高内涵筛选系统

11月9日，由英国谢菲尔德大学神经转化研究所（SiTraN）组织的高内涵筛选成像大赛结果火热出炉。来自Mohammed Karami的Transformers从一系列优秀的参选图片中脱颖而出。获奖图片据悉，在多个研究小组及个人的捐赠与支持下，SiTraN中心一年多前引进了PerkinElmer Opera PhenixTM高内涵成像系统，并使用该成像系统上进行了大量聚焦神经科学及转化方向的科研项目，通过此次成像大赛SiTraN各研究组展示多项相关工作成果。据SiTraN中心介绍，这台自动化的成像设备一天可以完成普通共聚焦显微镜需要耗费100天才能完成的工作，这极大的提高了药物筛选的实验效率。此次高内涵成像大赛吸引了该研究中心7个研究小组及个人的参与，其中两个小组在这台系统上进行了多方向的研究项目。SiTraN中心在Opera Phenix高内涵成像系统上运行了各种细胞及动物实验模型，从简单的单细胞培养成像观察，如标记线粒体到更复杂的两种或多种类型的亚细胞结构的检测，通过成像以及设备高内涵数据分析软件，对混合培养的细胞进行计数或者进行类神经结构的定量分析。值得注意的是，该中心还使用Opera Phenix成像系统进行了针对治疗运动神经元病以及帕金森病的新型药物筛选等多个研究项目。从患者身上进行很小的皮肤成纤维细胞样本采样，从这些皮肤细胞可以进一步研究这些患者特异的基因突变或者可以通过干细胞技术将这些细胞重编程为神经细胞或其他的神经支持细胞，研究神经性疾病中神经系统病变。这些研究中研发的技术可以更广泛的用于阿尔茨海默症、神经硬化症以及相应的药物筛选从而帮助学界加深对这些疾病过程的了解或探索新的治疗靶点。还有一些课题组使用该成像系统进行斑马鱼成像。这些实验中，想保证每一条斑马鱼样本的成像方向一致是件非常有挑战性的工作，通过使用Opera Phenix 成像系统配置的特殊成像功能，研究者们在自动寻找目标神经细胞群这块取得了很大的进展。斑马鱼是可以进行基因编辑的很好的疾病模型，为在体药物筛选提供了理想的方案。比如，在运动神经元疾病中起神经保护作用药物以及在多发性硬化症促进髓鞘形成药物。这些患者来源的细胞和斑马鱼可以帮助科学家们探索运动神经元疾病、帕金森病，多发性硬化症以及其他神经系统疾病：这正是nihr 谢菲尔德大学医学研究中心的使命。于此同时，Opera Phenix 高内涵成像筛选系统也凭借其优越的性能已成为该药筛平台最受欢迎的筛选设备。参赛作品除了以上几个选项，这次竞赛还收集到一些非常有意思的Opera Phenix的参选图像，一并列出供大家欣赏。图片作者信息： aurelie schwarzentruber, ruby macdonald, mohammed karami, chris hastings and camilla boschian are all part of dr heather mortiboy’s team. noemi gatto, chloe allen and monika myszczynska are part of dr laura ferraiuolo’s team. dr alex mcgown is a member of dr tennore ramesh’s team.如您想了解更多微信搜索关注珀金埃尔默生命科学

更优质的图像数据和更可靠的结果有助于生命科学研究人员更深入地了解疾病 专注于提高人类健康及其生存环境安全的全球领先公司 PerkinElmer Inc. 今天宣布推出专为高内涵筛选 (HCS) 而打造的 CellCarrier? Ultra 384 孔微孔板。该孔板设计经过改进，可在 HCS 应用（例如表型筛选和三维疾病模型研究）中获得更高质量的图像数据和更可靠的结果。这种功能组合让研究人员能够更深入地了解疾病，有助于加速更为高效的新型疗法的研发。 “PerkinElmer 在 HCS 仪器与消耗品方面拥有深厚的专业背景，有助于我们利用指示人体生理学状况的生理相关疾病模型，为希望以无偏差且具有统计学意义的方式测定细胞内变化的科学家开发创新型解决方案。”PerkinElmer 生命科学与技术部总裁 Brian Kim 说道，“诸如此类微孔板的创新为科学家配备了强大的研究工具，让他们可以更加准确地对疾病进行深入分析，从而开发出更为有效的新型治疗方案。”CellCarrier? Ultra 384 孔微孔板专为在高内涵筛选应用中获得更高性能而设计，而在该应用中成像表面对于高分辨率图像和高质量数据的生成而言至关重要。此孔板拥有黑色外观，经精密设计，其表面极其平整，可实现高效成像。