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Accueil » Actualités médicales » Comptage d'hépatocytes et d'organoïdes basé sur l'apprentissage automatique

Comptage d'hépatocytes et d'organoïdes basé sur l'apprentissage automatique

par Ma Clinique
22 octobre 2025
dans Actualités médicales
Temps de lecture : 5 min
Image Credit: Choksawatdikorn/Shutterstock.com

Dans cette interview, Dan Schieffer, directeur scientifique chez DeNovix, explique comment la demande des clients a inspiré le développement d'applications CellDrop spécialisées pour les hépatocytes et les organoïdes.

Sommaire

  • Pourriez-vous commencer par nous donner un aperçu du compteur de cellules automatisé CellDrop et de ce qui a inspiré DeNovix à développer des applications spécialisées pour les hépatocytes et les organoïdes ?
  • Les hépatocytes et les organoïdes sont notoirement difficiles à compter avec précision. Qu’est-ce qui rend ces types de cellules particulièrement difficiles pour les méthodes de comptage traditionnelles ?
  • En quoi l'approche d'apprentissage automatique derrière les algorithmes de CellDrop diffère-t-elle des techniques d'analyse d'images plus conventionnelles pour le comptage cellulaire ?
  • Pourriez-vous décrire comment l'algorithme de comptage des hépatocytes a été formé, y compris quels ensembles de données ou processus de validation ont été impliqués pour garantir l'exactitude ?
  • Les organoïdes peuvent varier considérablement en taille, en forme et en structure. Comment avez-vous adapté votre algorithme pour tenir compte de cette variabilité tout en maintenant des décomptes fiables ?
  • Quels avantages avez-vous vu les clients tirer du comptage automatisé de ces types de cellules complexes en termes de qualité des données et d’efficacité du flux de travail ?
  • Y a-t-il des limites ou des cas extrêmes que votre équipe a dû surmonter et où les algorithmes ont initialement rencontré des difficultés, et comment les avez-vous résolus ?
  • Pour l’avenir, voyez-vous des opportunités d’étendre le comptage basé sur l’apprentissage automatique à d’autres types de cellules spécialisés ou difficiles à mesurer ?
  • Enfin, si vous deviez résumer le principal avantage de l’utilisation de CellDrop pour le comptage des hépatocytes et des organoïdes en une seule phrase, quel serait-il ?
  • À propos de Dan Schieffer
  • À propos de DeNovix Inc.
    • Produits primés pour les sciences de la vie
    • CellDrop : Produit de laboratoire durable de l'année

Pourriez-vous commencer par nous donner un aperçu du compteur de cellules automatisé CellDrop et de ce qui a inspiré DeNovix à développer des applications spécialisées pour les hépatocytes et les organoïdes ?

L'inspiration était nos clients qui ne cessaient de demander ces applications. La numération des hépatocytes a été l’une des premières demandes que nous avons reçues avant même la sortie du CellDrop et nous montrions les unités bêta aux laboratoires pour obtenir des commentaires. L’analyse organoïde a également été demandée par un nombre écrasant de clients il y a quelques années et la demande n’a vraiment pas ralenti.

Crédit d’image : Choksawatdikorn/Shutterstock.com

Les hépatocytes et les organoïdes sont notoirement difficiles à compter avec précision. Qu’est-ce qui rend ces types de cellules particulièrement difficiles pour les méthodes de comptage traditionnelles ?

Les algorithmes traditionnels de comptage cellulaire automatisé recherchent des objets clairs ou sombres, petits et ronds, qui se colorent uniformément sur l'arrière-plan. Ces algorithmes fonctionnent très bien avec les cellules de culture tissulaire ou de nombreux types de cellules primaires, notamment lors de l’utilisation de la fluorescence. En revanche, les hépatocytes et les organoïdes ont une forme irrégulière et comportent de nombreuses structures internes et ont tendance à se développer dans des environnements complexes contenant de nombreux autres objets, tels que des débris ou d’autres types de cellules. Étant donné que ces échantillons ont une structure interne importante ou, dans le cas des organoïdes, plusieurs dizaines ou centaines de cellules par objet, il est difficile d’obtenir une coloration uniforme. Ces facteurs se combinent pour rendre ces types d’échantillons presque impossibles à compter avec précision à l’aide des algorithmes traditionnels de comptage cellulaire.

