在藥物研發(fā)領(lǐng)域，您可能聽說過高內(nèi)涵篩選 (HCS) 以及與之相近的術(shù)語(yǔ)：高內(nèi)涵成像 (HCI) 和高內(nèi)涵分析 (HCA)。但“高內(nèi)涵”到底是什么意思？這些概念之間有何不同？

這些術(shù)語(yǔ)經(jīng)常與高通量篩選 (HTS) 的基本概念一起提及，高通量篩選采用龐大的自動(dòng)化機(jī)器人系統(tǒng)網(wǎng)絡(luò)，能夠測(cè)試數(shù)十萬到數(shù)百萬種化合物，從而有效縮小潛在候選藥物的范圍。在 HTS 的基礎(chǔ)上，高內(nèi)涵篩選 (HCS) 進(jìn)一步發(fā)揮了這些功能，通過結(jié)合先進(jìn)的顯微鏡和成像技術(shù)，您可以測(cè)量許多不同的終點(diǎn)或過程，而不僅僅是一個(gè)終點(diǎn)。

本文章探討了高內(nèi)涵篩選（一個(gè)涵蓋高內(nèi)涵成像和高內(nèi)涵分析的總稱）如何通過捕獲顯示細(xì)胞對(duì)化合物反應(yīng)的表型數(shù)據(jù)來增強(qiáng)藥物發(fā)現(xiàn)過程。

高內(nèi)涵成像 (HCI)：增強(qiáng)可視化
高內(nèi)涵篩選的核心是高內(nèi)涵成像 (HCI)，這是一種基于圖像的高通量方法，利用共聚焦顯微鏡、活細(xì)胞成像和自動(dòng)多色熒光成像等顯微鏡技術(shù)。這種方法能夠詳細(xì)捕獲細(xì)胞樣本，從而同時(shí)分析 2D 和 3D 細(xì)胞培養(yǎng)中單個(gè)細(xì)胞的多個(gè)分子特征。從本質(zhì)上講，HCI 提高了藥物發(fā)現(xiàn)中細(xì)胞分析的深度和準(zhǔn)確性，使科學(xué)家能夠從細(xì)胞對(duì)潛在治療化合物的反應(yīng)中獲得有價(jià)值的見解。以下是 HCI 在高內(nèi)涵篩選中的主要應(yīng)用：

1. 檢測(cè)方法開發(fā)

通過提供詳細(xì)的可視化，HCI 可幫助研究人員設(shè)計(jì)可靠的檢測(cè)方法，以準(zhǔn)確測(cè)量特定的生物過程或終點(diǎn)，例如與疾病相關(guān)的細(xì)胞檢測(cè)。這些檢測(cè)方法可提供精確的測(cè)量并監(jiān)測(cè)表型變化，從而有助于優(yōu)化早期發(fā)現(xiàn)工作。例如，高通量管形成檢測(cè)可作為一種體外工具，以簡(jiǎn)單、經(jīng)濟(jì)高效且可重復(fù)的方式評(píng)估血管生成，從而利用細(xì)胞的管形成能力來分析各種藥物的促血管生成或抗血管生成潛力。同樣，傷口愈合和遷移檢測(cè)有助于分析不同條件下的細(xì)胞遷移，使其成為研究人員工具包中的寶貴補(bǔ)充。

除此之外，HCI 還使研究人員能夠生成既可預(yù)測(cè)又可轉(zhuǎn)化為體內(nèi)效應(yīng)的臨床前數(shù)據(jù)，尤其是與患者相關(guān)的 3D 類器官培養(yǎng)物相結(jié)合時(shí)。這種先進(jìn)成像技術(shù)與 3D 類器官模型之間的協(xié)同作用提高了臨床前評(píng)估的可靠性。

ibidi憑借µ-Plate 96 Well 3D為高通量管形成和 3D 細(xì)胞培養(yǎng)分析提供了解決方案。它提供了出色的細(xì)胞可視化效果，無需形成凝膠半月板，從而確保了可重復(fù)的細(xì)胞培養(yǎng)條件。即用型Culture-Insert 2 Well 24非常適合可重復(fù)的高通量傷口愈合和遷移分析。它由已插入µ-Plate 24 Well 的具有明確無細(xì)胞間隙的硅膠 Culture-Insert 組成。

