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Los autores agradecen el apoyo brindado por la Fundación de la Escuela de la Universidad de Medicina Tradicional China de Chengdu. Los autores agradecen el apoyo del subsidio MPRC2022034. Esta financiación se utiliza para desarrollar un método de imagen dinámica tridimensional para bacterias intestinales en la Decocción Erchen destinado a tratar ratones obesos simples. Los autores reconocen la plataforma de investigación proporcionada por el Instituto Innovador de Medicina y Farmacia China de la Universidad de Medicina Tradicional China de Chengdu y por el Instituto de Estudios Interdisciplinarios.

<ol>
	<li>Dariolli R, Nir R, Mushlam T, Souza GR, Farmer SR, Batista ML. Optimized scaffold-free human 3D adipose tissue organoid culture for obesity and disease modeling. SLAS Discovery. 2025;31:100218.</li>
	<li>Menduti G, Boido M. Recent advances in high-content imaging and analysis in iPSC-based modelling of neurodegenerative diseases. Int J Mol Sci. 2023;24(19).</li>
	<li>Park JC, Mook-Jung I. Toward brain organoid-based precision medicine in neurodegenerative diseases. Organoid. 2022;2.</li>
	<li>Geyer M, Schreyer D, Gaul LM, Pfeffer S, Pilarsky C, Queiroz K. A microfluidic-based PDAC organoid system reveals the impact of hypoxia in response to treatment. Cell Death Discovery. 2023;9:20.</li>
	<li>Huang CJ, Shieh PC, Yang JS, et al. Pterostilbene suppressed cell viability, induced apoptosis and autophagy of cisplatin-resistant gastric cancer cells. Anticancer Res. 2025;45(2):511-523.</li>
	<li>Wang G, Li Y, Sun T, et al. BMSC affinity peptide-functionalized &#946;-tricalcium phosphate scaffolds promoting repair of osteonecrosis of the femoral head. J Orthop Surg Res. 2019;14(1):204.</li>
	<li>Uzoechi SC, Collins BE, Badeaux CJ, et al. Effects of amyloid beta (a&#946;) oligomers on blood&#8211;brain barrier using a 3D microfluidic vasculature-on-a-chip model. Appl Sci. 2024;14(9). doi:10.3390/app14093917</li>
	<li>Pereira JD, DuBreuil DM, Devlin AC, et al. Human sensorimotor organoids derived from healthy and amyotrophic lateral sclerosis stem cells form neuromuscular junctions. Nat Commun. 2021;12(1):4744.</li>
	<li>Cromwell EF, Leung M, Hammer M, Thai A, Rajendra R, Sirenko O. Disease modeling with 3D cell-based assays using a novel flowchip system and high-content imaging. SLAS Technol. 2021;26(3):237-248.</li>
	<li>Tab&#281;cka-&#321;onczy&#324;ska A, Sk&#243;ra B, Szlachcikowska D, et al. Impact of Hericium erinaceus and Ganoderma lucidum metabolites on AhR activation in neuronal HT-22 cells. Pharmacol Rep. 2025;77(6):1557-1572.</li>
	<li>Tang J, Chen R, Wang L, et al. Melatonin attenuates thrombin-induced inflammation in BV2 cells and then protects HT22 cells from apoptosis. Inflammation. 2020;43(5):1959-1970.</li>
	<li>Zhang W, Sun H, Zhao W, Li J, Meng H. Suppression of JNK pathway protects neurons from oxidative injury via attenuating parthanatos in glutamate-treated HT22 neurons. Sci Rep. 2024;14(1):25793.</li>
	<li>Thoudam T, Chanda D, Lee JY, et al. Enhanced Ca2+-channeling complex formation at the ER-mitochondria interface underlies the pathogenesis of alcohol-associated liver disease. Nat Commun. 2023;14(1):1703.</li>
	<li>Huang Z, Zhang Q, Wang Y, et al. Inhibition of caspase-3-mediated GSDME-derived pyroptosis aids in noncancerous tissue protection of squamous cell carcinoma patients during cisplatin-based chemotherapy. Am J Cancer Res. 2020;10(12):4287-4307.</li>
	<li>Andreyev AY, Yang H, Doulias PT, et al. Metabolic bypass rescues aberrant S-nitrosylation-induced TCA cycle inhibition and synapse loss in Alzheimer&#8217;s disease human neurons. Adv Sci. 2024;11(12):2306469.</li>
	<li>Backstr&#246;m A, Kugel L, Gnann C, et al. A sample preparation protocol for high throughput immunofluorescence of suspension cells on an adherent surface. J Histochem Cytochem. 2020;68(7):473-489.</li>
	<li>Hongxing Tang et al. Protective effects of hinokitiol on neuronal ferroptosis by activating the Keap1/Nrf2/HO-1 pathway in traumatic brain injury. J Neurotrauma. 2024;41(5-6):734-750.</li>
	<li>Teerawonganan P, Hasriadi, Dasuni Wasana PW, et al. Synthesis, cytotoxicity, and mechanistic evaluation of tetrahydrocurcumin-amino acid conjugates as LAT1-targeting anticancer agents in C6 glioma cells. Int J Mol Sci. 2024;25(20):11266.</li>
	<li>Shihan MH, Novo SG, Le Marchand SJ, Wang Y, Duncan MK. A simple method for quantitating confocal fluorescent images. Biochem Biophys Rep. 2021;25:100916.</li>
	<li>Gomez-Dopazo G, Nieves RJA, Rivera RLA, et al. Cellulose acetate microwell plates for high-throughput colorimetric assays. RSC Adv. 2024;14(22):15319-15327.</li>
	<li>DuBreuil DM, Chiang BM, Zhu K, et al. A high-content platform for physiological profiling and unbiased classification of individual neurons. Cell Rep Methods. 2021;1(1).</li>
	<li>Ronzetti M, Simeonov A. A comprehensive update on the application of high-throughput fluorescence imaging for novel drug discovery. Expert Opin Drug Discovery. 2025;20(6):785-797.</li>
	<li>Jiang X, Li M, Wang Y, et al. 1,2,4,5-tetrazine-tethered probes for fluorogenically imaging superoxide in live cells with ultrahigh specificity. Nat Commun. 2023;14(1):1401.</li>
	<li>Yu Y, Chen J, Zhang X, et al. Identification of anti-inflammatory compounds from zhongjing formulae by knowledge mining and high-content screening in a zebrafish model of inflammatory bowel diseases. Chin Med. 2021;16(1):42.</li>
</ol>

