貪食を、比類のない手軽さと正確さで定量化

貪食解析の課題を克服しましょう。Cytelyの自動化されたデータ駆動型プラットフォームは、免疫学および細胞生物学の研究に向けて、堅牢な定量化、動的なインサイト、そして狙いを定めた高解像度イメージングを提供します。

貪食を測定することの難しさ

貪食は、免疫防御、組織の恒常性、発生、そしてがんなどの疾患において重要な、基本的な細胞プロセスです。このプロセスはいくつかの段階からなります。受容体(例:Fc受容体、補体受容体、スカベンジャー受容体)を介した標的粒子の認識、取り込み機構を活性化するシグナル伝達、アクチン駆動の突起によるファゴソームの形成、そして最終的に分解のためのファゴリソソームへの成熟です。

その重要性にもかかわらず、貪食の定量化は従来の手法では極めて困難であることで知られています。手作業によるカウントは時間がかかり、主観的で、再現性に乏しいという問題があります。フローサイトメトリーは高いスループットを提供する一方で、アーティファクトを生じることがあり、結合した粒子と取り込まれた粒子を区別するのが難しく、動態情報が得られることはほとんどありません。多くの手法は静的なスナップショットしか提供せず、プロセスの動的な性質を捉えられません。会合(結合)と実際の取り込みを区別することも、しばしば困難です。さらに、ImageJやCellProfilerといった解析ソフトウェアは、堅牢な解析パイプラインを構築・検証するために相当な専門知識と時間を要することが多く、再現性のある定量化をいっそう複雑にしています。

Cytelyは、完全に自動化されたスマートマイクロスコピーのワークフローを実装することで、これらの課題に対処します。このアプローチは、インテリジェントな画像取得(初期スキャンと狙いを定めた追跡撮影を分離)と高度なリアルタイム解析を組み合わせ、最小限のユーザー操作で、貪食に関する堅牢で定量的かつ動的な情報を提供します。

Cytelyの貪食ワークフロー

以下は、Cytelyにおける貪食解析の典型的なワークフローを示したものです:

  1. 1

    サンプルの準備とセット

    適切なプレートまたはスライド上での標準的な細胞培養。Cytelyプラットフォーム上で必要な設定は最小限です。

  2. 2

    実験開始(「再生」を押す)

    ユーザーが実験を開始すると、Cytelyが自動ワークフローを開始します。

  3. 3

    初期スキャン

    システムはサンプル領域を(多くの場合、低解像度で)高速にスキャンします。機械学習を用いたリアルタイムのセグメンテーションにより、貪食細胞と標的粒子を自動的に識別します。細胞数、標的粒子数、会合率といった初期指標が継続的に計算され、座標とともに保存されます。

  4. 4

    標的の特定とスマートマイクロスコピーのトリガー

    初期スキャン中に抽出された定量データと特徴に基づいて、システム(またはインタラクティブなプロットを介したユーザー)が、あらかじめ定めた基準(例:高い取り込みレベル、特定の形態、開始された貪食イベント)を満たす細胞やイベントを特定します。

  5. 5

    スマートマイクロスコピー

    Cytelyは選択された標的の座標を顕微鏡に送り返し、顕微鏡はこれらの標的のみについて高忠実度のデータを取得するよう自動的に制御されます。これには、より高倍率の画像、タイムラプス、共焦点Zスタック、その他のイメージングモードを含めることができます。

  6. 6

    データの統合と可視化

    高品質なスマートマイクロスコピーのデータは、初期スキャンから得た集団全体のコンテキストと自動的に関連付けられます。インタラクティブなプロット(散布図、ヒストグラム、動態)と画像ギャラリーが即座に生成されます。ユーザーは散布図上でフローサイトメトリーのようなゲーティングを用いてこのデータを探索でき、個々の細胞画像や全体像マップと連動した表示を利用できます。

  7. 7

    レポート作成

    定量データと論文投稿レベルの図を、ワンクリックでエクスポートできます。

貪食解析のための主な機能とメリット

Cytelyにおける細胞と標的粒子のシームレスなセグメンテーションのデモンストレーション

細胞・標的粒子の自動かつ正確な検出

Cytelyは高度な機械学習を活用し、密集した培養や低コントラストの画像でも、標識なしでもマーカー付きでも、貪食細胞と標的粒子を堅牢にセグメンテーションします...

