【儀器網(wǎng) 珀金埃爾默】如今研究人員正越來越多的應用3D 細胞培養(yǎng)、微組織和類器官技術來填補2D 細胞培養(yǎng)與體內(nèi)動物模型之間的差距。這是因為3D 模型能夠更好地模擬微環(huán)境、細胞間相互作用和體內(nèi)生物過程，因此相較于生化檢測和2D 模型，3D 模型可提供更具生理相關性的條件。此外，其形態(tài)學和功能分化程度更高，這也賦予了它們更接近體內(nèi)細胞的特征，并且從比體內(nèi)動物模型具有更高的穩(wěn)定性和可操作性，易于自動化，提高評估效率和準確性。
然而，3D 類器官模型面臨著諸多挑戰(zhàn)，您需要合適的工具才能克服它們。比如在細胞顯微成像分析環(huán)節(jié)，大而厚的細胞樣品成像難度極高；同時處理3D 細胞實驗產(chǎn)生的海量數(shù)據(jù)則是更為嚴峻的挑戰(zhàn)——而3D 類器官深層智能高內(nèi)涵成像分析系統(tǒng)結合近紅外熒光探針整合方案，助您看的更深、更準、更快。
國內(nèi)外一線科學家團隊典型案例
多倫多大學David Andrews 教授團隊利用患者活檢腫瘤樣本，建立PDC 模型，并通過高內(nèi)涵Opera Phenix 對進行高通量圖像采集。除分析常見的細胞活力指標，如細胞核形態(tài)、線粒體膜電位和凋亡之外，David Andrews 團隊進一步利用機器自學習的優(yōu)勢來深度挖掘藥物處理后的表型變化，利用對照藥物，研究通過多指標分析定義多種表型，并以此為基礎進行臨床抗腫瘤藥物的藥效預測。通過分析藥物處理后的PDC 細胞表型，不僅能預測針對特定病人的藥物治療有效性，還能挖掘藥物對應的細胞表型，做到了細胞表型-藥物相互作用的深度分析。
圖源：多倫多大學David Andrew 教授
中國軍事科學院王韞芳課題組，建立微肝球模型 (Liver biomatrices scaffolds, LBSs)，結合高內(nèi)涵篩選系統(tǒng)Operetta CLS 和多功能酶標儀Ensight，從細胞活力、分化、代謝功能、環(huán)境相互作用和藥效預測等多個指標上預測藥物肝毒性機及其毒理機制研究。
圖源：中國軍事科學院王韞芳教授
高分辨率成像設計，助您看清三維每一處細節(jié)
高內(nèi)涵成像分析系統(tǒng)專為3D 類器官模型研究而設計，可協(xié)助您快速方便地從3D 樣品中獲取信息量豐富、更具生理相關性的數(shù)據(jù)：轉盤共聚焦成像可快速采集光學切片圖像，而且具有優(yōu)異的信噪比和X-Y-Z 高分辨率。共聚焦轉盤上的針孔只允許來自焦平面的光通過，而非焦平面的光信號被阻擋在針孔外，大大提升了獲取圖像的信噪比。在小激發(fā)光強度下，以極高的幀速進行圖像采集，因此轉盤共聚焦成像是3D 球狀細胞團和活樣品成像的理想之選，不僅采集速度快，且光漂白效應極低。水浸式物鏡的數(shù)值孔徑比空氣物鏡更高，可捕捉到比空氣物鏡多高4 倍的光信號，因此可在X-Y-Z 方向都提供更高的分辨率。這意味著可以更快地捕捉到更多細節(jié)，并能對3D 深層結構進行成像，此外，對脆弱的活細胞樣品進行成像時，可將光損傷將至低。
人肝臟微組織圖像，類器官以 Hoechst(核，藍色)和 CellMask™ Deep Red 質(zhì)膜染料(紅，細胞膜)
3D 檢測方法比傳統(tǒng)的2D 檢測方法更具挑戰(zhàn)性，但這也正是研發(fā)過程中至關重要的一部分。其中一個挑戰(zhàn)是如何從3D 細胞模型獲取高質(zhì)量圖像。因為，諸如細胞核這類對象通常會沿著Z 軸變形，無法被正確分割。如本技術說明所述，當使用相同對象進行測試時，水浸式物鏡能夠顯著改善3D 圖像質(zhì)量并檢測到兩倍于空氣物鏡的細胞核。
紅外熒光試劑，實時監(jiān)測3D 腫瘤微環(huán)境