Todos los autores declaran que no existe ningún conflicto de interés. Durante la traducción del manuscrito, Zhipu AI se utilizó únicamente para la traducción y no para generar datos de investigación, resultados experimentales ni contenido académico central. Los autores asumen total responsabilidad por el contenido del manuscrito.

Utilizando el método de doble tinción con PI y Hoechst para determinar la viabilidad celular, por ejemplo, el instrumento de alto contenido puede calcular de forma rápida y de alto rendimiento la viabilidad celular dentro del mismo lote mediante módulos algorítmicos integrados. Este método presenta varias ventajas, incluyendo bajo volumen de muestra, bajo costo, daño celular mínimo, baja fotodegradación de la fluorescencia, resistencia al apagado y la capacidad de capturar múltiples imágenes. Además, el tiempo de obtenci...

El sistema de imagen de alto contenido sirve como una herramienta fundamental en la investigación científica moderna, permitiendo la adquisición de imágenes a alta velocidad y la evaluación multiparamétrica de células dañadas o indemnes1,2,3. Desempeña un papel insustituible en diversas disciplinas. En el campo de las ciencias de la vida, ayuda a los investigadores a explorar el mundo microscópico de células y tejidos4,5. Por ejemplo, la detección precisa de moléculas y estructuras marcadas con fluorescencia dentro de las células permite visualizar claramente las estructuras finas celulares y sus cambios dinámicos6. En la investigación en neurociencia, puede realizar imágenes tridimensionales de neuronas, facilitando el análisis de las conexiones complejas y los mecanismos de transducción de señales en las redes neuronales, y aportando pistas fundamentales para comprender las funciones cerebrales y la patogénesis de enfermedades neurológicas7,8,9.
A pesar de las ventajas significativas de la tecnología del sistema de imágenes de alto contenido, aún persisten varios problemas en su proceso de obtención de imágenes. En la etapa de preparación de muestras, existe un alto grado de subjetividad. En la preparación de muestras biológicas, procesos como el manejo celular y la tinción carecen de estándares adecuados. En cuanto a los parámetros de imagen, hay diferencias notables en los tiempos de exposición y en la selección de placas de pocillos entre laboratorios y modelos de microscopios de alto contenido. En la fase de procesamiento de datos, existe una falta de estandarización, desde la reducción del ruido y el ajuste del contraste de las imágenes crudas hasta la identificación de parámetros y la determinación de características objetivo. Estos problemas conducen directamente a sesgos en los resultados de las imágenes microscópicas, provocando una crisis de reproducibilidad.

