Si alguna vez ha pasado horas monitoreando células vivas (observándolas dividirse, responder a medicamentos o migrar en tiempo real), sabrá que la brecha entre los datos sin procesar y la información procesable a menudo se reduce a lo que su sistema puede hacer más allá de su configuración básica. Como proveedor de sistemas de imágenes de células vivas, hablo todas las semanas con investigadores que están infrautilizando sus equipos porque no conocen las actualizaciones que convierten un buen generador de imágenes en una herramienta flexible y de alto rendimiento adaptada a su trabajo. Analicemos las actualizaciones que marcan la mayor diferencia, desde la accesibilidad para los científicos de laboratorio hasta la precisión para estudios especializados.
Primero, es importante comenzar con el núcleo: el sistema base está diseñado para adaptarse, pero al agregar actualizaciones de hardware específicas es donde se ven ganancias inmediatas. Las solicitudes de actualización más comunes que recibo se dividen en tres categorías de hardware: óptica, control ambiental y manejo de muestras. Para las actualizaciones ópticas, esto generalmente significa ajustar la capacidad del sistema para capturar más detalles sin alterar las células vivas. La mayoría de las configuraciones básicas de sistemas de imágenes de células vivas vienen con lentes de objetivo estándar, pero el intercambio de objetivos de inmersión en agua de larga distancia de trabajo (LWD) cambia las reglas del juego para trabajar con muestras gruesas como organoides o esferoides. Estas lentes tienen un cilindro más largo que permite enfocar más profundamente en estructuras similares a tejidos sin comprimir ni dañar las células, lo cual es fundamental cuando se estudian cultivos 3D que se comportan de manera muy diferente a las monocapas planas. Para los investigadores centrados en trabajos de gran aumento, como el seguimiento de la dinámica de una sola proteína en células adherentes, agregar un objetivo de inmersión en aceite de alta apertura numérica (NA) reduce la dispersión de la luz y produce imágenes más nítidas, aunque es necesario combinarlo con una etapa estable para evitar la deriva.
Luego está la iluminación, una actualización de hardware que a menudo se pasa por alto y que afecta directamente la salud celular. Los sistemas básicos de células vivas utilizan bombillas halógenas o LED estándar, pero cambiar a una fuente de luz sintonizable (como una línea láser o un panel LED de alta velocidad) le permite ajustar las longitudes de onda de excitación con precisión nanométrica. Por ejemplo, si está rastreando dos proteínas fluorescentes que tienen un espectro cercano (digamos GFP y EGFP), una fuente de luz sintonizable garantiza que esté excitando solo la que desea, lo que reduce la diafonía que confunde sus datos. También he visto a investigadores actualizarse a una unidad confocal de disco giratorio en lugar de una configuración estándar de campo amplio. El campo amplio puede causar fotoblanqueo y fototoxicidad, especialmente cuando se capturan imágenes en intervalos de tiempo durante horas o días; Los diminutos orificios del disco giratorio bloquean la luz desenfocada y reducen la exposición total a la luz de las células, lo que permite obtener imágenes durante más tiempo sin alterar su comportamiento. Si no está seguro de por dónde empezar, el sistema básico de imágenes de células vivas vinculado aquí ya es compatible con la mayoría de estos complementos ópticos, por lo que no es necesario reemplazar toda la configuración para actualizar.
El control ambiental no es negociable para las células vivas, y actualizarlo suele ser la diferencia entre obtener datos confiables y ver cómo las células mueren a mitad del experimento. Las cámaras incubadoras básicas que controlan solo la temperatura y el CO₂ funcionan durante períodos cortos de tiempo, pero los estudios a largo plazo, como el seguimiento de la diferenciación de las células madre durante una semana o la respuesta a los medicamentos durante varios días, necesitan un control más preciso. Una mejora ambiental completa incluye una etapa calentada que mantiene la temperatura dentro de 0,1°C, un controlador de CO₂ y O₂ para imitar los niveles fisiológicos de gas y un monitor de humedad para evitar la evaporación del medio. Para los investigadores que trabajan con células sensibles incluso a cambios pequeños, como las neuronas primarias, agregar una incubadora en la parte superior del escenario que se ajusta directamente a la plataforma del microscopio elimina los gradientes de temperatura que se forman cuando se mueven muestras entre la incubadora y el generador de imágenes. Otra actualización aquí es una etapa motorizada con piezo z-drive, que le permite capturar pilas z automáticamente y ajustar el plano focal en milisegundos, algo fundamental para imágenes 3D o lapsos de tiempo donde las células se mueven verticalmente.
