La celómica es la disciplina del análisis celular cuantitativo que utiliza métodos de bioimagen e informática con un flujo de trabajo que involucra tres componentes principales: adquisición de imágenes , análisis de imágenes y visualización y gestión de datos. Estos procesos generalmente están automatizados. Estos tres componentes dependen de un software sofisticado para adquirir datos cualitativos, datos cuantitativos y la gestión de imágenes y datos, respectivamente. Cellomics también es un término registrado, [1] [2] que a menudo se usa indistintamente con análisis de alto contenido (HCA) o detección de alto contenido (HCS) , pero cellomics se extiende más allá de HCA/HCS al incorporar herramientas informáticas sofisticadas .
La HCS y la disciplina de la celómica fueron iniciadas por una empresa que alguna vez fue privada llamada Cellomics Inc., que comercializaba instrumentos, software y reactivos para facilitar el estudio de células en cultivo y, más específicamente, sus respuestas a moléculas similares a fármacos potencialmente terapéuticas. En 2005, Cellomics fue adquirida por Fisher Scientific International, Inc., [3] ahora Thermo Fisher Scientific, que desarrolla productos relacionados con la celómica bajo su línea de productos de análisis de alto contenido. [4]
Como muchas de las ómicas, por ejemplo, la genómica y la proteómica , sus aplicaciones han crecido en profundidad y amplitud con el tiempo. Actualmente existen más de 40 áreas de aplicación diferentes en las que se utiliza la celómica, incluido el análisis de modelos celulares tridimensionales, angiogénesis y señalización celular. Originalmente una herramienta utilizada por la industria farmacéutica para la detección, la celómica ahora se ha expandido al mundo académico para comprender mejor la función celular en el contexto de la célula. [5] La celómica se utiliza en investigaciones de ciencias biológicas tanto académicas como industriales en áreas como la investigación del cáncer, la investigación en neurociencia, el descubrimiento de fármacos, la seguridad de los productos de consumo y la toxicología; sin embargo, hay muchas más áreas en las que la celómica podría proporcionar una comprensión mucho más profunda de la función celular.
Con HCA como núcleo, la celómica incorpora la flexibilidad de la microscopía de fluorescencia, la automatización y la capacidad del lector de placas y el análisis multiparamétrico de la citometría de flujo para extraer datos de células individuales o de una población de células. [6]
Una vez que se adquiere una imagen utilizando hardware de tecnología de alto contenido, los datos celulares se extraen de esa imagen utilizando un software de análisis de imágenes. Los datos de una sola celda o los datos de población pueden ser de interés, pero para ambos se siguen una serie de pasos con distintos grados de interacción del usuario según la aplicación y el software que se utilice. El primer paso es segmentar las células de la imagen, lo que proporciona a los algoritmos del software la información que necesitan para el procesamiento posterior de las mediciones de células individuales. A continuación, un usuario debe definir las áreas de interés basándose en una multitud de parámetros, es decir, el área que un usuario desea medir. Una vez definida el área de interés, se recogen las mediciones. Las mediciones, a menudo denominadas características, están dictadas por el tipo de datos deseados de la muestra. Hay muchos algoritmos matemáticos que impulsan todos estos pasos, y cada paquete de software de análisis de imágenes proporciona su propio nivel de apertura a los algoritmos matemáticos que se utilizan.
Al realizar investigaciones en celómica es necesario gestionar grandes cantidades de imágenes y cantidades de datos. Los volúmenes de datos e imágenes pueden oscilar rápidamente entre 11 MB y 1 TB en menos de un año, razón por la cual la celómica utiliza el poder de la informática para recopilar, organizar y archivar toda esta información. La minería de datos segura y eficaz requiere que los metadatos asociados se capturen e integren en el modelo de gestión de datos. [7] Debido a la naturaleza crítica de la gestión de datos de celómica, la implementación de estudios de celómica a menudo requiere la cooperación interdepartamental entre la tecnología de la información y el grupo de investigación de ciencias biológicas que lidera el estudio.