<table><tbody><tr><td>Tubo de centrífuga de 1,5 mL</td><td>Labigic Technology Co., Ltd.</td><td>MCT-001-150</td><td></td></tr><tr><td>Puntas de pipeta de 1000 &amp;micro;L</td><td>Labigic Technology Co., Ltd.</td><td>35423003E</td><td></td></tr><tr><td>Tubo de centrífuga de 15 mL</td><td>Labigic Technology Co., Ltd.</td><td>CT-002-15A</td><td></td></tr><tr><td>Puntas de pipeta de 2,5 &amp;micro;L</td><td>Qingdao Haier Biomedical Co., Ltd.</td><td>B10T</td><td></td></tr><tr><td>Puntas de pipeta de 200 &amp;micro;L</td><td>Labigic Technology Co., Ltd.</td><td>T-001-200</td><td></td></tr><tr><td>Tubo de centrífuga de 50 mL</td><td>Labigic Technology Co., Ltd.</td><td>CT-002-50A</td><td></td></tr><tr><td>Placa de cultivo celular de 96 pocillos</td><td>Corning Incorporated</td><td>3599</td><td></td></tr><tr><td>Pipeta monocanal ajustable, 0,1&amp;ndash;2,5 &amp;mu;L</td><td>Eppendorf SE</td><td>3120000216</td><td></td></tr><tr><td>Pipeta monocanal ajustable, 100&amp;ndash;1000 &amp;mu;L</td><td>Eppendorf SE</td><td>3120000267</td><td></td></tr><tr><td>Pipeta monocanal ajustable, 20&amp;ndash;200 &amp;mu;L</td><td>Eppendorf SE</td><td>3120000259</td><td></td></tr><tr><td>Pipeta monocanal ajustable, 2&amp;ndash;20 &amp;mu;L</td><td>Eppendorf SE</td><td>3120000232</td><td></td></tr><tr><td>&lt;a name=&quot;RANGE!A13"&gt;Placa de cultivo celular&lt;/a&gt;</td><td>Corning Incorporated</td><td>430167</td><td></td></tr><tr><td>Viales criogénicos</td><td>Labigic Technology Co., Ltd.</td><td>BS-20-ST</td><td></td></tr><tr><td>Dietil sulfoxido (DMSO)</td><td>Beijing Solarbio Science &amp; Technology Co., Ltd.</td><td>D8371</td><td></td></tr><tr><td>Medio Eagle Modificado de Dulbecco (DMEM)</td><td>Life Technologies Limited</td><td>11966-025</td><td>En este estudio, el DMEM completo se preparó utilizando 10 % de FBS, 1 % de solución de penicilina-estreptomicina y 89 % de DMEM.</td></tr><tr><td>Incubadora de CO&lt;sub&gt;2&lt;/sub&gt; ESCO CelCulture</td><td>Esco Micro Pte. Ltd.</td><td>CCL-170B-8</td><td></td></tr><tr><td>Suero bovino fetal (FBS, Superfine)</td><td>Procell Life Science &amp; Technology Co., Ltd.</td><td>164210-50</td><td></td></tr><tr><td>Tinciones fluorescentes Hoechst 33342</td><td>Beijing Solarbio Science &amp; Technology Co., Ltd.</td><td>B8040</td><td></td></tr><tr><td>Célula HT22</td><td>Procell Life Science &amp; Technology Co., Ltd.</td><td>CL-0697</td><td></td></tr><tr><td>ImageJ</td><td>National Institutes of Health</td><td></td><td>ImageJ es uno de los programas informáticos de procesamiento de imágenes utilizados en el manuscrito.</td></tr><tr><td>Sistema de imágenes de alto contenido con microscopio confocal ImageXpress</td><td>Molecular Devices, LLC</td><td>ImageXpress Micro Confocal</td><td>En el manuscrito, utilice «Sistema de imágenes de alto contenido» como sustituto del nombre del instrumento.