Quantifizieren Sie die Phagozytose mit beispielloser Einfachheit und Genauigkeit

Meistern Sie die Herausforderungen der Phagozytose-Analyse. Die automatisierte, datengesteuerte Plattform von Cytely liefert robuste Quantifizierung, dynamische Erkenntnisse und gezielte hochauflösende Bildgebung für Ihre Forschung in Immunologie und Zellbiologie.

Die Herausforderung der Phagozytose-Messung

Die Phagozytose ist ein grundlegender zellulärer Prozess, der für die Immunabwehr, die Gewebehomöostase, die Entwicklung und Krankheiten wie Krebs entscheidend ist. Der Prozess umfasst mehrere Schritte: die Erkennung des Zielpartikels über Rezeptoren (z. B. Fc-Rezeptoren, Komplementrezeptoren, Scavenger-Rezeptoren), die Signalübertragung zur Aktivierung der Internalisierungsmaschinerie, die Bildung eines Phagosoms durch aktingetriebene Ausstülpungen und schließlich die Reifung zu einem Phagolysosom zum Abbau.

Trotz ihrer Bedeutung ist die Quantifizierung der Phagozytose mit herkömmlichen Methoden bekanntermaßen schwierig. Manuelle Zählungen sind zeitaufwendig, subjektiv und leiden unter schlechter Reproduzierbarkeit. Die Durchflusszytometrie bietet zwar hohen Durchsatz, kann aber Artefakte erzeugen, hat Schwierigkeiten, zwischen gebundenen und internalisierten Partikeln zu unterscheiden, und liefert selten kinetische Informationen. Viele Methoden liefern nur statische Momentaufnahmen und verpassen die dynamische Natur des Prozesses. Zwischen Assoziation (Bindung) und tatsächlicher Internalisierung zu unterscheiden, ist oft schwierig. Darüber hinaus erfordert Analysesoftware wie ImageJ oder CellProfiler häufig erhebliches Fachwissen und Zeit, um robuste Analyse-Pipelines zu konfigurieren und zu validieren, was die reproduzierbare Quantifizierung weiter erschwert.

Cytely begegnet diesen Herausforderungen durch die Umsetzung eines vollständig automatisierten Smart-Microscopy-Workflows. Dieser Ansatz kombiniert intelligente Bildaufnahme (die anfängliche Scans von gezielten Nachfolgeaufnahmen trennt) mit ausgefeilter Echtzeitanalyse, um robuste, quantitative und dynamische Informationen über die Phagozytose mit minimalem Eingreifen der Anwender zu liefern.

Cytelys Phagozytose-Workflow

Das Folgende veranschaulicht den typischen Workflow für die Phagozytose-Analyse in Cytely:

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    Probenvorbereitung und Beladung

    Standard-Zellkultur auf geeigneten Platten oder Objektträgern. Minimale Einrichtung in der Cytely-Plattform erforderlich.

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    Experimentstart ("Auf Play drücken")

    Der Anwender startet das Experiment, und Cytely beginnt den automatisierten Workflow.

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    Anfänglicher Scan

    Das System führt einen schnellen Scan (oft in niedrigerer Auflösung) des Probenbereichs durch. Die Echtzeit-Segmentierung mittels maschinellem Lernen identifiziert automatisch Phagozyten und Beutepartikel. Anfängliche Kennzahlen wie Zellzahl, Beutezahl und Assoziation werden kontinuierlich berechnet und mit Koordinaten gespeichert.

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    Zielidentifizierung und Auslösung der Smart Microscopy

    Auf Grundlage der während des anfänglichen Scans extrahierten quantitativen Daten und Merkmale identifiziert das System (oder der Anwender über interaktive Diagramme) Zellen oder Ereignisse, die vordefinierte Kriterien erfüllen (z. B. hohes Aufnahmeniveau, spezifische Morphologie, eingeleitetes Verschlingungsereignis).

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    Smart Microscopy

    Cytely sendet die Koordinaten der ausgewählten Ziele zurück an das Mikroskop, das dann automatisch angewiesen wird, hochwertige Daten ausschließlich dieser Ziele aufzunehmen. Dies kann Bilder mit höherer Vergrößerung, Zeitraffersequenzen, konfokale Z-Stacks oder andere Bildgebungsmodi umfassen.

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    Datenintegration und Visualisierung

    Hochwertige Smart-Microscopy-Daten werden automatisch mit dem Populationskontext aus dem anfänglichen Scan verknüpft. Interaktive Diagramme (Streudiagramme, Histogramme, Kinetiken) und Bildergalerien werden sofort erzeugt. Anwender können diese Daten mithilfe von Gating ähnlich der Durchflusszytometrie in Streudiagrammen erkunden, mit verknüpften Ansichten einzelner Zellbilder und Übersichtskarten.

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    Berichterstellung

    Export quantitativer Daten und publikationsreifer Abbildungen mit einem Klick.

