Incucyte 레이블 프리 생존성

세포 생존성

생리학적으로 관련성 있는 세포 모델의 사용이 더욱 일반화됨에 따라, 심층적인 생물학적 통찰력을 제공하는 레이블 프리, 비침습적 솔루션에 대한 필요성이 증가하고 있습니다. 형광 라벨링은 워크플로우를 지연시키고 연구 결과에 영향을 미칠 수 있는 추가 변수를 도입함으로써 분석을 복잡하게 만듭니다. 형광 리포터를 완전히 제거하면 실험적 관찰이 라벨 또는 라벨링 프로세스 자체에 기인하지 않도록 보장할 수 있습니다. 레이블 프리 분석의 이점:

희귀 세포 유형과 같이 형광 라벨링이 불가능한 경우 세포 집단의 건강을 연구하기 위한 비침습적, 비교란 방법
최근 생세포 분석 및 컴퓨팅 성능의 급속한 발전은 복잡한 분석을 간단하고 사용자 친화적인 워크플로우로 압축하는 방법을 설명하는 데 적용될 수 있습니다. 인공지능(AI)은 세포 행동과 기능의 실시간, 비표지 분석을 위한 솔루션을 제공했습니다
비표지 세포 건강 분석은 암 및 기타 질병을 치료하기 위한 새로운 치료 후보 약물을 평가할 때 중요한 단계인 정상적인 생리학적 조건에서 세포를 연구할 수 있게 해줍니다

Incucyte^® 생세포 분석 시스템은 고처리량, 비표지 분석을 위한 Incucyte^® AI 세포 건강 분석 소프트웨어 모듈과 함께 사용될 때 재현 가능하고 신뢰할 수 있으며 편향되지 않은 데이터를 생성하면서 워크플로우를 가속화하는 데 도움을 줍니다

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무표지 생존력을 위한 솔루션

소프트웨어 개요

Incucyte^® AI 세포 건강 분석 소프트웨어 모듈

Incucyte^® AI 세포 건강 분석 소프트웨어 모듈은 세포를 분할하고 생존 또는 사멸 세포로 분류하는 올인원 분석 도구입니다. 이 도구를 통해 사용자는 형광 라벨 없이 세포 건강 분석의 처리량을 높이고, 시간과 비용을 줄이면서 정확하고 객관적인 데이터를 생성할 수 있습니다.

Incucyte^®️ AI 세포 건강 분석 소프트웨어 모듈은 모든 S 시리즈 기기에서 구매 가능하며, 컨트롤러에 드롭인 하드웨어 업그레이드로 설치되는 GPU 공동 프로세서(BA-04870)와 2022B 소프트웨어 버전이 필요합니다. 이 소프트웨어 모듈에서는 라벨 없는 또는 형광 매개변수(세포 경계 내 형광 강도)를 기반으로 세포 집단을 추가로 분류할 수 있습니다.

Incucyte^® AI 세포 건강 분석 워크플로우

인큐사이트^® AI 세포 건강 분석에서는 검증된 데이터셋으로 사전 훈련된 신경망이 정확한 생존 또는 사멸 세포의 처리 및 정량화를 위한 분할 및 분류 알고리즘을 안내합니다. 이 AI 기반 분석은 모든 웰과 시간점에 적용되어 생존 또는 사멸 마스크의 강력한 데이터와 시각화를 제공합니다.

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Incucyte^® 생세포 분석 기기		더 알아보기

