Automazione del test del micronucleo mediante citometria a flusso di imaging e intelligenza artificiale

Il test del micronucleo (MN) viene utilizzato in tutto il mondo dagli organismi di regolamentazione per valutare le sostanze chimiche per la tossicità genetica. Il test può essere eseguito in due modi: segnando MN in cellule binucleate una volta divise, bloccate dalla citochinesi o cellule mononucleate completamente divise. Storicamente, la microscopia ottica è stata il metodo gold standard per valutare il test, ma è laboriosa e soggettiva. La citometria a flusso è stata utilizzata negli ultimi anni per valutare il test, ma è limitata dall'incapacità di confermare visivamente aspetti chiave delle immagini cellulari. La citometria a flusso di imaging (IFC) combina l'acquisizione di immagini ad alta produttività e l'analisi automatizzata delle immagini ed è stata applicata con successo per acquisire rapidamente immagini e valutare tutti gli eventi chiave nel test MN. Recentemente, è stato dimostrato che i metodi di intelligenza artificiale (AI) basati su reti neurali convoluzionali possono essere utilizzati per valutare i dati del saggio MN acquisiti da IFC. Questo documento descrive tutti i passaggi per utilizzare il software di intelligenza artificiale per creare un modello di deep learning per valutare tutti gli eventi chiave e applicare questo modello per assegnare automaticamente un punteggio a dati aggiuntivi. I risultati del modello di deep learning AI si confrontano bene con la microscopia manuale, consentendo quindi un punteggio completamente automatizzato del test MN combinando IFC e AI.