Ultrack и inTRACKtive: новые инструменты для отслеживания клеток в эмбриональном развитии

Современные микроскопы позволяют учёным снимать видео всего процесса развития эмбрионов в реальном времени. Однако существует серьёзная сложность: преобразование этих впечатляющих изображений в точные траектории движения каждой клетки, которая находит своё место в развивающемся организме, является чрезвычайно сложной задачей.

Трудность заключается в том, что клетки движутся, делятся, а иногда и вовсе исчезают, формируя ткани и органы, которые составят функционирующий взрослый организм.

Используя ядра клеток в качестве ориентиров, учёные должны определить границы каждой клетки в кадре видео — процесс, называемый сегментацией, — а затем отслеживать клетки от одного кадра к следующему. Помимо изучения процессов развития, точное отслеживание клеток необходимо для понимания того, как развиваются заболевания и как больные клетки реагируют на лечение.

В журнале Nature Methods учёные из Chan Zuckerberg Biohub San Francisco представили Ultrack — платформу для отслеживания клеток, которая может масштабироваться от наблюдения за несколькими клетками в лабораторной чашке до отслеживания целых эмбрионов в 3D-видео.

Ultrack показал особенно высокую эффективность в отслеживании клеток целых эмбрионов по сравнению с другими инструментами в рамках Cell Tracking Challenge — международной инициативы по бенчмаркингу.

«Легко выполнять отслеживание в 2D или на нескольких клетках, но Ultrack расширяет пределы возможного в очень сложных сценариях, таких как 3D или полные эмбрионы, — говорит Лоик Ройер, директор по imaging AI в San Francisco Biohub и старший автор статьи. — Он очень быстрый и хорошо масштабируется, а также имеет множество практических функций, делающих его простым в использовании».

Работать умнее, а не усерднее

Алгоритмы отслеживания клеток традиционно выполняют свою задачу в два этапа: сначала сегментируют клетки в каждом кадре видео, а затем связывают одни и те же клетки между кадрами.

Ахиллесовой пятой этого подхода является первый шаг — определение всех клеток в большом, размытом 3D-микроскопическом изображении и необходимость определить, является ли то, что выглядит как одна большая клетка в отдельном кадре видео, на самом деле несколькими клетками, проходящими друг мимо друга, или двумя клетками, которые недавно разделились. Вместо этого Ultrack работает умнее, а не усерднее: он решает проблему отслеживания, одновременно выполняя эти две задачи — сегментацию и связывание.

Каждый раз, когда Ultrack исследует кандидатную область в кадре, алгоритм строит так называемую ультраметрическую контурную карту — иерархию границ, где контуры возможных клеток представлены как композиция от грубых к более тонким разделам.

Чтобы решить, какая граница клетки является правильной, Ultrack рассматривает все кадры, определяя границы клеток (сегменты), которые наиболее последовательны во времени при соединении с соседними кадрами (связывание).

Этот способ мышления похож на то, как вы можете определить, является ли облако на небе одной большой структурой или двумя маленькими облаками, проходящими друг мимо друга. Ваш мозг определяет границы облаков, сравнивая большую структуру с двумя маленькими облаками, которые вы видели до и после — движущимися вместе, затем врозь.

Ultrack ещё больше упрощает этот процесс, рассматривая только сценарии сегментации, которые следуют правилам клеточной биологии — например, тот факт, что клетки делятся, но обычно не сливаются и не совершают диких прыжков с одного места на другое.

Такой эффективный подход не только экономит часы вычислений, но и приводит к меньшему количеству ошибок отслеживания, что означает, что исследователи тратят меньше времени на ручное исправление ошибок. В изображениях плотной ткани, где каждое исправление требует значительного ручного труда, Ultrack примерно вдвое сокращает время, которое учёные тратят на исправление ошибок сегментации и отслеживания.

«Он делает всё это без необходимости переобучать модели глубокого обучения на каждом новом наборе данных, что является серьёзным препятствием для многих лабораторий», — говорит учёный Biohub SF Жордау Брагантини, первый автор статьи.

От zebrafish до морских асцидий

Чтобы оценить производительность Ultrack в отслеживании развития органов, команда выбрала нейромаст zebrafish — механосенсорный орган, который помогает рыбам ориентироваться, — в качестве модельной системы. Используя рекомендации Cell Tracking Challenge, Ultrack достиг почти идеальной точности.

И для создания Zebrahub, атласа клеток zebrafish, опубликованного в Cell, команда Ройера использовала Ultrack для реконструкции полных траекторий развития нескольких эмбрионов. Другие учёные Biohub используют Ultrack для изучения таких вещей, как иммунная система zebrafish.

Чтобы упростить изучение массивных наборов данных отслеживания клеток из Ultrack, команда Ройера в сотрудничестве с коллегами из Chan Zuckerberg Initiative под руководством Чи-Ли Чиу разработала инновационный инструмент под названием inTRACKtive, также опубликованный в Nature Methods; в Biohub эту работу возглавлял Тён Хёйбен.

Используя интуитивно понятный браузерный интерфейс inTRACKtive, пользователи могут вращать эмбрионы в 3D-пространстве, выбирать группы клеток и следить за их траекториями для более глубокого анализа, ускорять или замедлять процессы развития и даже видеть события в обратном порядке.

Команда Ройера также загрузила наборы данных от пяти других модельных видов (собранные из сообщества lightsheet) — включая мышь, C. elegans и морскую асцидию — чтобы создать Virtual Embryo Zoo, в котором пользователи могут использовать inTRACKtive для изучения наборов данных. Поскольку inTRACKtive работает в любом браузере, пользователи могут интерактивно погружаться в наборы данных с ноутбука, настольного компьютера и даже со своего телефона.

«Мы призываем исследователей вносить свой вклад в Virtual Embryo Zoo, предоставляя собственные наборы данных целых эмбрионов от других видов. Вклад поможет ресурсу расти, создавая всеобъемлющий репозиторий эмбрионального развития различных организмов», — говорит Хёйбен.

«Далее мы планируем расширить возможности inTRACKtive, интегрировав данные визуализации вместе с результатами отслеживания клеток. Это позволит создавать ещё более насыщенные визуализации, накладывая поведение клеток и развитие тканей на live microscopy».

Больше информации: Ultrack: pushing the limits of cell tracking across biological scales, Nature Methods (2025). DOI: 10.1038/s41592-025-02778-0
Nature Methods (2025). www.nature.com/articles/s41592-025-02777-1