Image du résultat des hépatocytes du compteur de cellules automatisé CellDrop FLi.

Image du résultat des hépatocytes du compteur de cellules automatisé CellDrop FLi.

Image résultante des organoïdes du compteur de cellules automatisé CellDrop FLi.

Image résultante des organoïdes du compteur de cellules automatisé CellDrop FLi.

En quoi l'approche d'apprentissage automatique derrière les algorithmes de CellDrop diffère-t-elle des techniques d'analyse d'images plus conventionnelles pour le comptage cellulaire ?

Les modèles d’apprentissage automatique sont entraînés à compter les objets d’intérêt, qu’il s’agisse d’hépatocytes, d’organoïdes ou de tout autre type de cellule dans l’échantillon, comme le ferait un scientifique possédant de nombreuses années d’expérience. Dans chaque cas, nous avons utilisé des centaines d’images représentant des dizaines de milliers d’objets différents. Nous avons attribué à chaque objet une classe spécifique, par exemple un organoïde, une cellule dissociée ou une particule de débris. Nous avons ensuite entraîné l'algorithme sur cet ensemble de données et l'avons testé avec différents types d'échantillons frais. Nous avons encore affiné l’algorithme jusqu’à ce qu’il donne les mêmes résultats que ceux obtenus par nos scientifiques qualifiés pour le type d’échantillon qu’il essayait de compter. Il s'agit d'un processus qui demande beaucoup de travail, mais les résultats sont indéniables pour des types d'échantillons complexes.

Pourriez-vous décrire comment l'algorithme de comptage des hépatocytes a été formé, y compris quels ensembles de données ou processus de validation ont été impliqués pour garantir l'exactitude ?

Nous avons utilisé une grande variété de sources pour entraîner les algorithmes. Des hépatocytes provenant de diverses espèces ont été utilisés, notamment des tissus fraîchement isolés et des hépatocytes cryo-décongelés. En plus de disposer d'une expertise significative au sein de notre équipe d'applications, nous avons travaillé avec des fournisseurs d'hépatocytes et des laboratoires de recherche leaders du secteur qui nous ont aidés à nous former à compter les hépatocytes comme ils le feraient. Ces laboratoires ont ensuite pu vérifier avec succès les performances de l’algorithme final dans leurs laboratoires sur une gamme d’échantillons.

Les organoïdes peuvent varier considérablement en taille, en forme et en structure. Comment avez-vous adapté votre algorithme pour tenir compte de cette variabilité tout en maintenant des décomptes fiables ?

Comme pour les hépatocytes, nous avons trouvé d’excellents partenaires pour nous aider à produire des organoïdes et des sphères tumorales et nous guider dans leur comptage comme ils le feraient. Ils ont aidé à former notre équipe sur les paramètres les plus importants lors du comptage de ces échantillons et nous ont guidés sur les mesures de qualité que nous avons incluses dans le logiciel.

Quels avantages avez-vous vu les clients tirer du comptage automatisé de ces types de cellules complexes en termes de qualité des données et d’efficacité du flux de travail ?

Lorsqu'un client compte un échantillon manuellement, comme il aurait dû le faire auparavant pour un échantillon d'organoïde ou d'hépatocytes, il y aura naturellement des variations d'une personne à l'autre ou d'un laboratoire à l'autre dans la façon dont les mêmes échantillons sont comptés. Le grand avantage de l’automatisation de ce processus est que vous pouvez imaginer un scénario avec deux laboratoires collaborateurs, chacun comptant 10 personnes, comptant les mêmes échantillons avec de légères variations. Introduisez l’automatisation et vous disposez désormais de 20 personnes qui comptent les échantillons en utilisant la même méthode.

