現代の創薬は、単一エンドポイントアッセイから、化学物質や遺伝子操作に対する単一細胞および集団の反応を調べる、より複雑なアッセイに移行しています。そのようなアッセイの 1 つである細胞ペインティングは、イメージングを使用して細胞の下部構造を強調表示し、画像分析パイプラインを介して細胞の状態の変化を定量化するように設計されています。このタイプの分析では、多くの場合、強力な計算リソースが必要となり、個々の細胞レベルで簡単に解釈することが困難な非常に大規模なデータセットが生成され、その結果、データの平均化が行われ、細胞集団の応答の根底にある不均一性が不明瞭になる可能性があります。
研究室で増殖した細胞上のさまざまな化合物によって引き起こされる特定の変化は、SPACe を使用して詳細に分析できます。。画像提供：著者/ ネイチャーコミュニケーションズ、 2024年。
SPACe (Swift Phenotypic Analysis of Cells) と呼ばれる新しいオープンソース画像解析プラットフォームについては、次の記事で説明されています。 ネイチャーコミュニケーションズ ベイラー医科大学、テキサス A&M 大学、ヒューストン大学の研究者によって開発されたこのツールは、異種集団間の多様な単一細胞応答の評価を含めながら、これらの大規模なデータセットを効率的な方法で分析するための強力なツールを研究者に提供します。
SPACe は、標準的なコンピュータでの大規模な画像データ分析をサポートします
SPACe は、大量の画像データを分析するために必要な計算リソースという、学術研究室や小規模機関が直面している重大な制限に対処します。
「製薬業界は、複雑なデータを単一の指標に単純化することに慣れてきました。このプラットフォームにより、そのアプローチから脱却し、代わりに細胞反応の多様性を完全に捕捉し、医薬品開発の新たな道を明らかにできる、より豊富で有益なデータを提供できるようになります。」 博士。マイケル・マンシーニの教授 分子細胞生物学 ベイラー医科大学と TAMU 生物科学技術研究所に併設されている先進顕微鏡および画像情報学のためのガルフ コースト コンソーシアム センターの所長でもあります。
この新しいプラットフォームはオープンソースであり、誰でも利用できます。これが学術研究コミュニティと製薬研究コミュニティの両方に影響を与えると考えています。」
製薬会社はこれまで、これらのデータの分析に高性能のクラウド コンピューティング システムに依存してきましたが、新しいプラットフォームは、標準的なコンピューターを使用する研究者でもアクセスできるように設計されており、高度な細胞分析への参入障壁が低くなります。
SPACe は、薬物が数千の細胞とどのように相互作用するかをより詳細に理解できるようにします。
このプラットフォームの中核は、ますます高速化する自動イメージング プラットフォームによって生成される数千の個々の細胞の分析を可能にし、生物学的プロセスの変動性をより適切に捕捉できるようにすることで、既存の手法を改善します。この革新により、薬物が細胞とどのように相互作用するのかをより微妙に理解できるようになり、細胞の特性や個々の内部構造（核、核小体、ミトコンドリア、細胞骨格、細胞質など）の変化など、細胞死を超えたメカニズムについての洞察が明らかになります。 ）。この追加情報を総合すると、薬物の作用機序についての理解を深めることができる重要な拡張された側面が追加されます。
「このプラットフォームにより、細胞の生存率に主に焦点を当てた従来のアッセイでは見落とされがちな、細胞の形状の変化や特定の内部構造への影響など、薬物の非毒性の影響を特定することが可能になります」と同氏は述べた。 ファビオ・ストッシ博士、現在はセントジュード小児研究病院の上級研究員であり、以前はこのプラットフォームの開発中にベイラー社で主執筆者でした。
ストッシ氏は、SPACeは数千の細胞を分析できるため、標準的なコンピューターで大規模な薬物スクリーニングが可能となり、このプロセスをさまざまな規模の研究室が利用できるようになり、より多くの研究者が協力するのに役立つと付け加えた。
このツールは、細胞生物学を理解し、新薬を発見する方法に大きな変革をもたらす可能性があります」とストッシ氏は語った。 「細胞反応の複雑さを完全に捉えることで、毒性を超えた創薬の新たな扉が開かれます。」
「このプラットフォームには、Python で実装された細胞検出と特徴抽出のための最先端のルーチンが組み込まれており、高い計算効率、移植性、さらなる柔軟性が保証されています。」 デメトリオ・ラボテ博士 ヒューストン大学の博士。
プラットフォームの使用に興味のある研究者は、Github を通じてプラットフォームにアクセスできます。 https://github.com/dlabate/SPACe。チームは、他の機関や研究センターとの協力を通じて、その能力を拡大し続ける予定です。
このプロジェクトのソフトウェア開発、実験的アプローチ、およびイメージングは、ベイラー医科大学の統合顕微鏡コアである先進顕微鏡および画像情報学 GCC センター (CAMII、テキサスがん予防研究研究所 (CPRIT) RP170719) によって支援されました (資金提供は次のとおりです)。国立衛生研究所の助成金 DK56338、CA125123、ES030285、699 S10OD030414)および CPRIT 助成金 RR200043。
グラシエラ・グティエレス
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