Noninvasive, label-free image approaches to predict multimodal molecular markers in pluripotency assessment
Notice bibliographique
Résumé
Manufacturing regenerative medicine requires continuous monitoring of pluripotent cell culture and quality assessment while eliminating cell destruction and contaminants. In this study, we employed a novel method to monitor the pluripotency of stem cells through image analysis, avoiding the traditionally used invasive procedures. This approach employs machine learning algorithms to analyze stem cell images to predict the expression of pluripotency markers, such as OCT4 and NANOG, without physically interacting with or harming cells. We cultured induced pluripotent stem cells under various conditions to induce different pluripotent states and imaged the cells using bright-field microscopy. Pluripotency states of induced pluripotent stem cells were assessed using invasive methods, including qPCR, immunostaining, flow cytometry, and RNA sequencing. Unsupervised and semi-supervised learning models were applied to evaluate the results and accurately predict the pluripotency of the cells using only image analysis. Our approach directly links images to invasive assessment results, making the analysis of cell labeling and annotation of cells in images by experts dispensable. This core achievement not only contributes for safer and more reliable stem cell research but also opens new avenues for real-time monitoring and quality control in regenerative medicine manufacturing. Our research fills an important gap in the field by providing a viable, noninvasive alternative to traditional invasive methods for assessing pluripotency. This innovation is expected to make a significant contribution to improving regenerative medicine manufacturing because it will enable a more detailed and feasible understanding of cellular status during the manufacturing process.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,001 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».