Prédire les types de cellules grâce à l'analyse morphologique

Les types de Cellules peuvent changer de forme et de fonction pour diverses raisons, y compris l'information génétique, l'impact de l'environnement et les interactions avec d'autres cellules. Ces changements se produisent souvent lors de processus importants comme la croissance cellulaire, la spécialisation, le développement de maladies et la mort cellulaire. Les chercheurs peuvent aussi provoquer intentionnellement des changements dans les types de cellules en utilisant des produits chimiques ou des méthodes génétiques. Ça aide les scientifiques à comprendre comment fonctionnent les médicaments et à obtenir des infos sur les fonctions biologiques de base.

Une méthode que les scientifiques ont adoptée, c'est le profilage basé sur l'image. Ça consiste à utiliser des logiciels pour examiner de près des images de cellules et extraire des détails sur leurs formes, tailles et autres caractéristiques. Des outils comme CellProfiler et DeepProfiler sont souvent utilisés pour analyser ces images. Malgré les progrès technologiques, relier la forme d'une cellule à son type spécifique reste compliqué, surtout parce que les chercheurs ont besoin de classer les cellules au préalable.

Traditionnellement, les scientifiques regardent toutes les cellules d'un échantillon et résument ces infos en un seul profil pour cet échantillon. Même si ça rend les données plus faciles à gérer, ça loupe les différences entre les cellules individuelles. Un profil global peut donner des infos utiles sur la santé des cellules, combien de cellules meurent et à quel point un produit chimique pourrait être toxique. D'un autre côté, étudier les formes des cellules individuelles peut aider à Prédire les types spécifiques de cellules présentes.

Par exemple, une étude a extrait de nombreuses caractéristiques de cellules individuelles et a formé une machine pour prédire les types de cellules avec une précision assez bonne. D'autres recherches ont inclus des images en time-lapse pour mieux comprendre comment les cellules changent dans le temps. Certains scientifiques ont même utilisé des techniques d'apprentissage profond pour analyser directement les images pour identifier les types de cellules. Cependant, beaucoup de ces approches n'ont pas été testées de manière approfondie pour savoir si leurs prédictions tiennent avec de nouveaux ensembles de données. D'autres techniques ont bien réussi à identifier des modèles généraux à travers plusieurs ensembles de données, mais elles se concentrent principalement sur des catégories plus larges au lieu de types de cellules individuels.

Dans cette étude, l'objectif était de créer une méthode pour voir dans quelle mesure les prédictions sur les types de cellules individuelles peuvent être appliquées à différents ensembles de données. Pour ce faire, ils ont formé des modèles d'apprentissage automatique en utilisant les caractéristiques de CellProfiler et DeepProfiler, en se concentrant sur la prédiction des types de cellules uniquement en fonction des formes de leurs noyaux.

#Méthodes

#Aperçu de l'ensemble de données

Les chercheurs ont utilisé des données du projet MitoCheck, qui se concentrait sur l'imagerie des cellules HeLa (un type de cellule cancéreuse) étiquetées avec une protéine fluorescente pour suivre leurs noyaux. Ce projet visait à étudier comment les gènes affectent la division cellulaire en observant ce qui se passe lorsque ces gènes sont silencés. Les données MitoCheck fournissent une richesse d'informations, y compris des images détaillées des cellules, ainsi que des étiquettes pour chaque type de cellule. À partir de ces données, un nombre substantiel de cellules a été analysé, chacune montrant l'un des plusieurs types différents.

#Traitement des images

Pour analyser les données MitoCheck, les chercheurs ont développé un programme appelé IDR_Stream. Ce logiciel aide à traiter les images provenant de bases de données publiques, réduisant l'espace de stockage nécessaire pour les fichiers intermédiaires. Le programme fonctionne en étapes, d'abord en téléchargeant les images, puis en appliquant des corrections pour améliorer la qualité des images, en segmentant les noyaux pour les isoler de l'arrière-plan, et enfin en extrayant des informations sur les formes et tailles de ces noyaux.

À partir des données MitoCheck, ils ont pu extraire diverses caractéristiques des noyaux qui décrivent leurs formes et tailles. Ils ont travaillé avec deux outils d'extraction de caractéristiques différents, CellProfiler et DeepProfiler. Plus de 150 caractéristiques ont été extraites en utilisant CellProfiler, tandis que DeepProfiler a généré plus de 1 200 caractéristiques.