2. 大規(guī)模轉(zhuǎn)染試驗(yàn)

HCI 廣泛應(yīng)用于大規(guī)模轉(zhuǎn)染試驗(yàn)，是評(píng)估基因轉(zhuǎn)染到細(xì)胞系統(tǒng)的有效性和效果的重要工具。HCI 能夠可視化和量化基因表達(dá)，使研究人員能夠微調(diào)轉(zhuǎn)染方案、了解基因功能并探索分子相互作用。

人類誘導(dǎo)多能干細(xì)胞 (hiPSC) 衍生的神經(jīng)元用 MAP2 染色，MAP2 是細(xì)胞體和近端樹突的標(biāo)記。神經(jīng)元通過神經(jīng)原素 2 誘導(dǎo)分化，并與小鼠神經(jīng)膠質(zhì)細(xì)胞共培養(yǎng) 30 天。每個(gè)方格都從 ibidi µ-Plate 96 孔方格的單獨(dú)孔中記錄。圖像記錄在具有 10 倍物鏡的高內(nèi)涵共聚焦成像系統(tǒng)上。圖片由美國(guó)馬薩諸塞州劍橋 Q-State Biosciences, Inc. 的 Chris Hempel 提供。
 

3. 化合物篩選

通過 HCI，研究人員可以仔細(xì)研究化合物對(duì)細(xì)胞行為各個(gè)方面的影響，包括細(xì)胞形態(tài)、蛋白質(zhì)表達(dá)和亞細(xì)胞定位等，所有這些都可以同時(shí)進(jìn)行評(píng)估。這種多方面的分析有助于精確定位具有所需特性的化合物，從而高效、準(zhǔn)確地推進(jìn)藥物研發(fā)工作。

例如， Schuth 等人進(jìn)行的研究強(qiáng)調(diào)了個(gè)性化 PDAC 共培養(yǎng)模型在全面分析藥物反應(yīng)和闡明導(dǎo)致腫瘤基質(zhì)介導(dǎo)化學(xué)耐藥性的分子機(jī)制方面的潛力。利用高內(nèi)涵成像技術(shù)有助于揭示共培養(yǎng)環(huán)境中這些復(fù)雜的相互作用，為 PDAC 病理生物學(xué)和治療策略提供寶貴見解。

PDAC-PDO 單一培養(yǎng)和 PDAC-PDO/CAF 共培養(yǎng)的已建立藥物測(cè)試工作流程的示意圖概述。

4. 毒理學(xué)研究與安全性評(píng)估

HCI 已成為毒性研究的基石，可用于評(píng)估潛在藥物化合物或環(huán)境因素的安全性。它有助于監(jiān)測(cè)細(xì)胞活力、細(xì)胞凋亡、氧化應(yīng)激和其他毒理學(xué)終點(diǎn)，從而能夠識(shí)別可能對(duì)細(xì)胞或組織造成風(fēng)險(xiǎn)的化合物或條件。

對(duì)于高內(nèi)涵成像 (HCI) 來說，至關(guān)重要的是，板的底部必須既薄又平，以促進(jìn)成像所需的光傳輸。在使用板進(jìn)行 HCI 之前，研究人員需要驗(yàn)證它是否符合成像質(zhì)量標(biāo)準(zhǔn)。

標(biāo)準(zhǔn)96孔板底部由聚苯乙烯制成，厚度為 1 毫米，不適合高分辨率或熒光顯微鏡。ibidi96孔板帶有平坦的ibidi 聚合物蓋玻片 #1.5 底部（180 µm，+10/-5 µm），非常適合高分辨率或熒光顯微鏡。

ibidi 提供專門設(shè)計(jì)的微量滴定板，以滿足這些應(yīng)用的嚴(yán)格要求。我們的板具有黑色方形或圓形孔，底部平坦透明，可確保最佳成像質(zhì)量。它們配有 #1.5 ibidi 聚合物蓋玻片（µ-Plate 96 孔方形和µ-Plate 96 孔圓形）或 #1.5H玻璃蓋玻片底部（µ-Plate 96 孔方形玻璃底、µ-Plate 96 孔圓形玻璃底和µ-Plate 384 孔玻璃底）

