优化共定位细胞计数：自动化与半自动化方法的突破

研究人员为解决蛛网膜炎症细胞计数难题，开展共定位细胞计数研究，发现自动化和半自动化方法可靠高效，意义重大。

　　在细胞生物学和临床医学的研究领域中，细胞间的相互作用一直是科学家们关注的焦点。就如同在微观世界里，不同细胞就像一个个 “小居民”，它们之间的 “交流” 与 “协作” 对生命活动的正常运转至关重要。而细胞共定位（colocalization），简单来说，就是不同生物结构在空间上的重叠现象，研究它有助于揭示细胞的功能和疾病的发生机制。

在蛛网膜炎症的研究中，炎症会导致蛛网膜细胞增多，这时候就需要对免疫细胞进行量化来评估炎症程度。多重复合免疫组化（Multiplex immunohistochemistry，MP-IHC）技术为这一评估提供了可能，它能让研究人员看到不同免疫细胞的分布情况。然而，传统的手动计数方式就像是手工分拣物品，不仅耗时费力，对于大量的数据来说几乎不可行，而且还容易受到操作人员主观因素的影响，就好比不同人对同一堆物品的分拣标准可能存在差异，这就导致结果不够准确。

虽然自动化共定位方法已经出现，但由于细胞形态多种多样，结构复杂，自动化算法在处理这些复杂情况时常常力不从心。很多临床医生依然更倾向于手动计数，毕竟他们能够凭借经验识别那些自动化程序容易遗漏的细胞。面对这样的困境，有没有更好的办法呢？

为了解决这些问题，美国国立卫生研究院（National Institutes of Health，NIH）的研究人员 Hasita V. Nalluri、Shantelle A. Graff 等人开展了一项关于优化共定位细胞计数的研究。他们将研究成果发表在《Neuroinformatics》上。

研究人员在这项研究中运用了多种关键技术方法。首先，从参与 NIH 相关研究项目的患者中获取蛛网膜组织样本，这些患者患有脊髓空洞症并伴有蛛网膜炎。接着对样本进行 MP-IHC 染色，标记出细胞核（DAPI）和多种免疫细胞（CD4、CD8、CD20、CD68、IBA1）的标志物。然后利用 Axio Imager.Z2 荧光显微镜采集图像，再通过 ImageJ 软件和 CellProfiler 软件，分别采用手动、半自动化和自动化的方法对共定位细胞进行计数。最后，运用统计学分析来评估不同计数方法的准确性和可靠性。

下面来看具体的研究结果：

1. 相关性分析：半自动化和自动化计数与手动共定位细胞计数在所有细胞类型和观察者中都呈现出显著的相关性（P<0.0001）。这意味着这两种方法在检测共定位细胞方面与手动计数有相似之处，虽然数值可能不完全相同，但趋势是一致的。
2. 绝对计数差异：半自动化计数与手动计数在绝对计数上没有显著差异（P>0.05），说明半自动化方法在准确性上与手动方法相当。而自动化计数与手动计数有显著差异（P=0.0042、0.0458、<0.0001、0.0015、0.0009、0.0003），不过自动化计数与手动计数之间存在很强的相关性（R2=0.9954、0.7764、0.9601、0.8829、0.9680、0.8210）。这表明自动化计数虽然数值上与手动不同，但也能可靠地反映共定位细胞的数量变化趋势。
3. 计数时间比较：无论是对于容易计数还是难以计数的细胞形态，自动化和半自动化方法都比手动计数方法花费的时间显著减少（P<0.0001）。并且自动化方法比半自动化方法耗时更少（对于容易计数的细胞形态，P=0.0054；对于难以计数的细胞形态，P<0.0001）。这体现了自动化和半自动化方法在提高计数效率方面的巨大优势。
4. 低质量图像分析：研究人员对低信噪比的图像进行分析，发现半自动化细胞计数在低质量图像中平均比高质量图像低，而自动化细胞计数则更高。不过统计分析显示，图像质量对自动化定量准确性没有显著影响，但在低信噪比样本中可能需要调整噪声容忍度。这说明在不同图像质量下，两种方法的表现有所不同，研究人员需要根据实际情况选择合适的方法。

研究结论和讨论部分表明，半自动化方法具有较高的准确性和效率，其绝对计数与手动方法无显著差异，适合需要精确绝对值的应用场景。自动化方法虽然绝对计数与手动差异显著，但相关性强，在高通量数据分析中可靠性高，能够快速评估细胞群体的相对差异，在临床场景如监测疾病进展、评估治疗反应等方面具有重要价值。

然而，这项研究也存在一些局限性。例如，研究样本采用的是 MP-IHC 染色的组织样本，对于另一种常见的组织染色技术 RNAscope，这些方法的表现如何还不清楚。而且研究中使用的 MP-IHC 染色质量很高，背景噪声少，但在实际研究中，样本质量可能参差不齐，背景噪声可能会影响结果的准确性。

总体而言，这项研究为共定位细胞计数提供了新的思路和方法，自动化和半自动化方法在细胞计数领域展现出了巨大的潜力，有望在未来的临床诊断和科研工作中得到更广泛的应用，帮助人们更好地理解细胞的奥秘，为攻克疾病提供有力的支持。