紅外 (NIR) 熒光試劑專為體內(nèi)臨床前成像設計。NIR 解決方案對于腫瘤學研究極有應用價值，同一腫瘤模型既可進行體外研究，也可通過異種移植物進行體內(nèi)研究。靶向和可活化的NIR 試劑，大激發(fā)波長低于700 nm，適用于多種基于高內(nèi)涵類器官成像為基礎的體外腫瘤模型。 為分析腫瘤相關生物標志物組織蛋白酶和基質(zhì)金屬蛋白酶的活性并使低氧區(qū)可視化 ，分別使用 100 μM NIR 試劑ProSense®680 (NEV10003)、MMPSense®680 (NEV10126)和HypoxiSense®680 (NEV11070) 對3D 腫瘤組織染色。ProSense 680 試劑(左)顯示出對整個微組織的均勻染色。MMPSense 680 試劑(中)在單獨的細胞中被強烈活化，并在3D 組織內(nèi)顯示出微弱的熒光信號。HypoxiSense 680 試劑(右)對微組織染色后，核心區(qū)域顯示出強熒光，指示腫瘤組織的缺氧狀態(tài)。
NIR探針染色人腫瘤類器官的明場和熒光圖像疊加，生成特征性染色圖樣
低氧在惡性腫瘤以及快速發(fā)展的腫瘤中是一種普遍的現(xiàn)象，腫瘤內(nèi)部血液供應不足產(chǎn)生的低氧環(huán)境與腫瘤的生理過程息息相關，包括基因調(diào)控、血管形成、信號通路的轉導等。對于低氧相關通路的研究也是腫瘤治療的新方向。為了研究低氧條件，在球體形成過程中接種不同數(shù)量的細胞，從而產(chǎn)生不同大小的微組織，HypoxiSense 680 熒光探針可指示腫瘤微環(huán)境內(nèi)的低氧狀態(tài)。
智能化圖像分析，從3D到切片一網(wǎng)打盡
Harmony 軟件已開發(fā)出針對大型3D 高內(nèi)涵數(shù)據(jù)集的3D 可視化和分析工具，能夠對諸如囊腫、微組織或球狀細胞團塊等3D 對象進行容量分析。除了此處所示的形態(tài)和位置屬性， Harmony 還可以計算其他的3D 形態(tài)、3D 強度和3D 紋理屬性，以對3D 細胞模型進行詳細的表型鑒定。此外，為了避免空圖像等無用數(shù)據(jù)，Harmony 的 PreciScan 提供了低倍率的預掃描和高倍率的再掃描自動化工作流程，用于球狀細胞團塊的目標成像或其他小概率事件。
配置Harmony 高內(nèi)涵軟件以及Preci-scan 智能目標掃描模塊，該系統(tǒng)可以輕松獲取低倍鏡掃描結果，自動化智能識別微組織所在位置, 進行居中位置優(yōu)化后，在高倍鏡進行高分辨率X-Y-Z 成像數(shù)據(jù)采集。智能排除空白區(qū)域或不符合采集條件的破損組織區(qū)域。這一功極大的節(jié)約了采集和分析的效率，讓您在單次掃描就可以自由獲取不同倍數(shù)的多倍率數(shù)據(jù)信息，是類器官成像分析，稀有細胞事件采集分析的理想解決方案。
到目前為止，由于仍無適用于3D 高內(nèi)涵數(shù)據(jù)分析的軟件，即使是高質(zhì)量的3D 圖像也很難從中提取信息。由于3D 圖像分析軟件包是為在傳統(tǒng)顯微鏡上采集單個樣品而開發(fā)，因此通常以單個分析包的形式提供。用這樣的軟件包處理這種基于微孔板的高內(nèi)涵數(shù)據(jù)費時費力，需要大量的用戶交互和額外的數(shù)據(jù)轉換步驟。Harmony 軟件是一款集3D 圖像采集、3D 可視化和3D 分析為一體的單一軟件包，省去了采集和分析之間的數(shù)據(jù)轉換。
總而言之，配備了水浸式物鏡和Harmony 軟件的Operetta CLS 高內(nèi)涵分析系統(tǒng)能夠克服3D 分析中關鍵的挑戰(zhàn)，并為更多生理相關細胞培養(yǎng)模型的3D 成像和3D 表型鑒定提供了理想的一體化軟件包。
另外高內(nèi)涵都成像分析系統(tǒng)可兼容組織切片，獲得多色全視野組織切片影像數(shù)據(jù)。憑借其強大的自動化成像光路設計和智能化的Harmony 分析軟件，能在快速準確評估多色標記的免疫熒光組織切片，不僅提高了成像效率，同時也可對批量圖像數(shù)據(jù)進行全自動智能化定量分析。
圖源：多倫多大學David Andrew 教授
以上案例進一步證明，無論是針對患者來源的細胞、微器官和組織切片模型，高內(nèi)涵成像分析系統(tǒng)都憑借其強大的人工智能分析能力，可更快速適應用戶自定義的自動化智能化細胞/微器官/組織成像及全方位分析需求，以加速臨床前基礎研究，促進科研轉化和精準用藥指導。
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