5. 活細(xì)胞分析

HCI 非常適合活細(xì)胞分析，可以實(shí)時(shí)監(jiān)測(cè)動(dòng)態(tài)細(xì)胞過程。它有助于研究細(xì)胞行為，例如細(xì)胞遷移、細(xì)胞間相互作用和細(xì)胞內(nèi)信號(hào)傳導(dǎo)事件。HCI 允許研究人員捕捉延時(shí)圖像并跟蹤細(xì)胞表型在較長(zhǎng)時(shí)間內(nèi)的變化，從而為了解細(xì)胞動(dòng)力學(xué)和對(duì)刺激的反應(yīng)提供有價(jià)值的見解。

ibidi 提供Stage Top 孵化系統(tǒng)，使用具有 ANSI/SLAS (SBS) 標(biāo)準(zhǔn)格式的微孔板進(jìn)行高通量活細(xì)胞成像。該系統(tǒng)可在每個(gè)倒置顯微鏡上輕松進(jìn)行活細(xì)胞成像，精確控制溫度、濕度以及 CO 2和 O 2。

高內(nèi)涵分析（HCA）：解碼復(fù)雜數(shù)據(jù)

高內(nèi)涵分析是指使用自動(dòng)化圖像分析軟件來分析高內(nèi)涵篩選產(chǎn)生的大量數(shù)據(jù)。HCA 可以分析圖像中每個(gè)細(xì)胞的多個(gè)參數(shù)，每次實(shí)驗(yàn)處理數(shù)千個(gè)細(xì)胞。這包括量化一系列波長(zhǎng)范圍內(nèi)細(xì)胞形狀、體積、紋理和熒光強(qiáng)度的變化。HCA 已發(fā)展到涵蓋多細(xì)胞配置，如 3D 球體和共培養(yǎng)，以及多路復(fù)用能力，從而能夠同時(shí)監(jiān)測(cè)每個(gè)孔中單個(gè)微環(huán)境中的各種特征。

高內(nèi)涵篩選的工作流程

高內(nèi)涵篩選的最新趨勢(shì)

近期 HCS 發(fā)展的一個(gè)主要趨勢(shì)是機(jī)器學(xué)習(xí)和人工智能 (AI) 的整合。這些技術(shù)增強(qiáng)了 HCS 系統(tǒng)的分析能力，使它們能夠識(shí)別細(xì)胞圖像中對(duì)于傳統(tǒng)分析方法來說可能過于微妙或復(fù)雜的模式和特征。例如，機(jī)器學(xué)習(xí)算法正被用于提高圖像分析的準(zhǔn)確性和速度，包括自動(dòng)分類細(xì)胞類型、量化表型變化和預(yù)測(cè)細(xì)胞對(duì)不同治療的反應(yīng)的能力。

另一個(gè)重要趨勢(shì)是成像技術(shù)本身的進(jìn)步。人們一直在努力開發(fā)更高分辨率和更快的成像系統(tǒng)，以便實(shí)時(shí)捕捉詳細(xì)的細(xì)胞動(dòng)態(tài)。超分辨率顯微鏡技術(shù)現(xiàn)在更頻繁地與 HCS 平臺(tái)配對(duì)，為細(xì)胞的分子機(jī)制提供了前所未有的洞察。此外，多光譜成像技術(shù)允許同時(shí)檢測(cè)多個(gè)熒光標(biāo)記，從而促進(jìn)對(duì)細(xì)胞相互作用和功能的復(fù)雜研究。

HCS 的應(yīng)用范圍也在不斷擴(kuò)大，它能夠處理的生物復(fù)雜性也越來越大。最近的創(chuàng)新推動(dòng)了能夠分析多細(xì)胞結(jié)構(gòu)的系統(tǒng)的發(fā)展，例如類器官和 3D 細(xì)胞培養(yǎng)物。這些 3D 培養(yǎng)物可以更好地模擬人體細(xì)胞的自然環(huán)境，為篩選藥物和了解與臨床結(jié)果更相關(guān)的疾病機(jī)制提供了新方法。

 

 

參考文獻(xiàn)：

Schuth, S., Le Blanc, S., Krieger, T.G. et al. Patient-specific modeling of stroma-mediated chemoresistance of pancreatic cancer using a three-dimensional organoid-fibroblast co-culture system. J Exp Clin Cancer Res 41, 312 (2022).

 

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