
В 3D-виде опухольного органоида было видно множество сегментированных ядер с маркированными идентификаторами, а z-срезы показали красные контуры сегментации, нанесенные на каждое ядро. В дрожжах с почками количество белка H2B резко увеличивалось в момент появления бутонов и застывало до ядерного деления. Количество ядер резко увеличилось во время ядерного деления в наборе данных дрожжей.
В эмбриональных стволовых клетках мышей площадь клетки постепенно увеличивалась до максимума, затем уменьшалась во время деления клетки, а позже снова начала увеличиваться в дочерних клетках. Таким образом, Cell-ACDC — это программный фреймворк с открытым исходным кодом, который обеспечивает лёгкий доступ к моделям ИИ для анализа биоизображений и обеспечивает высокую возможность обмена микроскопическими данными. Важным аспектом Cell-ACDC является то, что сообщество может легко интегрировать новые методы в существующий рабочий процесс со стандартизированной структурой данных.
Использование скорректированных данных Cell-ACDC для тонкой настройки современных методов может заложить основу для полностью автоматизированного анализа биоизображений.
Обзор
Это исследование посвящено решению задач анализа многомерных данных микроскопии, в частности в отношении отслеживания циклов деления клеток. В исследовании представлен Cell-ACDC, программное обеспечение с открытым исходным кодом, которое интегрирует модели на основе искусственного интеллекта для улучшения сегментации, отслеживания и количественной оценки данных микроскопии.
Ключевые компоненты исследования
Область исследования
- Клеточная биология
- Анализ данных микроскопии
- Биоинформатика
Предыстория
- Существующие модели ИИ сложны и часто недоступны для биологических рабочих процессов.
- Ручная коррекция данных сегментации является утомительной без надлежащих инструментов.
- Необходимость в эффективном и удобном программном решении является критически важной для ускорения биологических открытий.
Используемые методы
- Программное обеспечение Cell-ACDC для анализа циклов деления клеток.
- Использует многоаспектные алгоритмы сегментации и отслеживания.
- Продвинутые методы визуализации для пользовательских коррекций.
Основные результаты
- Демонстрирует эффективную сегментацию и отслеживание циклов клеток.
- Повышает точность аннотации событий деления клеток.
- Способствует интеграции новых методов в существующие рабочие процессы.
Выводы
- Cell-ACDC обеспечивает расширенный доступ к моделям ИИ для анализа биоизображений.
- Это исследование прокладывает путь к более эффективным автоматизированным решениям в исследованиях микроскопии.
Часто задаваемые вопросы
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.
