세포 생존력

생리학적으로 적합한 세포 모델의 사용이 보편화됨에 따라, 심층적인 생물학적 통찰력을 제공하는 무표지, 비간섭적 분석법에 대한 필요성이 증가하고 있습니다. 형광 표지법은 추가적인 변수를 도입하여 분석 과정을 복잡하게 만들고 워크플로우를 연장시킵니다. 형광 표지자를 완전히 제거하면 실험 관찰 결과가 표지 또는 표지 과정 자체에 기인하지 않도록 보장할 수 있습니다. 무표지 분석의 이점:

  • 형광 표지법이 불가능한 경우(예: 희귀 세포 유형의 경우) 세포 집단의 건강 상태를 연구하기 위한 비침습적이고 비간섭적인 방법
  • 최근 몇 년간 생세포 분석 및 컴퓨팅 성능의 급속한 발전은 복잡한 분석을 간단하고 사용자 친화적인 워크플로로 간소화하는 방법을 설명하는 데 활용될 수 있습니다. 인공지능(AI)은 세포의 행동과 기능을 실시간으로, 표지 없이 분석할 수 있는 솔루션을 제공해 왔습니다.
  • 표지자 없는 세포 건강 분석법은 세포를 정상적인 생리적 조건에서 연구할 수 있도록 해주며, 이는 암 및 기타 질병 치료를 위한 새로운 치료제 후보 물질을 평가할 때 매우 중요한 단계입니다.

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


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라벨 없는 세포 생존율 평가를 위한 솔루션

소프트웨어 개요

Incucyte® AI 세포 건강 분석 소프트웨어 모듈

Incucyte® AI 세포 건강 분석 소프트웨어 모듈은 세포를 분할하고 생세포 또는 사세포로 분류하는 올인원 분석 도구입니다. 형광 라벨 없이도 세포 건강 분석 처리량을 높이고, 시간과 비용을 절감하면서 정확하고 객관적인 데이터를 생성할 수 있습니다.

Incucyte® AI 세포 건강 분석 소프트웨어 모듈은 모든 S 시리즈 장비에서 구매 가능하며, 컨트롤러에 GPU 코프로세서(BA-04870)를 하드웨어 업그레이드 방식으로 설치하고 2022B 소프트웨어 버전을 사용해야 합니다. 이 소프트웨어 모듈에서는 라벨이 없는 방식 또는 형광 매개변수(세포 경계 내 형광 강도)를 기반으로 세포 집단을 추가 분류하는 기능을 선택적으로 사용할 수 있습니다.

Incucyte® AI 세포 건강 분석 워크플로우

Incucyte® AI 세포 건강 분석은 검증된 데이터 세트로 사전 학습된 신경망을 기반으로 하는 분할 및 분류 알고리즘을 사용하여 생세포와 사세포를 정확하게 처리하고 정량화합니다. 이 AI 기반 분석은 모든 웰과 시점에 적용되어 생세포 또는 사세포 마스크에 대한 강력한 데이터와 시각화를 제공합니다.

제품 상세 정보 품목 번호 정가
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라벨 없는 생존 가능성 검사의 주요 이점

Screenshot of AI cell health and cells segmented by green and red masks.
Screenshot of AI cell health and cells segmented by green and red masks.
Incucyte AI Cell Health Figure
Incucyte AI Cell Health NPI Figure 5 Graphs
표지 없이 살아있는 세포와 죽은 세포를 식별하고 계수합니다.

훈련된 신경망을 기반으로 AI 기반 알고리즘을 사용하여 세포 생존력을 동역학적으로 정량화합니다.


아래 예시 데이터를 참조하세요.
   

복잡한 생물학적 질문에 객관적으로 답하세요

살아있는 세포와 죽은 세포를 분류하고, 해당 세포 집단 내의 다른 생물학적 활동을 정량화하여 더 심층적인 분석을 수행하세요.

재현성 높은 고처리량 스크리닝을 수행하세요

부착성 또는 비부착성 세포 유형에 대해 다양한 방식으로 훈련된 AI 기반 분석을 사용하여 견고하고 정확한 결과를 생성합니다.

라벨 없는 생존 가능성 평가를 위한 예시 데이터

라벨링 없이 생세포와 사세포를 식별하고 계수합니다. 학습된 신경망을 기반으로 AI 기반 알고리즘을 사용하여 세포 생존력을 동역학적으로 정량화합니다.

그림 1: 약물 처리된 부착성 및 비부착성 세포의 동역학적 모니터링 및 정량화(표지자 없이). HeLa and Ramos cells were seeded into 96-well plates and treated with either camptothecin or Truxima®, respectively. High-definition (HD) phase-contrast images were acquired every 2h over 2 – 3 days, and cell death was quantified using Incucyte® AI Cell Health Analysis. Phase videos show cell death over time (맨 위) and AI-driven Live (green) and Dead (red) segmentation mask outlines (맨 아래).

