Новый инструмент iSPy позволяет визуализировать полиплоидные клетки в живых тканях

Международная группа учёных разработала вычислительный конвейер iSPy (Inferring Spatial Ploidy), который позволяет в высокопроизводительном режиме анализировать и визуализировать полиплоидные клетки непосредственно в неповреждённой живой ткани. Исследование опубликовано в журнале Cell Reports Methods.

Конфокальная микроскопия с использованием ядерных репортёров и красителей, сегментация ядер с помощью ilastik и машинное обучение для классификации плоидности каждого ядра. Цвета на правой панели представляют разные уровни плоидности. Автор: Николас Дж. Рассел.

Полиплоидные клетки, содержащие более двух копий каждой хромосомы, образуются в процессе эндополиплоидии, когда клетка дублирует весь свой геном, но не делится. Этот процесс важен для развития и регенерации тканей, но также связан с такими заболеваниями, как рак.

До сих пор количественная оценка эндополиплоидии в тканях была сложной задачей, так как требовала разрушения структуры ткани или кропотливого ручного анализа каждого ядра.

Новый инструмент iSPy объединяет методы микроскопии с продвинутым программным анализом изображений. Он автоматически идентифицирует клеточные ядра, вычисляет их характеристики (например, объём) и строит детальные карты пространственного распределения полиплоидных клеток в ткани.

Исследователи продемонстрировали работу iSPy на различных моделях: от запрограммированной эндополиплоидии в развитии листьев арабидопсиса и кардиомиоцитах человека до полиплоидии, индуцированной регенерацией, у плодовой мушки.

«Определение полиплоидных клеток без разрушения ткани было давней мечтой научного сообщества. Я надеюсь, что этот конвейер будет использоваться и адаптироваться в течение многих лет для выявления ранее неизвестных пространственных и временных паттернов плоидности у многих организмов», — сказал ведущий автор работы Николас Рассел.

Учёные надеются, что iSPy поможет лучше понять, как живые ткани развиваются, стареют и восстанавливаются после повреждений, а также откроет новые пути в исследовании некоторых заболеваний.

Больше информации: Russell, Nicholas J. et al. Spatial ploidy inference using quantitative imaging, Cell Reports Methods (2025). DOI: 10.1016/j.crmeth.2025.101249.