</td></tr><tr><td>Centrífuga refrigerada de baja velocidad</td><td>Hunan Xiangyi Laboratory Instrument Development Co., Ltd.</td><td>L530R</td><td></td></tr><tr><td>Software de adquisición y análisis de imágenes de alto contenido MetaXpress</td><td>Molecular Devices, LLC</td><td></td><td>El software es un complemento del sistema de imágenes de alto contenido con microscopio confocal ImageXpress&amp;reg;. En el manuscrito, «El software de análisis proporcionado con el dispositivo» se refiere a este software.</td></tr><tr><td>Cabina de flujo laminar vertical OptiMair</td><td>Esco Micro Pte. Ltd.</td><td>ACB-4E1</td><td></td></tr><tr><td>Parafilm M</td><td>Pechiney Plastic Packaging Inc.</td><td>PM996</td><td></td></tr><tr><td>PBS</td><td>&amp;nbsp;Shanghai Yuchun biology science and technology co., ltd&amp;nbsp;</td><td>YC-5013</td><td></td></tr><tr><td>Solución de penicilina-estreptomicina</td><td>Procell Life Science &amp; Technology Co., Ltd.</td><td>PB180120</td><td></td></tr><tr><td>Solución de yoduro de propidio (PI)</td><td>Beijing Solarbio Science &amp; Technology Co., Ltd.</td><td>C0080</td><td></td></tr><tr><td>Solución de tripsina-EDTA</td><td>BasalMedia Technology Co., Ltd.</td><td>S310KJ</td><td></td></tr></tbody></table>

flujo de trabajo estandarizado para la obtención de imágenes de alto contenido y el procesamiento de datos

Standardized Workflow for High-Content Imaging and Data Processing

Para abordar los desafíos de baja reproducibilidad debidos a variaciones operativas en la obtención de imágenes en la investigación científica y la complejidad de analizar un gran número de muestras mediante métodos convencionales, presentamos un protocolo para teñir células HT22 con PI y Hoechst 33342, seguido de la adquisición de imágenes y el análisis de los datos utilizando el Sistema de Imágenes de Alto Contenido. Este flujo de trabajo tiene como objetivo establecer parámetros robustos de configuración de imágenes y estándares rigurosos de control de calidad. Se describe la configuración del equipo y el procedimiento para tres métodos diferentes de procesamiento de imágenes proporcionados por el instrumento: Puntuación Celular Multilongitud de Onda (Multi), Viable-Muerto (Live) y Editor de Módulo Personalizado (CME). Los métodos de procesamiento de imágenes se comparan y validan frente al método tradicional, ImageJ, para garantizar su eficacia. El estudio concluye con un resumen del flujo de trabajo para utilizar el Sistema de Imágenes de Alto Contenido en la determinación de la viabilidad celular mediante el método de doble tinción con PI y Hoechst. Al estandarizar todo el flujo de trabajo de adquisición de imágenes y procesamiento de datos, este estudio mejora significativamente la reproducibilidad y fiabilidad de las imágenes en la investigación científica, proporcionando así un sólido respaldo metodológico para la comparación de datos entre laboratorios y promoviendo el avance de la investigación científica.

