在藥物研發領域，您可能聽說過高內涵篩選 (HCS) 以及與之相近的術語：高內涵成像 (HCI) 和高內涵分析 (HCA)。但“高內涵”到底是什么意思？這些概念之間有何不同？

這些術語經常與高通量篩選 (HTS) 的基本概念一起提及，高通量篩選采用龐大的自動化機器人系統網絡，能夠測試數十萬到數百萬種化合物，從而有效縮小潛在候選藥物的范圍。在 HTS 的基礎上，高內涵篩選 (HCS) 進一步發揮了這些功能，通過結合先進的顯微鏡和成像技術，您可以測量許多不同的終點或過程，而不僅僅是一個終點。

本文章探討了高內涵篩選（一個涵蓋高內涵成像和高內涵分析的總稱）如何通過捕獲顯示細胞對化合物反應的表型數據來增強藥物發現過程。

通過提供詳細的可視化，HCI 可幫助研究人員設計可靠的檢測方法，以準確測量特定的生物過程或終點，例如與疾病相關的細胞檢測。這些檢測方法可提供精確的測量并監測表型變化，從而有助于優化早期發現工作。例如，高通量管形成檢測可作為一種體外工具，以簡單、經濟高效且可重復的方式評估血管生成，從而利用細胞的管形成能力來分析各種藥物的促血管生成或抗血管生成潛力。同樣，傷口愈合和遷移檢測有助于分析不同條件下的細胞遷移，使其成為研究人員工具包中的寶貴補充。

除此之外，HCI 還使研究人員能夠生成既可預測又可轉化為體內效應的臨床前數據，尤其是與患者相關的 3D 類器官培養物相結合時。這種先進成像技術與 3D 類器官模型之間的協同作用提高了臨床前評估的可靠性。

ibidi憑借µ-Plate 96 Well 3D為高通量管形成和 3D 細胞培養分析提供了解決方案。它提供了出色的細胞可視化效果，無需形成凝膠半月板，從而確保了可重復的細胞培養條件。即用型Culture-Insert 2 Well 24非常適合可重復的高通量傷口愈合和遷移分析。它由已插入µ-Plate 24 Well 的具有明確無細胞間隙的硅膠 Culture-Insert 組成。

HCI 廣泛應用于大規模轉染試驗，是評估基因轉染到細胞系統的有效性和效果的重要工具。HCI 能夠可視化和量化基因表達，使研究人員能夠微調轉染方案、了解基因功能并探索分子相互作用。

人類誘導多能干細胞 (hiPSC) 衍生的神經元用 MAP2 染色，MAP2 是細胞體和近端樹突的標記。神經元通過神經原素 2 誘導分化，并與小鼠神經膠質細胞共培養 30 天。每個方格都從 ibidi µ-Plate 96 孔方格的單獨孔中記錄。圖像記錄在具有 10 倍物鏡的高內涵共聚焦成像系統上。圖片由美國馬薩諸塞州劍橋 Q-State Biosciences, Inc. 的 Chris Hempel 提供。
 

通過 HCI，研究人員可以仔細研究化合物對細胞行為各個方面的影響，包括細胞形態、蛋白質表達和亞細胞定位等，所有這些都可以同時進行評估。這種多方面的分析有助于精確定位具有所需特性的化合物，從而高效、準確地推進藥物研發工作。

例如， Schuth 等人進行的研究強調了個性化 PDAC 共培養模型在全面分析藥物反應和闡明導致腫瘤基質介導化學耐藥性的分子機制方面的潛力。利用高內涵成像技術有助于揭示共培養環境中這些復雜的相互作用，為 PDAC 病理生物學和治療策略提供寶貴見解。

PDAC-PDO 單一培養和 PDAC-PDO/CAF 共培養的已建立藥物測試工作流程的示意圖概述。

HCI 已成為毒性研究的基石，可用于評估潛在藥物化合物或環境因素的安全性。它有助于監測細胞活力、細胞凋亡、氧化應激和其他毒理學終點，從而能夠識別可能對細胞或組織造成風險的化合物或條件。

對于高內涵成像 (HCI) 來說，至關重要的是，板的底部必須既薄又平，以促進成像所需的光傳輸。在使用板進行 HCI 之前，研究人員需要驗證它是否符合成像質量標準。

標準96孔板底部由聚苯乙烯制成，厚度為 1 毫米，不適合高分辨率或熒光顯微鏡。ibidi96孔板帶有平坦的ibidi 聚合物蓋玻片 #1.5 底部（180 µm，+10/-5 µm），非常適合高分辨率或熒光顯微鏡。

ibidi 提供專門設計的微量滴定板，以滿足這些應用的嚴格要求。我們的板具有黑色方形或圓形孔，底部平坦透明，可確保最佳成像質量。它們配有 #1.5 ibidi 聚合物蓋玻片（µ-Plate 96 孔方形和µ-Plate 96 孔圓形）或 #1.5H玻璃蓋玻片底部（µ-Plate 96 孔方形玻璃底、µ-Plate 96 孔圓形玻璃底和µ-Plate 384 孔玻璃底）

HCI 非常適合活細胞分析，可以實時監測動態細胞過程。它有助于研究細胞行為，例如細胞遷移、細胞間相互作用和細胞內信號傳導事件。HCI 允許研究人員捕捉延時圖像并跟蹤細胞表型在較長時間內的變化，從而為了解細胞動力學和對刺激的反應提供有價值的見解。

ibidi 提供Stage Top 孵化系統，使用具有 ANSI/SLAS (SBS) 標準格式的微孔板進行高通量活細胞成像。該系統可在每個倒置顯微鏡上輕松進行活細胞成像，精確控制溫度、濕度以及 CO 2和 O 2。

高內涵分析是指使用自動化圖像分析軟件來分析高內涵篩選產生的大量數據。HCA 可以分析圖像中每個細胞的多個參數，每次實驗處理數千個細胞。這包括量化一系列波長范圍內細胞形狀、體積、紋理和熒光強度的變化。HCA 已發展到涵蓋多細胞配置，如 3D 球體和共培養，以及多路復用能力，從而能夠同時監測每個孔中單個微環境中的各種特征。

高內涵篩選的工作流程

近期 HCS 發展的一個主要趨勢是機器學習和人工智能 (AI) 的整合。這些技術增強了 HCS 系統的分析能力，使它們能夠識別細胞圖像中對于傳統分析方法來說可能過于微妙或復雜的模式和特征。例如，機器學習算法正被用于提高圖像分析的準確性和速度，包括自動分類細胞類型、量化表型變化和預測細胞對不同治療的反應的能力。

另一個重要趨勢是成像技術本身的進步。人們一直在努力開發更高分辨率和更快的成像系統，以便實時捕捉詳細的細胞動態。超分辨率顯微鏡技術現在更頻繁地與 HCS 平臺配對，為細胞的分子機制提供了前所未有的洞察。此外，多光譜成像技術允許同時檢測多個熒光標記，從而促進對細胞相互作用和功能的復雜研究。

HCS 的應用范圍也在不斷擴大，它能夠處理的生物復雜性也越來越大。最近的創新推動了能夠分析多細胞結構的系統的發展，例如類器官和 3D 細胞培養物。這些 3D 培養物可以更好地模擬人體細胞的自然環境，為篩選藥物和了解與臨床結果更相關的疾病機制提供了新方法。

參考文獻：

Schuth, S., Le Blanc, S., Krieger, T.G. et al. Patient-specific modeling of stroma-mediated chemoresistance of pancreatic cancer using a three-dimensional organoid-fibroblast co-culture system. J Exp Clin Cancer Res 41, 312 (2022).

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