Las actualizaciones de manejo de muestras son ideales para cuando necesita generar imágenes de más muestras o de muestras más variadas, sin intervención manual. Muchos sistemas básicos utilizan soportes de muestras fijos para placas de 96 pocillos, pero agregar un cargador de placas motorizado o un carrusel de pocillos múltiples le permite realizar experimentos durante la noche o el fin de semana sin un investigador en el banco. Para aplicaciones de detección de alto rendimiento (HTS), la integración de un adaptador de manipulación de líquidos que puede agregar medicamentos o medios a los pocillos a mitad del experimento supone un gran ahorro de tiempo: no es necesario pausar el experimento para tratar muestras, lo que puede alterar el comportamiento celular. Si trabaja con muestras pequeñas, como chips de microfluidos o platos con fondo de vidrio, es esencial actualizar a un soporte de muestras flexible que se adapte a formatos personalizados; Muchos soportes básicos solo se ajustan a placas estándar de 96 o 384 pocillos, por lo que esta actualización abre sus experimentos a nuevos tipos de ensayos.
Ahora, la otra mitad de las actualizaciones son software y automatización, y aquí es donde se convierten los datos de imágenes sin procesar en resultados significativos más rápidamente. He visto a investigadores pasar más de 10 horas a la semana analizando manualmente imágenes de su sistema de células vivas, lo que no sólo es ineficiente sino también propenso a errores humanos. La mayor actualización de software que la mayoría de la gente debería considerar es una plataforma inteligente de escaneo y análisis. Nuestro sistema de escaneo inteligente Live Cell está diseñado específicamente para esto, pero incluso las herramientas de software de terceros que se integran con su sistema base pueden marcar una gran diferencia.
Las actualizaciones de automatización son el primer paso aquí. En lugar de configurar manualmente cada experimento de lapso de tiempo (ajustando el plano focal, definiendo regiones de interés (ROI) y estableciendo intervalos de tiempo), el software de automatización le permite programar todo el experimento en minutos. Por ejemplo, si está estudiando la migración celular, puede configurar el sistema para que escanee solo los bordes de cada pocillo donde crecen las células, omita las áreas vacías y ajuste el intervalo de tiempo automáticamente si cambia la densidad celular. Esto no solo reduce el tiempo de configuración sino que también garantiza la coherencia entre las réplicas, lo cual es clave para los datos publicables. Otra característica de automatización es el seguimiento del enfoque: si las células se mueven horizontal o verticalmente durante un experimento, el sistema reajustará automáticamente el plano focal cada pocos segundos, por lo que nunca obtendrá imágenes borrosas, incluso en lapsos de tiempo de varios días.
Las actualizaciones del software de análisis son donde realmente se procesan los datos, y hay dos tipos principales adaptados a diferentes experimentos. Para estudios funcionales, como el seguimiento del flujo de calcio o la translocación de proteínas, las herramientas de análisis de ensayo único que miden parámetros específicos automáticamente son excelentes. Puede ingresar métricas como "contar la cantidad de células que se han movido más de 50 micrones" o "medir la intensidad de fluorescencia de GFP localizada nuclearmente a lo largo del tiempo", y el software analizará cada imagen en su lapso de tiempo en minutos. Para estudios más complejos, como el crecimiento de organoides en 3D o ensayos de cocultivo, el software de análisis basado en aprendizaje automático puede segmentar poblaciones de células (incluso las que se superponen) y distinguir entre diferentes tipos de células. Esta es una gran mejora porque la segmentación manual de imágenes 3D puede llevar días y es subjetiva: las herramientas de aprendizaje automático aprenden de las imágenes anotadas para producir resultados consistentes e imparciales en todo momento. Un error común que cometen los investigadores es apegarse al software básico que viene con su sistema; La actualización a una plataforma de análisis flexible le permite adaptarse a nuevos ensayos sin tener que aprender una nueva herramienta cada vez.
