【精品 Webianr 回放】高内涵热点应用讲堂精品合集

高内涵是一种基于自动化成像和图像定量分析的技术，相对于传统显微镜，我们的目标不仅仅是得到清晰的样品图像，客观准确的样品定量数据也是十分重要的。而以往高内涵技术给人们的一个印象是：数据分析非常复杂，尤其在分析混合细胞，类器官或组织的时候，甚至需要具有专业图像处理经验的专业技术人员来编辑分析方法，这极大提高了实验室管理成本，限制了仪器的广泛应用。随着以多层神经网络和软件深度学习（Deep Learning）技术为代表的第三次 AI 技术的兴起，产生了如精确人脸识别等能给我们日常生活带来便利的功能。

而在高内涵成像分析技术领域，在软件开发工程师的努力下，我们结合了深度学习 AI 人工智能分析技术，极大的简化了高内涵图像分析软件的流程，甚至推出了“傻瓜式”的图像分析功能，即无需设置任何参数，仅在例图上鼠标圈选典型目标物体，AI 人工智能即可自动完成复杂高内涵分析程序的设置。不仅如此，对于复杂样品，如明场下的类器官或混合细胞样本，传统分析方式下，通过参数的设置没法精确识别特定类型的细胞或结构，而 AI 技术可以大大提高识别的准确性，实现复杂样本的定量分析。

近些年，随着 3D 细胞培养技术的流行，高内涵系统的 3D 结果浏览和分析功能就变得十分重要了。最新的高内涵软件中对这部分功能做了优化，不仅可以做到随意旋转浏览 3D 样本，导出 3D 动画，而且在 AI 技术的加持下，可以通过点击几个典型细胞的方式 AI 自动生成 3D 分析参数，并能自动化批量分析成千上万个类似样本。

本次 Webinar 将选取一些较复杂的细胞和 3D 细胞样本作为案例，为大家介绍一些高内涵高级功能，并以视频方式展示如何在完全不需要设置参数的前提下，准确分析复杂样品。也会展示 3D 样本浏览分析功能，帮助大家获取细胞在 3D 空间内的变化。

类器官作为一种体外培养的 3D 细胞模型，广泛应用于发育生物学、疾病病理学、细胞生物学、再生机制、精准医疗以及药物毒性和药效试验等。STEMCELL Technologies 是业内首家也是唯一一家推出的具有国际认证的类器官商品化培养基的生物试剂公司，目前推出的商品化培养基包括：肠道、肝脏、肾脏、胰腺、呼吸道、全脑及特定脑区等。

类器官作为一种体外培养的 3D 细胞模型，广泛应用于发育生物学、疾病病理学、细胞生物学、再生机制、精准医疗以及药物毒性和药效试验等。STEMCELL

自 20 世纪细胞培养技术产生以来，人们普遍采用 2D 的细胞培养方法，这种培养方式不仅方便显微成像和分析，实验操作也相对简单，所以被广泛应用于生物学研究，药物筛选，医学研究等各个领域。但科学家们发现他们在 2D 培养细胞模型上得到的数据往往与体内实验（小鼠等）数据相关性较低。所以近些年涌现出一系列 3D 细胞培养技术，如细胞球，类器官，器官芯片等，这些技术虽然使体外实验数据更加可信，但由于模型的复杂度更高，检测手段逐渐成为影响实验效率的瓶颈。

幸运的是，日益成熟的高内涵成像分析技术正好适合 3D 细胞培养，类器官等样品的成像和分析。应用高内涵的自动化 3D 成像功能和自动化 3D 分析功能，可以使原本复杂的 3D 样品检测变得十分简便和高效。

目前越来越多的研究院所和生物制药公司将细胞水平的功能性研究、模型建立及药物筛选作为一个重要的研究/研发手段。干细胞是一类具有自我更新和分化潜能的细胞群体，与普通的细胞株相比，干细胞水平的研究提供了更接近临床相关性的生理学信息，并且比原代细胞相比更容易获得，且具有更好的实验重复性。干细胞水平的实验比传统的单线性/单参数的实验具有更多的检测目标，包括其分化能力、分化过程、分化类型及不同类型的量化分析统计等。

高内涵成像分析系统以其自身的高分辨率、多参数及智能化分析的特性，可满足干细胞研究的以上需求。本讲座将介绍 Molecular Devices 公司的 ImageXpress 高内涵成像系统在干细胞研究中的应用实例，为药物筛选及疾病治疗提供更有效的研究手段。

肿瘤耐药是导致肿瘤治疗失败的主要原因之一。和抗生素类似，针对性用药和化疗的最初成功所带来的兴奋很快就被肿瘤耐药性的产生所瓦解。许多例子表明，尽管有效治疗使肿瘤很快进入缓解期；但肿瘤耐药性的产生导致疾病的复发。这极大地限制了癌症药物的选择和使用，一次次打破癌症患者的希望。对肿瘤的治疗和研发造成了极大的挑战。

然而肿瘤是一个异质的生态系统，多样的细胞类型（包括成纤维细胞，内皮细胞和巨噬细胞）和细胞外基质（ECM）的成分（蛋白酶，细胞因子）共存提供了恶性细胞的生长和扩张的环境系统。

癌细胞自身对药物应激反应所产生的耐药；通过胞外 miRNA 作用周围细胞，为癌细胞提供迁移，促进血管生成提供营养来源，增加药物抵抗；癌细胞的异质性特征等以上特点形成了肿瘤耐药产生的原因。因此，深入的机制研究将有助于指导开发有效的联合治疗方案和解决药物研发中的肿瘤耐药性问题。

本讲座将针对肿瘤耐药性机制和药物研发的思路，通过具体的研究实例结合当代生物技术（如蛋白相互作用， 3D 技术，组织芯片等），为您提供肿瘤耐药性研究和药物开发中的解决方案。