#Analyse des types de cellules

Pour comprendre comment différents types de cellules se rapportent les uns aux autres, les chercheurs ont réalisé une technique appelée Uniform Manifold Approximation, ou UMAP. Cela leur a permis de visualiser les relations entre les différents types de cellules en fonction des caractéristiques qu'ils avaient extraites. Ils ont remarqué que certains types de cellules étaient facilement distinguables des autres en fonction de leurs caractéristiques, tandis que certains types étaient plus similaires.

Les chercheurs ont formé divers modèles pour prédire les types de cellules basés sur les caractéristiques morphologiques qu'ils avaient extraites. Ils ont divisé les données en ensembles d'entraînement et ensembles de test pour évaluer à quel point leurs modèles pouvaient prédire les types de cellules. La performance des modèles a été évaluée en regardant les scores de précision et de rappel, qui donnent des informations sur combien de prédictions correctes ont été faites par rapport au total des prédictions.

#Résultats

#Performance des modèles prédictifs

Les chercheurs ont découvert que leurs modèles avaient bien performé dans l'ensemble, surtout celui qui combinait les caractéristiques de CellProfiler et DeepProfiler. Ce modèle combiné avait un score élevé lorsqu'il était testé sur des données non vues. Ils ont aussi observé que les caractéristiques individuelles contribuaient différemment aux prédictions de types de cellules spécifiques.

Malgré ces avancées, les modèles n'ont pas aussi bien performé lorsque des images individuelles étaient exclues et utilisées pour les tests. Cela a montré que même si l'entraînement collectif était efficace, les modèles avaient du mal à généraliser leurs prédictions à de nouvelles images qu'ils n'avaient pas vues avant. Même lorsqu'on a essayé de réduire les erreurs en ajustant les seuils, les résultats ne se sont pas améliorés de manière significative.

#Application à d'autres ensembles de données

Les chercheurs ont également appliqué leurs modèles formés à un nouvel ensemble de données, le dataset JUMP Cell Painting, pour voir si leurs prédictions tiendraient dans différents contextes. Cet ensemble de données comprend des images de différents types de cellules sous divers traitements. En analysant cet ensemble de données, ils ont trouvé que certaines caractéristiques, surtout celles liées à la surface et à la forme des cellules, étaient plus cohérentes à travers différentes conditions expérimentales.

En utilisant uniquement les caractéristiques qui avaient été identifiées comme les plus cohérentes, ils ont réentraîné leur modèle et l'ont appliqué au nouvel ensemble de données. L'approche a donné des résultats prometteurs, car des traitements spécifiques étaient liés à des types de cellules particuliers, confirmant les résultats d'études précédentes.

#Discussion

#Défis dans la prédiction des types de cellules

Malgré quelques succès, l'étude a mis en évidence les défis de la prédiction précise des types de cellules à travers différents ensembles de données. Les différences dans la façon dont les données ont été collectées, la nature des cellules utilisées, et d'autres facteurs peuvent tous influencer la manière dont un modèle généralise ses prédictions.

L'étude souligne l'importance de se concentrer sur les caractéristiques qui restent stables à travers différentes conditions, car celles-ci sont plus susceptibles de produire des prédictions fiables. Les caractéristiques liées aux formes et surfaces des cellules se sont révélées moins impactées par les variations dans le processus de collecte de données, ce qui les rend idéales pour construire des modèles prédictifs efficaces.

#Directions futures

Les résultats suggèrent une voie à suivre pour améliorer comment la Morphologie des cellules uniques peut être utilisée pour prédire des informations phénotypiques. Les recherches futures pourraient impliquer une analyse plus profonde des caractéristiques des cellules, en examinant comment les changements dans les techniques d'imagerie ou les traitements cellulaires affectent les résultats. Comprendre la stabilité des caractéristiques avec divers paramètres techniques sera crucial pour améliorer la précision des prédictions.

Intégrer des ensembles de données étiquetés avec des données non étiquetées pour des prédictions rapides est aussi une approche prometteuse. Cela pourrait potentiellement permettre des aperçus plus rapides dans divers domaines, comme la découverte de médicaments et la génomique fonctionnelle, où l'interprétation rapide des données est souvent essentielle.

#Conclusion

En résumé, ce travail offre un premier aperçu de comment mieux prédire les types de cellules en utilisant des données morphologiques d'images. Bien qu'il y ait encore des obstacles importants à surmonter, notamment pour généraliser les prédictions à travers différents ensembles de données, l'étude pose les bases pour de futures améliorations dans l'analyse des cellules uniques. L'accent mis sur les caractéristiques stables à travers les ensembles de données peut conduire à des prédictions plus fiables, ouvrant la voie à des avancées dans la compréhension de la biologie cellulaire et ses applications en médecine.