라벨 없는 생존성의 주요 장점

라이브 및 데드 세포를 라벨 프리로 식별 및 계수

훈련된 신경망을 기반으로 세포 생존력을 동역학적으로 정량화하기 위해 AI 기반 알고리즘 사용

아래 예시 데이터 참조

객관적으로 복잡한 생물학적 질문에 답변

더 깊은 통찰을 위해 생존 또는 사멸 세포를 분류하고 해당 집단 내 다른 생물학적 활동 정량화

재현 가능한 고처리량 스크리닝 수행

다양하게 훈련된 AI 기반 분석을 사용하여 부착성 또는 비부착성 세포 유형에 대한 강력하고 정확한 결과 생성

라이브 및 데드 세포를 레이블 없이 식별 및 계수 - 훈련된 신경망을 기반으로 세포 생존성을 동역학적으로 정량화하는 AI 기반 알고리즘 사용

. HeLa와 Ramos 세포를 96웰 플레이트에 파종하고 각각 캄프토테신 또는 트룩시마^®로 처리했습니다. 고화질(HD) 위상차 이미지를 2-3일 동안 2시간마다 획득하였고, 세포 사멸은 Incucyte^® AI 세포 건강 분석을 사용하여 정량화했습니다. 위상 비디오는 시간에 따른 세포 사멸을 보여주며 AI 기반 생존(녹색) 및 사멸(빨간색) 분할 마스크 윤곽을 표시합니다.

. Ramos B-세포 림프종 세포를 항-CD20 항체 리투시맙과 바이오시밀러인 트룩시마^®의 농도를 점진적으로 증가시키며 처리했습니다. Incucyte^® AI 세포 건강 분석을 사용하여 세포 사멸을 정량화했습니다. 시간 경과 데이터는 리투시맙과 트룩시마^®가 시간 및 농도 의존적 세포 사멸을 유도함을 보여주며, IgG 대조군에 의해 유도된 독성은 최소입니다. 이미지는 48시간 후 Ramos 세포를 나타내며, 처리되지 않은 상태(왼쪽) 또는 2 µg/mL 리투시맙 존재 하(오른쪽)를 보여줍니다. 처리되지 않은 세포는 건강하고 생존(녹색 분할)으로 분류되는 반면, 처리된 세포는 부분적 세포 사멸을 보이며 사멸(빨간색 분할)로 분류됩니다.

복잡한 생물학적 질문을 객관적으로 해결 - 생존 또는 사멸 세포를 분류하고 더 깊은 통찰을 위해 해당 집단 내 세포 발달 단계를 모니터링합니다.

. A549 세포를 캄프토테신의 농도를 점진적으로 증가시키며 처리했습니다. 시간 경과 그래프는 레이블 없는 Incucyte^® AI 세포 건강 분석을 사용하여 정량화된 사멸 세포의 % (왼쪽)와 Incucyte^® Annexin V NIR 염료 사용으로 인한 NIR 형광 증가(중간)를 나타냅니다. 농도 반응 곡선은 72시간에서 이러한 데이터의 오버레이(오른쪽)를 보여주며 IC50 값은 비교 가능합니다

. Incucyte^® 세포 주기 녹색/주황색 렌티바이러스를 발현하는 HT-1080 세포를 캄프토테신의 농도 범위(4 nM – 3 µM)로 처리했습니다. Incucyte^® AI 세포 건강 분석을 수행하여 생존 세포와 사멸 세포를 식별하고 생존 세포 집단 내 형광 분류를 수행했습니다. 이미지는 분류 마스크(보라색 = 생존, 청록색 = 사멸)를 녹색 및 주황색 형광 채널과 겹쳐서 보여줍니다. 시간 경과 그래프는 생존 세포 집단의 형광 분류를 보여주며 G1 세포(주황색)의 시간 및 농도 의존적 증가를 나타냅니다.

재현 가능하고 고처리량인 스크리닝 수행 - 부착성 또는 비부착성 세포 유형에 대해 다양하게 훈련된 AI 기반 분석을 사용하여 강력하고 정확한 결과 생성

. 네 가지 세포 유형을 384-웰 마이크로플레이트에 파종하고 캄프토테신, 사이클로헥시미드, 독소루비신의 농도 범위로 처리했습니다. 마이크로플레이트 보기는 Incucyte^® AI 세포 건강 분석을 사용하여 2일 동안 정량화된 사멸 세포의 % 증가를 보여줍니다. 데이터는 캄프토테신과 독소루비신이 비교 가능한 IC50 값으로 고농도에서 세포 사멸을 유도했으며, 사이클로헥시미드는 해당 농도에서 세포 정지 효과를 보였음을 나타냅니다.