La suite di valutazione DynaCell per la colorazione virtuale 3D dinamica di cellule vive

Abstract degli autori

Capire come le cellule rispondono alle perturbazioni nel tempo è fondamentale per la biologia cellulare e la scoperta di farmaci. L’imaging di cellule vive permette di catturare le dinamiche dei fenotipi indotti dalle perturbazioni nelle singole cellule. Sebbene l’imaging a fluorescenza consenta di visualizzare specifici fenotipi molecolari, la marcatura e l’illuminazione ripetuta spesso influiscono sulla salute delle cellule. La colorazione virtuale offre un’alternativa, prevedendo queste immagini a fluorescenza a partire da immagini acquisite senza marcatori fluorescenti. Nonostante siano stati sviluppati molti modelli di colorazione virtuale, le loro prestazioni su dati volumetrici acquisiti nel tempo sono ancora poco caratterizzate. Per colmare questa lacuna, presentiamo una suite di valutazione per la colorazione virtuale 3D di cellule vive su sequenze temporali. La suite combina immagini 3D appaiate, acquisite nel tempo con e senza marcatori fluorescenti, un insieme di modelli di riferimento e tre livelli di metriche che misurano rispettivamente la fedeltà a livello di pixel, le prestazioni nella segmentazione degli organelli e la somiglianza fenotipica a livello di singola cellula. Utilizzando questa suite di valutazione, studiamo il comportamento delle metriche e dei modelli su 3 tipi cellulari, 2 microscopi, 4 organelli e 3 stati di perturbazione. Riscontriamo che i modelli di riferimento basati sulla regressione prevedono meglio la localizzazione spaziale degli organelli bersaglio, mentre il modello di riferimento generativo coglie meglio la distribuzione dei fenotipi tra le cellule. Queste differenze rivelano compromessi tra fedeltà strutturale e fenotipica che una valutazione basata su un’unica metrica non mette in evidenza, e suggeriscono come sviluppare modelli di colorazione virtuale per diverse attività successive, come localizzazione, segmentazione, tracciamento e profilazione fenotipica. Rendiamo disponibili i dataset curati, i checkpoint dei modelli di riferimento e il codice di valutazione nell’ambito di DynaCell, un quadro più ampio per la profilazione basata su immagini delle dinamiche degli stati cellulari.