Image Analysis Tools for Continuous Label-free Quantification of Proliferation and Adipogenic Differentiation of Mesenchymal Stem Cells

在现代生物学领域，科学家们正不断试图理解细胞是如何生长和变化的。他们研究的两个最重要的过程是：增殖（proliferation），即细胞通过分裂来增加数量的方式；以及分化（differentiation），即一种通用细胞转化为专门细胞的过程，例如脂肪细胞。几十年来，研究人员一直依赖于需要停止实验、杀死细胞并用彩色染料进行染色来观察情况的方法。虽然这些方法能提供一个快照，但它们具有破坏性；一旦你观察了细胞，就无法再次观察它们。这使得研究细胞群体随时间演变的平滑、连续的过程变得十分困难。此外，用于使细胞可见的化学物质有时会损伤细胞或产生错误信号，导致计数不准确。

一个新兴的研究领域正在转向一种不同的方法：在完全不接触细胞的情况下观察它们。通过使用先进的摄像机和计算机程序，科学家可以观察活细胞如何生长和变化，在不添加任何一滴染料的情况下，捕捉数天或数周内的数千张图像。这种“无标记”（label-free）方法有望提供一个更清晰、更真实的细胞生命视图。这对于新兴产业，如人造肉（cultivated meat）尤为重要，因为科学家需要通过实验室培养大量的动物脂肪和肌肉；同时也对于肥胖症和糖尿病的医学研究至关重要，因为了解脂肪细胞形成的精确时机非常关键。然而，挑战在于如何教计算机在图像中准确识别这些细胞，因为细胞经常聚集在一起，并且看起来非常相似。

在最近的一项研究中，研究人员旨在测试使用这种无标记技术追踪间充质干细胞（mesenchymal stem cells）的两种不同方法，这些细胞是能够转化为脂肪的多功能细胞。这些细胞取自人类和猪，反映了对人类健康和生产可持续肉类的双重兴趣。团队比较了两种不同的策略。第一种是设备制造商提供的内置软件系统，旨在易于使用并直接集成到显微镜中。第二种是研究人员利用名为 Cellpose 的强大开源工具自行训练的定制计算机模型，该工具旨在帮助计算机在复杂的图像中“看到”并分离单个细胞。

研究人员在实验室中培养这些细胞，观察它们增殖并引导它们变成脂肪细胞。他们每小时拍摄一次培养物照片，持续数天，创建了一个展示细胞生命每个阶段的海量图像库。随后，他们将这些相同的图像分别运行在内置软件和他们的定制模型上，以观察哪种方法在计数细胞和测量其生长方面更准确。在统计细胞增殖数量时，两种方法表现都不错，但各有侧重。内置软件擅长处理细胞紧密堆积的拥挤场景，即使在培养皿很满的情况下也能提供可靠的计数。然而，定制模型在低密度环境下表现更优，它能清晰地辨别单个细胞，即使在细胞刚刚开始生长时也能进行高精度计数。

当细胞开始转变为脂肪时，故事变得更有趣了。随着细胞的分化，它们开始充满脂滴（lipid droplets），即细胞内微小的脂肪泡。内置软件非常擅长发现这些成熟的脂肪细胞，因为它们看起来与其它细胞不同，且对比度更高。它可以告诉研究人员有多少比例的培养皿被这些成熟脂肪细胞覆盖了。然而，它在观察分化的早期阶段时表现挣扎，无法识别那些刚刚开始发生变化但尚未填充足够脂肪以使其突出的细胞。相比之下，定制模型经过训练，能够识别细胞本身的形状，而不仅仅是其中的脂肪。这使得它能够捕捉到分化的最初迹象，在细胞完全成熟之前就能识别出那些开始致力于成为脂肪细胞的细胞。这为研究人员提供了更早、更详细的转化视图。

研究还测试了这些计算机模型是否可以在不同物种和不同类型的显微镜之间通用。该定制模型最初是在猪细胞图像上训练的，它无法在不经过重新训练的情况下自动识别人类细胞，这凸显了这些计算机程序需要特定的样本来进行学习。然而，一旦研究人员利用人类细胞训练了一个新版本，它的表现就同样出色。此外，他们证明了这些模型并不局限于实验室使用的特定高科技成像系统。他们成功地将定制模型应用于标准手动显微镜拍摄的图像，表明这项技术可以用于许多不同的实验室，而不局限于拥有昂贵自动化设备的实验室。

其中一个最重要的发现是观察培养皿内隐藏变化的能力。由于成像系统在培养皿的不同位置随时间拍摄了许多照片，研究人员发现脂肪细胞并非在所有时间、所有地点同时形成。有些区域充满了脂肪细胞，而有些区域则保持空白。这种空间细节是传统方法无法实现的，因为传统方法通常只在实验结束时从培养皿中心提取单张照片。持续监测还揭示了即使是同一种类动物的不同批次细胞，其行为也存在差异。有些批次的细胞快速且高效地转化为脂肪，而有些则表现挣扎，这种差异对于生产一致的人造肉或理解为什么有些人更容易肥胖至关重要。

最终，研究证明了无标记成像是一种强大的工具，它消除了对繁琐、破坏性染色程序的依赖。它允许科学家实时观察细胞群体的整个生命周期，从播种到成为专门的脂肪细胞。虽然内置软件提供了一种便捷的“即插即用”方案，适用于成熟细胞，但定制训练的模型提供了无可比拟的灵活性和细节水平，能够捕捉到最早的变化并适应不同的细胞类型和显微镜设置。通过结合这些方法，研究人员现在可以以前所未有的清晰度追踪细胞生长和脂肪形成的动态，为医学科学和未来食品生产提供新的见解。本研究开发的所有计算机模型均已向公众开放，允许其他科学家使用并改进这些工具以开展自己的研究。