Impacto de la preparación estandarizada en la calidad de la imagen
Los parámetros de la placa se configuraron para garantizar que el instrumento pudiera localizar de forma confiable la capa de imágenes celulares. Las muestras preparadas como una sola capa de células con una confluencia moderada facilitaron el enfoque de la imagen a diferentes aumentos del objetivo y mejoraron el reconocimiento de imágenes y el análisis cuantitativo. La preparación estandarizada de muestras y l...

Aquí presentamos un protocolo para la obtención de imágenes de alto contenido y el procesamiento de datos estandarizados de células teñidas con yoduro de propidio (PI) y Hoechst 33342, con el fin de realizar un análisis reproducible de viabilidad celular mediante flujos de trabajo automatizados de adquisición y análisis de imágenes.

Flujo de trabajo estandarizado para la obtención de imágenes de alto contenido y el procesamiento de datos

Para abordar los desafíos de la baja reproducibilidad debida a las variaciones operativas en las imágenes de investigación científica y la complejidad de analizar un gran...

standardized-workflow-for-high-content-imaging-and-data-processing

Research

JoVE Journal

Biology

Un método de cribado de alto contenido para la identificación de nuevos receptores de señalización transmembrana competentes se describe. Este método es susceptible de automatización a gran escala y permite predicciones...

Un alto contenido de imágenes de flujo de trabajo para estudiar Grb2 complejos de señalización por clonación de expresión

Se presenta una informática flujo de trabajo flexible que permite un análisis basado en imágenes multiplexado de las células marcadas con fluorescencia. El flujo de trabajo cuantifica marcadores nucleares y citoplasmáticos y calcula translocación marcador entre estos compartimentos. Se proporcionan procedimientos para la perturbación de las células utilizando siRNA y metodología fiable para la detección de marcadores por inmunofluorescencia indirecta en formatos de 96 pocillos.

Flujo de trabajo para de alto contenido, cuantificación de la célula individual de marcadores fluorescentes de Universal Microscopio de datos, apoyados por software de fuente abierta

Estudio de microambiente tumoral puede identificar biomarcadores pronósticos o predictivos de la respuesta clínica a la inmunoterapia. Presentado aquí, es un método innovador basado en situ de la fluorescencia multiespectral de imágenes para analizar y contar automáticamente varias subpoblaciones de CD8+ T las células. Esta técnica reproducible y confiable es adecuada para análisis de grandes cohortes.

Multiplexado de análisis de la inmunofluorescencia y la cuantificación de Intratumoral PD-1+ + de Tim-3 CD8 células+ T

Aquí describimos un protocolo para la segmentación automática de tejidos fluorescencia etiquetadas en diapositivas, utilizando un sistema de análisis de alto contenido de campo amplio (WHCAS). Este protocolo tiene amplias aplicaciones en cualquier campo que consiste en la cuantificación de marcadores fluorescentes en tejidos biológicos, como las ciencias biológicas, ingeniería médica y Ciencias de la salud.

Análisis automatizado de la diapositiva y segmentación en tejidos marcada con fluorescencia utilizando un sistema de análisis de la Widefield High-contenido

Los mapas crio-EM de alta resolución de macromoléculas también se pueden lograr mediante el uso de microscopios TEM de 200 kV. Este protocolo muestra las mejores prácticas para establecer alineaciones ópticas precisas, esquemas de adquisición de datos y selección de áreas de imágenes que son esenciales para la recopilación exitosa de conjuntos de datos de alta resolución utilizando un TEM de 200 kV.