Les algorithmes de comptage automatisés peuvent également fournir des informations de contrôle qualité sur l'échantillon, telles que la quantité de débris présents ou le diamètre moyen des cellules, que les comptages cellulaires manuels ne permettraient pas de capturer facilement. Pour les environnements réglementés, l’ajout d’outils tels que IQOQ ou un logiciel compatible 21 CFR pt 11 facilite également grandement la conformité.

Y a-t-il des limites ou des cas extrêmes que votre équipe a dû surmonter et où les algorithmes ont initialement rencontré des difficultés, et comment les avez-vous résolus ?

Je n'ai jamais travaillé sur un projet sans défis inattendus. La nature de la biologie fait qu’il y a toujours des exceptions, et celles-ci devront être comprises et traitées de la meilleure façon possible pour le client. Notre équipe d’applications possède une riche expérience dans ce domaine et est en mesure d’aider nos clients à optimiser leur configuration.

Pour l’avenir, voyez-vous des opportunités d’étendre le comptage basé sur l’apprentissage automatique à d’autres types de cellules spécialisés ou difficiles à mesurer ?

Eh bien, je ne peux pas trop en dire ici, mais disons que nous prévoyons de continuer à utiliser notre technologie d'apprentissage automatique pour répondre aux besoins de nos clients qui ont des difficultés à compter les cellules ou des problèmes de contrôle de qualité associés dans leurs flux de travail.

Enfin, si vous deviez résumer le principal avantage de l’utilisation de CellDrop pour le comptage des hépatocytes et des organoïdes en une seule phrase, quel serait-il ?

Le CellDrop permet la standardisation rapide, précise et reproductible du nombre d’hépatocytes et d’organoïdes dans tout laboratoire utilisant ces types d’échantillons sans nécessiter de lames en plastique jetables.

Éliminer les coûts | Automatisez le comptage cellulaire

À propos de Dan Schieffer

Dan Schieffer est directeur scientifique chez DeNovix et principal scientifique du développement de CellDrop. Avant de rejoindre DeNovix, Dan était étudiant et chercheur en biologie cellulaire et moléculaire à l’Université Villanova et à l’Université de Pennsylvanie.

À propos de DeNovix Inc.

Produits primés pour les sciences de la vie

Les produits DeNovix primés à plusieurs reprises incluent le produit de l'année des sciences de la vie choisi par les critiques et le Platinum Seal décerné – Spectrophotomètre/fluoromètre série DS-11 et CellDrop™ Compteur de cellules automatisé. CellDrop est le premier instrument de ce type à compter les cellules sans diapositives. Ces instruments puissants intègrent la technologie brevetée DeNovix avec un logiciel facile à utiliser conçu par des scientifiques de la vie pour des scientifiques de la vie.

Les chercheurs déclarent qu’ils apprécient les performances de pointe du secteur, le fonctionnement semblable à celui d’un téléphone intelligent et la connectivité flexible des instruments. Lorsqu'une assistance est nécessaire, l'équipe DeNovix est là pour vous aider. DeNovix a reçu le prestigieux prix du service client de l'année en sciences de la vie sur la base d'avis indépendants publiés par des scientifiques du monde entier !

CellDrop : Produit de laboratoire durable de l'année

Le compteur de cellules automatisé CellDrop a été récompensé comme produit de laboratoire durable de l'année dans le cadre du SelectScience® Prix ​​du choix des scientifiques®!

DirectPipette brevetée de CellDrop™ La technologie le distingue comme le seul compteur de cellules à éliminer le besoin de lames de comptage de cellules. Cette innovation évite chaque année l’utilisation et l’élimination de millions de lames en plastique à usage unique.


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