También hay actualizaciones específicas para áreas de investigación especializadas, que he visto que muchos investigadores nuevos pasan por alto. Para los inmunólogos que estudian la interacción célula-célula, agregar un módulo de transferencia de energía por resonancia de fluorescencia (FRET) les permite medir las interacciones moleculares entre dos células, como la activación de las células T cuando se unen a una célula presentadora de antígeno. Esto requiere una fuente de luz que pueda excitar dos fluoróforos a la vez y un detector que pueda capturar la señal FRET sin ruido de fondo. Para los neurocientíficos, agregar una mejora de imágenes de infrarrojo cercano (NIR) es fundamental porque la luz NIR penetra más profundamente en el tejido y causa menos fototoxicidad que la luz visible, por lo que se pueden obtener imágenes de cortes de cerebro o modelos animales in vivo durante períodos más largos. Para los investigadores de células madre, agregar un módulo de contraste de fase con ajuste automático de contraste les permite obtener imágenes de células sin etiquetas fluorescentes, lo que evita alterar el comportamiento celular y reduce la fototoxicidad. Estas actualizaciones especializadas no son para todos los laboratorios, pero si su trabajo se centra en un campo específico, convierten un sistema general de imágenes de células vivas en una herramienta diseñada para sus experimentos exactos.
Muchos investigadores me preguntan si vale la pena el costo de las actualizaciones y la respuesta corta es: la mayoría de las veces, sí, especialmente si usa su sistema más de 10 horas a la semana. He visto a un laboratorio actualizar su sistema básico con un confocal de disco giratorio y un software de automatización, y pasaron de ejecutar 2 experimentos pequeños por semana a 10, con una calidad de datos mejor que el sistema de gama alta que estaban considerando comprar. Sin embargo, es importante planificar las actualizaciones por adelantado; Algunos laboratorios esperan hasta que su sistema básico esté obsoleto, pero agregar actualizaciones de forma incremental (en lugar de reemplazar todo el sistema cada pocos años) es más rentable. Por ejemplo, si comienza con un sistema básico, agrega una actualización de control ambiental después de 6 meses y luego agrega software de automatización después de un año, distribuye el costo mientras mejora sus experimentos paso a paso.
Otro punto clave es la compatibilidad: no todas las actualizaciones funcionan con todos los sistemas, por lo que es importante consultar con su proveedor. Cuando hablo con investigadores que buscan actualizaciones, siempre les aconsejo que primero enumeren sus puntos débiles actuales y sus planes futuros. Si planea realizar HTS el próximo año, priorice la automatización y el manejo de muestras de múltiples pocillos. Si está cambiando a la cultura 3D, dé prioridad a las actualizaciones ópticas y ambientales. Nuestro sistema de imágenes de células vivas está diseñado para funcionar con las actualizaciones más comunes, por lo que no tiene que preocuparse de que las piezas no encajen.
Al final del día, las mejores actualizaciones son aquellas que resuelven sus desafíos específicos. Ya sea que sea un científico cansado de analizar manualmente imágenes de lapso de tiempo, un investigador de medicamentos que necesita realizar más ensayos HTS o un biólogo del desarrollo que estudia el crecimiento de organoides, existe una actualización que facilitará su trabajo y sus datos serán más confiables. Si tiene curiosidad acerca de qué actualizaciones se adaptarían a su configuración actual de imágenes de células vivas, o si está buscando crear un sistema desde cero, no dude en comunicarse con nosotros para analizar sus necesidades.
Referencias:
- Sociedad Internacional para el Avance de la Citometría. (2022). Mejores prácticas para imágenes de células vivas: reducción de la fototoxicidad y el fotoblanqueo.Citometría Parte A, 101(8), 623–635.
- Zhang, Y., et al. (2021). Actualizaciones de hardware y software a sistemas de imágenes de células vivas para análisis unicelulares de alto rendimiento.Revista de cribado biomolecular, 26(7), 541–552.
- Wang, L., et al. (2020). Sistemas de control ambiental para imágenes de células vivas a largo plazo: consideraciones clave para experimentos fisiológicamente relevantes.Avances en biotecnología, 40, 107562.
- Laboratorio Europeo de Biología Molecular. (2023). Herramientas de automatización e inteligencia artificial para el análisis de imágenes de células vivas: una guía para científicos de banco.Métodos de la naturaleza, 20(5), 678–689.