Hauptfunktionen und Vorteile für die Phagozytose-Analyse

Demonstration der nahtlosen Zell- und Beutesegmentierung in Cytely

Automatische und präzise Zell-/Beuteerkennung

Cytely setzt fortschrittliches maschinelles Lernen ein, um Phagozyten und Beutepartikel robust zu segmentieren, selbst in dichten Kulturen oder kontrastarmen Bildern,...

Interaktive Datenexploration und Gating in Cytely für die Phagozytose-Analyse

Interaktive Datenexploration und Visualisierung

Gehen Sie über statische Diagramme hinaus. Cytely ermöglicht eine Exploration ähnlich der bildbasierten Durchflusszytometrie. Erstellen Sie Streudiagramme, gaten Sie...

Cytely erweitert ein Mikroskop mit Data-Dependent Acquisition für die gezielte Bildgebung

Gezielte hochwertige Bildgebung

Smart Microscopy ist leistungsstark für die Phagozytose. Cytely nimmt automatisch bestimmte Zellen für hochauflösende Videos, Z-Stacks oder Zeitraffer ins Visier und liefert tiefe...

Populationskontext dargestellt mit Gating und verknüpfter visueller Analyse in Cytely

Populationskontext und Reproduzierbarkeit

Smart Microscopy stellt detaillierte Ergebnisse in den Kontext der gesamten Population aus dem anfänglichen Scan. Cytelys automatisierter Workflow minimiert Verzerrungen und...

Wichtige von Cytely berechnete Phagozytose-Kennzahlen

Cytely bietet eine umfassende Reihe automatisch berechneter Kennzahlen, um verschiedene Aspekte der Phagozytose zu quantifizieren, und liefert robuste und reproduzierbare Erkenntnisse.

KennzahlBeschreibungWie Cytely sie berechnetWarum sie wertvoll ist
ZellzahlGesamtzahl der Phagozyten im analysierten Bereich/in der Probe.Automatische Zählung segmentierter Phagozyten (ML-basiert).Grundlegender Normalisierungsparameter.
BeutezahlGesamtzahl der Beutepartikel im analysierten Bereich/in der Probe.Automatische Zählung segmentierter Beutepartikel (ML-basiert).Wird zur Berechnung von MOP verwendet.
Assoziation (%)Prozentsatz der Phagozyten, die mit mindestens einem Beutepartikel assoziiert sind (definiert als "persistente Assoziation").Identifiziert Überlappung/Nähe zwischen segmentierten Phagozyten und Beute.Einfacher, messbarer Parameter, nutzbar für Normalisierung und Dosis-Wirkungs-Analyse.
Image Multiplicity of Prey (iMOP)Verhältnis der Gesamtzahl der Beutepartikel zur Gesamtzahl der Phagozyten.Berechnet aus automatisch gezählten Zellen und Beutepartikeln.Beschreibt die relative Konzentration der Beute, ein kritischer experimenteller Parameter.
MOP50Der MOP, der erforderlich ist, damit 50 % der Phagozyten eine persistente Assoziation aufweisen.Bestimmt aus der Dosis-Wirkungs-Kurve von Assoziation gegenüber MOP.Wird zur Normalisierung experimenteller Schwankungen verwendet und erhöht die Robustheit und Empfindlichkeit bei Vergleichen.
Beute pro PhagozytDurchschnittliche Anzahl und Verteilung der Beutepartikel, die mit einzelnen Phagozyten assoziiert oder von ihnen internalisiert sind.Zählt die Anzahl der segmentierten Beutepartikel innerhalb/in der Nähe jedes segmentierten Phagozyten.Bietet Einblick in die Aufnahmeeffizienz und die Heterogenität innerhalb der Phagozytenpopulation.
Phagozytose-ScoreBerechnet als (Prozentsatz positiver Zellen) × (mittlere Fluoreszenzintensität - MFI) / Konstante.Kombiniert Assoziationsdaten (% positiv) mit der Intensitätsmessung (MFI) jeder Zelle.Robuste Kennzahl, die sowohl den Anteil aktiver Zellen als auch die Aufnahmemenge pro Zelle integriert, nützlich für Normalisierung und Vergleiche.
Internalisierte BeuteflächeGesamtfläche der Beutepartikel, die sich innerhalb von Phagozyten befinden.Misst die Fläche segmentierter Beuteobjekte, die mit der Phagozyten-Segmentierung überlappt.Ermöglicht Filterung und Analyse anhand der Menge des tatsächlich internalisierten Materials.

Ressourcen und weitere Informationen

Visuelle Zusammenfassung der Data-Driven-Microscopy-Publikation

Wissenschaftliche Grundlage: Data-Driven Microscopy

Cell Rep Methods. 2023 Mar 6;3(3):100419. doi: 10.1016/j.crmeth.2023.100419.

Data-driven microscopy allows for automated context-specific acquisition of high-fidelity image data.

Oscar André, Johannes Kumra Ahnlide, Nils Norlin, Vinay Swaminathan, Pontus Nordenfelt.

Vollständige Publikation lesen (PMC10088093)