貪食解析のためのCytelyにおけるインタラクティブなデータ探索とゲーティング

インタラクティブなデータ探索と可視化

静的なプロットの先へ。Cytelyはイメージフローサイトメトリーのような探索を可能にします。散布図を作成し、サブ集団をゲーティングし、対応する細胞画像を即座に表示できます...

狙いを定めた撮影のためにデータ依存型取得で顕微鏡を強化するCytely

狙いを定めた高忠実度イメージング

スマートマイクロスコピーは貪食研究において強力です。Cytelyは特定の細胞を自動的に標的とし、高解像度の動画、Zスタック、タイムラプスを取得して、メカニズムに関する深いインサイトを提供します...

Cytelyにおけるゲーティングと連動した視覚的解析で示される集団全体のコンテキスト

集団全体のコンテキストと再現性

スマートマイクロスコピーは、詳細な結果を初期スキャンで得た集団全体のコンテキストの中に位置づけます。Cytelyの自動ワークフローはバイアスを最小限に抑え、高い再現性を確保します...

Cytelyが算出する主な貪食指標

Cytelyは、貪食のさまざまな側面を定量化するために自動計算される指標を包括的に提供し、堅牢で再現性のあるインサイトをもたらします。

指標説明Cytelyによる算出方法その価値
細胞数解析対象の領域/サンプル内の貪食細胞の総数。セグメンテーションされた貪食細胞の自動カウント(機械学習ベース)。基本的な正規化パラメータ。
標的粒子数解析対象の領域/サンプル内の標的粒子の総数。セグメンテーションされた標的粒子の自動カウント(機械学習ベース)。MOPの算出に使用されます。
会合率(%)少なくとも1つの標的粒子と会合している貪食細胞の割合(「持続的会合」として定義)。セグメンテーションされた貪食細胞と標的粒子の重なり/近接を識別します。正規化や用量反応解析に利用できる、シンプルで測定可能なパラメータ。
画像上の標的粒子多重度(iMOP)標的粒子の総数と貪食細胞の総数の比。自動カウントされた細胞と標的粒子から算出されます。重要な実験パラメータである標的粒子の相対的な濃度を表します。
MOP50貪食細胞の50%が持続的会合を示すために必要なMOP。会合率とMOPの用量反応曲線から決定されます。実験ごとのばらつきを正規化するために使用され、比較における堅牢性と感度を高めます。
貪食細胞あたりの標的粒子数個々の貪食細胞に会合した/取り込まれた標的粒子の平均数と分布。セグメンテーションされた各貪食細胞の内部/近傍にある、セグメンテーションされた標的粒子の数をカウントします。取り込み効率と貪食細胞集団内の不均一性に関するインサイトを提供します。
貪食スコア(陽性細胞の割合)×(蛍光強度中央値 - MFI)/ 定数として算出されます。会合データ(陽性率)と各細胞の強度測定値(MFI)を組み合わせます。活性のある細胞の割合と細胞あたりの取り込み量の両方を統合した堅牢な指標で、正規化や比較に役立ちます。
取り込まれた標的粒子の面積貪食細胞の内部に位置する標的粒子の総面積。貪食細胞のセグメンテーションと重なる、セグメンテーションされた標的粒子オブジェクトの面積を測定します。実際に取り込まれた物質の量に基づくフィルタリングと解析を可能にします。

リソースと関連情報

データ駆動型顕微鏡観察に関する論文のビジュアルアブストラクト

科学的基盤:データ駆動型顕微鏡観察

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.

論文全文を読む(PMC10088093)