孔板采用环烯烃制成，这是一种光学性质与玻璃类似的塑料，能提供更为清晰的图像。 微孔板的其他功能包括：采用高数值孔径水浸式透镜并结合超低孔板底部时能够更好地观察孔、经过改进的板盖设计可减少蒸发、拐角预留空间可在堆叠时避免损坏成像表面、提供多种包被选择以适应具体应用。此微孔板是 PerkinElmer 高内涵筛选完整解决方案的一部分，该解决方案包括：Operetta? 高内涵成像系统、Opera? Phenix? 高内涵筛选系统、Columbus? 图像数据管理和分析系统以及 HC Profiler?。有关 PerkinElmer Cell Carrier Ultra 384 孔微孔板的详细信息，请单击此处。 PerkinElmer, Inc. 是一家专注于提高人类健康及其生存环境安全的全球领先公司。据报道，该公司 2013 年收入约为 22 亿美元，拥有约 7,600 名员工，为超过 150 个国家/地区的客户提供服务，同时该公司也是标准普尔 500 指数的成员。有关其它信息，请致电 1-877-PKI-NYSE 或访问 www.perkinelmer.com。

p style="text-indent: 2em text-align: left "研究人员认为，结合机器学习算法的高内涵筛选将广泛用于药物的研发/pp style="text-indent: 2em text-align: justify "上个世纪80年代，科研人员开发出了高通量筛选（high throughput screening），这是一种能对大量化合物样品进行药理活性评价分析的技术。在过去的几十年里，高通量筛选曾在新药的研发中发挥了重要的作用。/pp style="text-indent: 2em text-align: justify "但在最近10年，开发一个新药的成本增加了整整一倍。在大规模筛选中发现的候选药物往往会在临床试验中遭遇失败，其中Ⅱ期临床试验更是新药研发中的一道难关。/pp style="text-indent: 2em text-align: justify "只有大约1/100的候选药物能顺利走完新药研发之路，如此低的成功率也促使药物开发者重新考虑其筛选方法。/pp style="text-indent: 2em text-align: justify "许多研发人员正在寻找实现高内涵筛选（high content screening），并同时保持可接受的筛选通量的方法。/pp style="text-indent: 2em text-align: justify "“如果我们看看过去三十年的新药研发情况，比如小分子和蛋白质药物，就可以发现我们在选择候选药物时过于简单化了。”Jean-Philippe Stephan博士说，他在施维雅公司负责药物筛选、化合物管理和生物银行的运行。Stephan博士研究小组的工作重点是在药物研究的早期阶段，从大量的化合物中选出有潜力的候选药物，“为了更好的完成这一工作，我们将高内涵筛选引进了我们的工作平台。”/pp style="text-indent: 2em text-align: justify "平衡筛选的通量和内涵/pp style="text-indent: 2em text-align: justify "“在过去很长一段时间里，我们都认为药物的筛选只要不断尝试就可以完成。不管我们用的筛选方法多么简单，即使这犹如大海捞针一般，只要我们尽可能多地筛选化合物，我们最终都会找到想要的那根针。”Stephan博士说。/pp style="text-indent: 2em text-align: justify "这种观点鼓励人们开发出含有数百万种化合物的大型化学库，然后一一进行筛选，以确定其中感兴趣的药物。/pp style="text-indent: 2em text-align: justify "“但在筛选数百万种化合物时，筛选方法不能过于复杂。” Stephan博士说，“因为药物开发是一场分秒必争的竞赛，所以用于筛选的时间不能太长。”/pp style="text-indent: 2em text-align: justify "在最近一项关于当前药物研发可持续性的研究中，Stephan博士及其同事强调了高内涵筛选对药物研发的益处和挑战。该研究探讨了如何将高内涵功能（如图像捕获、处理以及数据分析）纳入大规模筛选工作，并同时保持足够的筛选通量。/pp style="text-indent: 2em text-align: justify "“我们需要一种能够概括整个身体状况的模型。”