Recopilación rutinaria de conjuntos de datos crio-EM de alta resolución utilizando un microscopio electrónico de transmisión de 200 KV

Este protocolo describe un flujo de trabajo de alto rendimiento para la segmentación impulsada por inteligencia artificial de regiones de interés confirmadas por patología a partir de imágenes de sección de tejido delgado teñidas para el enriquecimiento de poblaciones celulares resueltas por histología utilizando microdisección láser. Esta estrategia incluye un algoritmo novedoso que permite la transferencia de demarcaciones que denotan poblaciones celulares de interés directamente a los...

Microdisección láser industrializada guiada por inteligencia artificial para el análisis proteómico a microescala del microambiente tumoral

La combinación de blanqueo iterativo-extendido-multiplexidad (IBEX) y un ensayo comercial de etiquetado de nucleótidos (Click-iT EdU) permite la detección y categorización de tipos de células en división en procesos altamente dinámicos en secciones fijas de tejido murino congelado. Además, una novedosa canalización de procesamiento de imágenes de código abierto proporciona adquisición y análisis de imágenes de alto rendimiento.

Flujo de trabajo de imágenes y análisis de alto rendimiento para evaluar los fenotipos de las células de la piel y los estados de proliferación en muestras de tejido

Este artículo describe métodos paso a paso para automatizar la cuantificación de núcleos basada en imágenes utilizando un programa ejecutable de código abierto validado en una variedad de densidades celulares. Este programa proporciona una alternativa que aborda las barreras relacionadas con el costo, la accesibilidad para los usuarios con habilidades tecnológicas limitadas y la validación específica de la aplicación que puede limitar la utilidad de las tecnologías existentes.

Uso de bibliotecas de visión artificial para optimizar la cuantificación de núcleos

La implementación de una técnica de fotoirradiación versátil y de bajo coste con el método manual IBEX permite obtener una imagen óptima del tejido humano con una importante autofluorescencia nativa. Este protocolo detalla cómo obtener imágenes multiplexadas de portaobjetos completos a partir de muestras clínicas archivadas utilizando un microscopio invertido, reactivos ampliamente disponibles y software de código abierto para la alineación y el procesamiento de imágenes.

El flujo de trabajo optimizado para el blanqueo iterativo amplía la obtención de imágenes de multiplexidad de muestras clínicas altamente autofluorescentes

El blanqueo iterativo espectral extiende la multiplexidad (IBEX) se basa en la técnica IBEX base al agregar bloqueo de heparina para minimizar la unión inespecífica y aprovechar la detección espectral con desmezcla computacional para suprimir la autofluorescencia. Este enfoque acelera la adquisición de imágenes al tiempo que reduce las fuentes de fondo, lo que permite análisis proteómicos espaciales robustos de múltiples rondas y altos parámetros.

Imágenes de alta plexación mediante microscopía confocal espectral para minimizar la fluorescencia tisular inespecífica

Se describe el flujo de trabajo de citomorfología digital automatizada de la sangre periférica y la médula ósea. Tras la preparación estandarizada de la frota y tinción, un escáner captura imágenes de las muestras. El software impulsado por IA localiza, registra y clasifica preliminarmente las células nucleadas, seguido de una revisión experta. El enfoque está en las clasificaciones celulares erróneas críticas con potencial de diagnóstico erróneo.

Flujo de trabajo para citomorfología digital automatizada de sangre periférica y médula ósea, teniendo en cuenta las clasificaciones celulares erróneas críticas

Chengdu University of Traditional Chinese Medicine.  Here, we present a protocol for standardized high-content imaging and data processing of propidium iodide (PI)/Hoechst 33342-stained cells to perform reproducible cell viability analysis using automated image acquisition and analysis workflows.

Flujo de trabajo estandarizado para la obtención de imágenes de alto contenido y el procesamiento de datos

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