Ein neues Open‑Source‑Programm namens Celldetective ermöglicht die automatisierte Auswertung von Bilddaten aus immunologischen In‑Vitro‑Assays. Das Tool kombiniert KI‑gestützte Segmentierung, Zellverfolgung und die Erkennung einzelner zellulärer Ereignisse in einer einzigen grafischen Benutzeroberfläche.
Funktionalität und Anwendungsbereich
Celldetective ist für mehrbedingungen‑, 2‑D‑Multi‑Channel‑Zeitlupen‑Mikroskopie von gemischten Zellpopulationen konzipiert. Obwohl die Software primär für immunologische Assays optimiert ist, lässt sie sich laut Angaben von eLife auf beliebige biologische Systeme mit interagierenden Zellen übertragen.
Integration von KĂĽnstlicher Intelligenz
Die integrierten KI‑Modelle übernehmen die Segmentierung von Zellen in Bildreihen und ermöglichen eine präzise Verfolgung einzelner Zellen über die Zeit. Nutzer können Modelle interaktiv trainieren, annotieren und anpassen, um die Erkennungsgenauigkeit an spezifische Experimente anzupassen.
Automatisierte Ereigniserkennung
Ein zentrales Merkmal ist die automatische Detektion von Einzelzell‑Ereignissen, etwa Kontakt- und Abtötungsprozesse zwischen Immunzellen und Zielzellen. Die Ereignisse werden in Echtzeit visualisiert und können für weiterführende statistische Analysen exportiert werden.
Demonstration an Immuntherapie‑Datensätzen
Die Entwickler demonstrierten die Leistungsfähigkeit von Celldetective anhand von Datensätzen, in denen einzelne Immunzellen mit einer aktivierenden Oberfläche interagierten, die durch bispezifische Antikörper vermittelt wurde. Zusätzlich wurden Antikörper‑abhängige zelluläre Zytotoxizitäts‑Interaktionen analysiert.
VerfĂĽgbarkeit und Weiterentwicklung
Celldetective steht als quelloffenes Python‑Paket unter einer Creative‑Commons‑BY‑4.0‑Lizenz zum Download bereit. Die Entwickler laden die wissenschaftliche Gemeinschaft ein, das Tool zu testen, weiterzuentwickeln und an neue Anwendungsfälle anzupassen.
Dieser Bericht basiert auf Informationen von eLife, lizenziert unter Creative Commons BY 4.0 (Open Access). Wissenschaftliche Inhalte, offen zugänglich.
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