Analýza typu buněčné smrti kvantitativně-fázovým zobrazováním

BALVAN, Jan, Tomáš VIČAR and Klára HÁNĚLOVÁ. Analýza typu buněčné smrti kvantitativně-fázovým zobrazováním (Analysis of cell death type by quantitative phase imaging). Jan Balvan, 2022.

Basic information

• Original name: Analýza typu buněčné smrti kvantitativně-fázovým zobrazováním
• Name in Czech: Analýza typu buněčné smrti kvantitativně-fázovým zobrazováním
• Name (in English): Analysis of cell death type by quantitative phase imaging
• Authors: BALVAN, Jan (203 Czech Republic, guarantor, belonging to the institution), Tomáš VIČAR (203 Czech Republic, belonging to the institution) and Klára HÁNĚLOVÁ (203 Czech Republic, belonging to the institution).
• Edition: 2022.
• Publisher: Jan Balvan

Other information

• Original language: Czech
• Type of outcome: Research and development projects
• Field of Study: 10201 Computer sciences, information science, bioinformatics
• Country of publisher: Czech Republic
• Confidentiality degree: is not subject to a state or trade secret
• RIV identification code: RIV/00216224:14110/22:00129626
• Organization unit: Faculty of Medicine
• Keywords (in Czech): Buněčná smrt; apoptóza; nekroptóza; feroptóza; hluboké učení; kvantitativní fázové zobrazování
• Keywords in English: Cell death; apoptosis; necroptosis; ferroptosis; deep learning; quantitative phase imaging

Abstract

Vytvořená metoda dokáže na základě dynamiky distribuce buněčné hmoty v prostoru, bez použití barviv a protilátek, detekovat okamžik smrti buněk ve sledované populaci, zároveň také dokáže odlišit lytickou buněčnou smrt (nekrózu) od apoptózy. Co se týče odlišení specifických typů lytické buněčné smrti – různých typů nekróz, bude pravděpodobně třeba lépe optimalizovat využití jejich induktorů a inhibitorů, protože se nedařilo indukovat pouze požadované typy buněčné smrti a vzniklé datasety tak neposkytly pro analýzu obrazu dostatečně specifický materiál metodám hlubokého učení. Celkový potenciál této metody je však velký a nabízí využití nejen v oblasti detekce a analýzy buněčné smrti, ale i při detekci jiných buněčných procesů. Pro analýzu QPI obrazu byl vytvořen program v jazyce Python pro automatickou segmentaci buněk a extrakci analyzovaných parametrů (dostupný zde: https://github.com/tomasvicar/Cell_deatch_analysis).

Abstract (in English)

The developed method can detect the moment of cell death in the population of interest based on the dynamics of cell mass distribution in space, without the use of dyes and antibodies, and can also distinguish lytic cell death (necrosis) from apoptosis. In terms of distinguishing specific types of lytic cell death - different types of necrosis, the use of their inducers and inhibitors will probably need to be better optimized, as only the desired types of cell death could not be induced and the resulting datasets did not provide specific enough material for deep learning methods for image analysis. However, the overall potential of this method is great and offers applications not only in the detection and analysis of cell death but also in the detection of other cellular processes. For QPI image analysis, a Python program has been developed for automatic cell segmentation and extraction of the analyzed parameters (available here: https://github.com/tomasvicar/Cell_deatch_analysis).

Links

• TP01010039, research and development project: Name: Posílení systému komercializace výsledků VaV na Masarykově univerzitě (Acronym: POSTKOM)

Investor: Technology Agency of the Czech Republic, Subprogram 1