Consensus guidelines for cellular label-free optical metabolic imaging: ensuring accuracy and reproducibility in metabolic profiling
Notice bibliographique
Résumé
Significance: Cellular metabolism plays a central role in health and disease, making its study critical for advancing diagnostics and therapies. Label-free optical metabolic imaging using endogenous fluorescence from reduced nicotinamide adenine dinucleotide (phosphate) [NAD(P)H] and flavin adenine dinucleotide (FAD) provides nondestructive, high-resolution insights into metabolic function and heterogeneity from the sub-cellular to the tissue level. Standardized approaches are essential to ensure reproducibility and comparability across studies. Aim: We aim to establish a consensus framework for the acquisition, calibration, and reporting of microscopic imaging metabolic function assessments based on fluorescence intensity and lifetime measurements of NAD(P)H and FAD. Approach: We present best practices for calibrating, analyzing, and reporting fluorescence intensity-based optical redox ratios and fluorescence lifetime data using multiexponential fitting and phasor analysis. Guidelines for validation experiments and cross-system standardization are provided to improve accuracy and reproducibility. Results: We demonstrate the importance of calibration procedures and normalization strategies for intensity-based optical redox measurements. We highlight needed calibration, signal-to-noise ratio considerations, and the impact of distinct analytical approaches on fluorescence lifetime-based metabolic function metrics. Conclusion: We recommend a consistent, practical framework for reproducible, label-free, optical metabolic imaging, facilitating robust comparisons across studies and supporting the broader adoption of optical metabolic imaging technologies for biomedical research and clinical translation.
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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 | 0,133 | 0,165 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,003 | 0,006 |
| Bibliométrie | 0,008 | 0,005 |
| Études des sciences et des technologies | 0,004 | 0,006 |
| Communication savante | 0,008 | 0,005 |
| Science ouverte | 0,018 | 0,007 |
| Intégrité de la recherche | 0,017 | 0,014 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 0,006 |
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 ».