Stephan博士强调，“但这非常困难，在高通量或高内涵筛选方面更是如此。”/pp style="text-indent: 2em text-align: justify "例如，几十年来，研究人员都在使用二维培养系统培养细胞，但它无法模拟人体组织的生理特性。三维培养系统虽然能更准确地模拟人体组织的生理学特性，但对三维培养系统的运用仍处于早期阶段。/pp style="text-indent: 2em text-align: justify "“为了在培养皿中创造出接近体内的生理环境，研究人员需要将不同类型的细胞混合培养。” Stephan博士说，“但人体是很复杂的，想在小小的培养皿中重现类似的生理环境实在太困难了。”/pp style="text-indent: 2em text-align: justify "即使有理想的实验模型，开发人员也必须处理另一个难题：选择最佳的筛选指标。这一指标可能包括细胞核的大小，特定染色的强度，特定细胞区域中抗体的结合情况或细胞的运动。/pp style="text-indent: 2em text-align: justify "而高内涵筛选的优势之一恰好是可以同时测量多个参数，但有些筛选指标的选择会面临一些技术限制。例如，可以通过显微镜分辨的波长数通常限于四个，这些参数的选择数量有限可能会导致后续的分析出现错误。/pp style="text-indent: 2em text-align: justify "高内涵筛选面临的另一个困难是需要限制数据偏差的可能性，例如使用阳性对照时产生的数据偏差。在高通量筛选中，研究人员需要在多个步骤进行阳性对照。控制数据偏差以前只被视为一个技术问题，但研究人员已经开始意识到在药物研发的多个步骤中控制偏差的重要性。/pp style="text-indent: 2em text-align: justify "最后，高内涵筛选还需要继续结合机器学习算法，这些算法有望在药物研发中广泛运用。零碎的信息可能不准确或生物复杂性太小，但深度神经网络可以充分利用这些信息，在筛选的第一阶段先预选出一些化合物，然后再使用更复杂的模型进行鉴定。/pp style="text-indent: 2em text-align: justify "在高通量筛选中，需要在多个步骤中进行阳性对照/pp style="text-indent: 2em text-align: justify "球体光学处理/pp style="text-indent: 2em text-align: justify "“我们开发了一套高通量光学处理的方案，可用于球体成像、荧光高内涵共聚焦成像和核分割。”美国国立卫生研究院国家转化科学中心的生物学家Molly E. Boutin博士说，这项工作有助于完善3D细胞培养模型。/pp style="text-indent: 2em text-align: justify "许多生物学的3D模型都是球状的，然而在高通量筛选时，研究人员很难得到清晰的球状体图像并进行分析。/pp style="text-indent: 2em text-align: justify "“光通过一层层细胞成像时会产生大量的散射。”Boutin博士说。使用这套光学处理方案可以在球体更深的区域成像，但是现在只有少量的研究者在高通量筛选中使用它们。“这些都是非常简单的分析技术，”她继续说道，“但是研究人员通常没有想过去观测细胞在球体培养模型的哪个位置。”/pp style="text-indent: 2em text-align: justify "例如，在预测药物细胞毒性的实验中，普通显微镜图像中球体的大小会被看作细胞是否死亡的指标。“但这些图像并不能说明死亡的细胞是在球体培养模型的外部还是内部，甚至根本就没有细胞死亡。”Boutin博士说。/pp style="text-indent: 2em text-align: justify "因此，Boutin博士及其同事最近开发了这套高通量球体光学处理和细胞核分割方案，并使用它检查了来自乳腺癌和原发性胶质母细胞瘤细胞系3000个球体培养模型的558,000个图像文件。使用这套自动化处理方案，科学家们可以在1-2.5小时内对384孔板进行成像。在这项研究中，Boutin博士及其同事还证明了分割算法能够根据荧光标记识别单个球体内细胞的几个亚群。/pp style="text-indent: 2em text-align: justify "“机器学习算法正在快速发展，它允许用户自己训练程序，让程序了解数据集。”Boutin博士告诉我们。“从学习过程中，人们还可以预测未知数据集的内容。”