La celómica es la disciplina del análisis cuantitativo de células mediante 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. Los tres componentes dependen de un software sofisticado para adquirir datos cualitativos, datos cuantitativos y la gestión tanto de imágenes como de datos, respectivamente. La celómica también es un término registrado, [1] [2] que a menudo se usa indistintamente con análisis de alto contenido (HCA) o cribado de alto contenido (HCS) , pero la celómica se extiende más allá del HCA/HCS al incorporar herramientas informáticas sofisticadas .
La HCS y la disciplina de la celómica fueron iniciadas por una empresa que antes era 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 terapéuticos. 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]
Al igual que muchas de las -ómicas, por ejemplo, la genómica y la proteómica , las aplicaciones han crecido en profundidad y amplitud con el tiempo. Actualmente hay más de 40 áreas de aplicación diferentes en las que se utiliza la celómica, incluido el análisis de modelos celulares 3-D, la angiogénesis y la señalización celular. Originalmente una herramienta utilizada por la industria farmacéutica para la detección, la celómica ahora se ha expandido al ámbito académico para comprender mejor la función celular en el contexto de la célula. [5] La celómica se utiliza tanto en la investigación académica como en la industrial de las ciencias de la vida 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 para 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 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 célula o los datos de la población pueden ser de interés, pero para ambos, se sigue 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 en la imagen, lo que proporciona a los algoritmos del software la información que necesita para el procesamiento posterior de las mediciones de células individuales. A continuación, un usuario debe definir el área o áreas de interés en función de una multitud de parámetros, es decir, el área que un usuario desea medir. Una vez que se ha definido el área de interés, se recopilan 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 datos. Los volúmenes de datos e imágenes pueden variar rápidamente de 11 MB a 1 TB en menos de un año, por lo que la celómica utiliza el poder de la informática para recopilar, organizar y archivar toda esta información. Para que la extracción de datos sea segura y eficaz, es necesario capturar los metadatos asociados y integrarlos 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 en ciencias de la vida que lidera el estudio.