Глубокая визуальная протеомика: Интеграция ИИ и масс-спектрометрии для фенотипирования клеток
Глубокая визуальная протеомика (DVP) революционизирует анализ клеточных фенотипов, объединяя передовую микроскопию, искусственный интеллект и ультрачувствительную масс-спектрометрию (MS). Традиционные методы часто ограничиваются малым подмножеством белков, но DVP расширяет эту возможность, обеспечивая комплексный протеомный анализ в естественном пространственном контексте клеток. Этот подход включает высокоразрешающую съемку для фенотипирования одной клетки, сегментацию клеток на основе ИИ и автоматизированную лазерную микродиссекцию для точной изоляции клеточных или субклеточных областей интереса. Эти изолированные образцы подвергаются ультравысокочувствительной масс-спектрометрии для детального протеомного профилирования.
Обработка изображений и изоляция одной клетки в рамках глубокой визуальной протеомики
Обработка изображений и рабочий процесс изоляции одной клетки в DVP интегрирует передовые технологии микроскопии с передовым анализом изображений на основе ИИ и автоматизированной лазерной микродиссекцией. Начиная с микроскопии высокого разрешения, процесс включает захват изображений всего слайда, которые обрабатываются с использованием BIAS. BIAS поддерживает различные форматы микроскопии и использует алгоритмы глубокого обучения для точной сегментации клеточных компонентов, таких как ядра и цитоплазма. Это включает инновационные техники, такие как передача стиля изображения для оптимизации обучения модели глубокого обучения для конкретных биологических контекстов. BIAS обеспечивает безупречное взаимодействие с системами лазерной микродиссекции, такими как ZEISS PALM MicroBeam и Leica LMD6 & 7, обеспечивая точный перенос и автоматизированное извлечение целевых клеток. Этот интегрированный рабочий процесс позволяет быструю и точную изоляцию одной клетки, что критически важно для глубокого протеомного анализа клеточных и тканевых образцов в приложениях DVP.
Характеристика гетерогенности одной клетки с помощью глубокой визуальной протеомики
DVP позволяет характеризовать функциональные различия между фенотипически различными клетками на субклеточном уровне. Применяя этот рабочий процесс к неповрежденной линии раковых клеток, исследователи использовали сегментацию на основе глубокого обучения для изоляции и анализа отдельных клеток и ядер. Этот подход позволил решить проблемы обработки миниатюрных образцов, позволяя прямой анализ из 384 лунок с использованием передовой масс-спектрометрии. Протеомные профили целых клеток и изолированных ядер были различными, с высокой воспроизводимостью. Машинное обучение выявило шесть классов ядер с существенными морфологическими и протеомными различиями. Это демонстрирует, что видимые клеточные фенотипы соответствуют отличным протеомным профилям, предлагая представления о регуляции клеточного цикла и потенциальных прогностических маркерах рака.
Глубокая визуальная протеомика раскрывает гетерогенность раковой ткани
DVP предлагает высокоразрешенное и беспристрастное протеомное профилирование отдельных классов клеток в их пространственной среде. Примененный к архивированным образцам раковой ткани ацинарного рака слюнной железы, DVP выявил существенные протеомные различия между нормальными и раковыми клетками. Нормальные ацинарные клетки показали высокие уровни выражения секретируемых белков, в то время как раковые клетки проявили повышенные уровни протеинов интерферонового ответа и протоонкогена SRC. Распространяя это на меланому, DVP разделила центральные опухолевые клетки от тех, на границе опухоль-строма, выявив отличные протеомные подписи, связанные с прогрессированием болезни и прогнозом. Эти результаты подчеркивают потенциал DVP для точной молекулярной подтипизации заболеваний, направляя клиническое принятие решений.
Перспективы для DVP
Пайплайн DVP интегрирует микроскопию высокого разрешения с передовым распознаванием изображений, автоматизированной лазерной микродиссекцией и ультрачувствительной протеомикой на основе масс-спектрометрии. Эта надежная система применима к различным биологическим системам, которые могут быть сфотографированы под микроскопом, от клеточных культур до патологических образцов. DVP позволяет быстро сканировать слайды для изоляции редких состояний клеток и изучения протеомного состава внеклеточной матрицы. Обладая потенциалом суперразрешающей микроскопии, DVP может достичь точной классификации состояния клеток. Объединяя мощные технологии изображений с безпристрастной протеомикой, DVP предлагает значительные применения в основной биологии и биомедицине, особенно в онкологии, где он улучшает цифровую патологию, обеспечивая комплексный протеомный контекст.