그림 2: 세포 생존력의 무표지 분석. Ramos B-cell Lymphoma cells were treated with increasing concentrations of anti-CD20 antibody Rituximab and the biosimilar, Truxima®. Cell death was quantified using Incucyte® AI Cell Health Analysis. Timecourse data shows that Rituximab and Truxima® induce time- and concentration-dependent cell death, while toxicity induced by IgG control is minimal. Images display Ramos cells at 48h, either untreated (left) or in the presence of 2 µg/mL Rituximab (right). Untreated cells are healthy and classed as Live (green segmentation) while treated cells show partial cell death and are classified as Dead (red segmentation).

복잡한 생물학적 질문에 객관적으로 답하세요 - 살아있는 세포와 죽은 세포를 분류하고, 세포 집단 내 발달 단계를 관찰하여 더 깊이 이해하세요.

A549 세포에 캄토테신 농도를 점차 증가시키면서 처리하였다. 시간 경과에 따른 변화는 라벨이 없는 Incucyte® AI 세포 건강 분석법을 사용하여 정량화한 사멸 세포 비율(% 사멸)을 나타낸다(왼쪽). Incucyte® Annexin V NIR 염료를 사용함에 따라 NIR 형광이 증가하였다(가운데). 농도 반응 곡선은 72시간 후 이러한 데이터의 중첩을 보여준다(오른쪽). IC50 값은 유사하다.

Incucyte® 세포주기 녹색/주황색 렌티바이러스를 발현하는 HT-1080 세포에 캄토테신(4 nM ~ 3 µM)을 다양한 농도로 처리했습니다. Incucyte® AI 세포 건강 분석을 통해 생존 세포와 사멸 세포를 구분하고, 생존 세포 집단 내에서 형광을 분류했습니다. 이미지는 분류 마스크(보라색 = 생존, 청록색 = 사멸)에 녹색 및 주황색 형광 채널을 겹쳐서 보여줍니다. 시간 경과 그래프는 생존 세포 집단의 형광 분류를 보여주며, G1기(주황색)에 있는 세포 수가 시간 및 농도에 따라 증가하는 것을 나타냅니다.

재현성 높은 고처리량 스크리닝 수행 - 부착성 또는 비부착성 세포 유형에 대해 다양한 방식으로 훈련된 AI 기반 분석을 사용하여 견고하고 정확한 결과를 생성합니다.

그림 5. 384웰 처리량에서 Incucyte® AI 세포 건강 분석. Four Cell types were seeded into a 384-well microplate and treated with concentration ranges of camptothecin, cycloheximide and doxorubicin. Microplate view shows the increase in % dead cells over 2 days quantified using Incucyte® AI Cell Health Analysis.  Data reveals that camptothecin and doxorubicin induced cell death at high concentrations with comparable IC50 values, while cycloheximide had a cytostatic effect at the concentrations.

Proliferation Hela cells

레이블 없는 AI 컨플루언스 분석

새로운 Incucyte® AI 컨플루언스 알고리즘은 다양한 세포 유형과 형태에 적응하도록 설계된 강력한 AI 기반 분석 도구로, 사용자 입력을 최소화합니다. 이 기능은 Incucyte에 포함되어 있습니다.

AI Confluence 분석에 대해 자세히 알아보세요

라벨 없는 생존 가능성 기술 자료

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Brochure: Incucyte® — Reagents, Consumables and Software
브로셔

Incucyte® — 시약, 소모품 및 소프트웨어

PDF | 7.6MB

Incucyte® 생세포 분석 시스템 시약 및 소모품

PDF | 99.4KB
전단

Incucyte® 시스템용 라이브 라벨 프리 소프트웨어 모듈

PDF | 707.1KB

라벨 없는 생존 가능성 검사 관련 자주 묻는 질문

네, AI 기반 모델은 이물질이나 높은 플레이트 질감이 있는 환경에서도 분할 작업을 수행하도록 훈련되었으며, 합리적인 범위 내에서 세포를 마스킹할 수 있을 것입니다.

아니요, AI 신경망 모델은 다양한 세포 유형과 배양 조건에 대해 사전 학습되었으므로 사용자의 최소한의 입력만으로 간단하게 분석을 수행할 수 있습니다.

AI 셀 마스크는 정리 옵션(예: 구멍 채우기) 및 필터(예: 면적 또는 편심률)를 사용한 매개변수 조정을 통해 개선할 수 있습니다.

아니요, 고객은 10배 또는 20배 배율로 AI 세포 스캔 유형을 사용해야 합니다.

네, AI 세포 건강 분석은 데이터 획득에 사용된 목표가 동일하고 새로운 AI 스캔 유형을 사용하여 플레이트를 획득한 경우 다른 분석 플레이트 및 다른 세포 유형에서도 실행할 수 있습니다.