/pp style="text-indent: 2em text-align: justify "例如，使用对照图像和治疗图像数据集，可以训练程序判断未知的治疗是否会引起特定的反应。机器学习的优点是可以减少手动选择阈值时产生的偏差，Boutin博士表示他们今后会设法在算法中引入机器学习来进行分析。/pp style="text-indent: 2em text-align: justify "定向分化/pp style="text-indent: 2em text-align: justify "“我们实验室对不同的遗传和环境因素如何促进疾病进展，以及如何找到治疗这些疾病的药物感兴趣。”威尔康奈尔医学院外科和生物化学副教授Shuibing Chen博士说。在最近的一项研究中，Chen博士及其同事开发了一种分化方案，用于检测Glis3（一种与糖尿病相关的基因）在人胰腺β细胞生物学中的作用。/pp style="text-indent: 2em text-align: justify "这项研究表明，人胚胎干细胞中Glis3的缺失削弱了它们向胰腺祖细胞和β样细胞的分化能力，并引成了这些细胞的死亡。为了寻找能拮抗这种损伤的药物，Chen博士实验室的研究人员使用了高内涵筛选，最终发现了一种TGF-β抑制剂，目前正在进行II期临床试验。/pp style="text-indent: 2em text-align: justify "这种叫galunisertib的TGF-β抑制剂能特异性地在体外和体内拮抗由Glis3缺失引起的细胞死亡，而对正常细胞却没有任何影响。识别出了galunisertib的高内涵筛选十分有前景，Chen博士预测它将越来越广泛地被用于药物研发。/pp style="text-indent: 2em text-align: justify "Chen博士及其同事开发的用于区分个体胰腺细胞类型和模拟人类疾病的方案具有几个优点。“当我们进行筛查时，我们可以将胰岛素（一种胰岛β细胞标记物）和胰高血糖素（一种胰岛α细胞标记物）结合起来，获得促进分化为这些细胞谱系的小分子的信息。”/pp style="text-indent: 2em text-align: justify "另一个优点是能够同时评估细胞死亡和细胞增殖，同时检测这两个指标可以帮助我们识别导致细胞死亡的某些小分子。”Chen博士断言，“我们已经从细胞的初步筛选中获得了一些机制线索。”/pp style="text-align: center "img src="https://img1.17img.cn/17img/images/201810/uepic/9520f1e0-13aa-46e1-a789-eb7d436b772d.jpg" title="201810150846408915.png" alt="201810150846408915.png"/br/span style="text-align: left text-indent: 2em "Shuibing Chen博士通过高内涵筛选发现新药的研究成果发表于《nature communications》/span/pp style="text-indent: 2em text-align: left "抗体研发中的流式细胞仪/pp style="text-indent: 2em text-align: justify "“我们开发了一种依靠高通量流式细胞仪（HTFC）来鉴定抗体结合物的方法，”武田制药公司肿瘤研究部门的科学家，Yana Wang博士说。他们将iQue Screener（一种高通量悬浮细胞/微珠筛选系统）与模块化机器人系统相结合，形成了这套高通量流式细胞仪。/pp style="text-indent: 2em text-align: justify "HTFC将样本小型化、高速采集和培养板管理相结合，为集成应用提供了灵活的模块化解决方案，并且可以同时准确地测量多个参数。/pp style="text-indent: 2em text-align: justify "研究人员可以使用HTFC来同时监测多种细胞因子的表达水平和细胞活性参数，从而得到大量的数据。这种新平台的效率也很高，可以在8小时内处理完16个384孔板。/pp style="text-indent: 2em text-align: justify "在过去几年中，武田制药的科学家们在高内涵筛选上付出了很多努力。“我们正在尝试利用已有的高通量筛选，结合高内涵筛选构建一个新的平台，以应对武田制药不断发展的生物制品需求。”Yana Wang博士说。/p