RAMIS Descubre compuestos innovadores inhibiendo la división celular
RAMIS: Un producto de software para descubrir compuestos innovadores inhibiendo la división celular
Objetivo del proyecto
Utilice técnicas de resolución multi-paramétricos y de alta imagen para caracterizar y seleccionar compuestos innovadores y / o metas de proteínas implicadas en la división celular.
Fondo
Durante los últimos años, han surgido nuevas estrategias que permiten descubrir nuevas moléculas sobre la base de su actividad en un contexto dado celular (ensayos basados en células), en lugar de en el nivel molecular. La forma más reciente de esas estrategias es el concepto de imagen basada en el cribado fenotípico o una exhibición de alto contenido (HCS).
Este tipo de ayudas de cribado en la selección directa de compuestos que son capaces de penetrar en una célula e inducen un cambio fenotípico de interés. Esta clasificación se basa en el uso combinado de:
Un etiquetado de proteínas específicas presentes en las células (GFP o anticuerpos fluorescentes);
Imagen de microscopía automático, y
Procesamiento de imágenes y análisis.
El análisis de los complejos cambios que implican-fenotípicas múltiples sondas múltiples, parámetros calculados de estas sondas, y condiciones de tratamiento múltiples-ayuda a generar un nuevo fenotipo y / o nuevos perfiles fenotípicos característicos de los efectos farmacológicos y del mecanismo de acción de una molécula dada . La comparación de los perfiles fenotípicos puede entonces permitir el descubrimiento de moléculas que tienen mecanismos de acción y / o que afecten a nuevos objetivos.
Para obtener mejores resultados, pruebas de detección de alto contenido fenotípicas requieren el uso de tecnologías avanzadas adaptadas a la detección, cuantificación y análisis de los cambios observados.
Descripción
Ramis socios del proyecto están desarrollando una estrategia de cribado innovadora basada en técnicas de alta resolución de imagen para caracterizar fenotipos de nuevas moléculas y nuevas metas que interfieren con la división de las células tumorales humanas, en particular con la mitosis.
El proyecto incluye dos ejes muy distintos pero complementarios:
Generación de una base de datos representativa de alto contenido-imágenes de fenotipos inducidos por los tratamientos de referencia (es decir, moléculas, ARN de interferencia). Un microscopio de fluorescencia automatizado se utiliza para adquirir imágenes de alta definición de células marcadas con varios marcadores celulares (por ejemplo, ADN, los microtúbulos, centrosomas, otras proteínas). En primer lugar, las imágenes son anotados manualmente y clasificados en categorías por expertos biólogos y luego utilizados por los expertos de imágenes y de bioinformática para formalizar el conocimiento de los biólogos expertos usando nuevos algoritmos de procesamiento de imágenes para generar una base de datos para entrenar el clasificador, y
Desarrollo del producto de software Ramis para analizar automáticamente las imágenes de células individuales y las poblaciones celulares y para generar y comparar los perfiles fenotípicos característicos de los tratamientos aplicados. El software proporciona una estrecha interacción entre el usuario y la máquina. Esta interacción utiliza:
(a) un motor de consenso para la formalización de los conocimientos de biólogos expertos;
(b) una base de datos de fenotipos y perfiles fenotípicos; y
(c) un motor de selección y un motor de búsqueda de datos impulsada que comparar y / o clasificar nuevos fenotipos.
Generación de base de datos de imagen
Identificación automática de nuevos fenotipos
Imagen de pila |
Imagen pila proyección resultado |
Los usuarios del producto de software Ramis apreciarán su facilidad de uso y su capacidad para identificar moléculas originales y / o metas. Además, los usuarios pueden añadir nuevas entradas en la base de datos y así enriquecer el conocimiento de los expertos.
Cuando se haya completado, Ramis será un único y eficiente basada en imágenes, sistema de cribado de alto contenido para la identificación de moléculas originales, así como nuevas dianas en el área de la división celular.
Ramis está siendo diseñado como un sistema flexible que puede ser mejorada en el futuro para:
Utilizar un formato de más alto para el cribado de bibliotecas de moléculas y / o Si shRNAs /; y
Desarrollar proyecciones otros compuestos dedicados a otras funciones celulares esenciales, tales como la muerte celular o la reparación del ADN.
La comercialización y venta del software Ramis será responsabilidad de ADCIS SA, socio comercial del consorcio Ramis.
Ramis Consorcio
El Instituto de Investigación Pierre Fabre (IRPF), con sede en Toulouse, Francia, está a cargo de todas las actividades de I + D dentro de los Laboratorios Pierre Fabre. Aporta al proyecto su experiencia en el descubrimiento de agentes anti-cancerosos en el campo de la onco-farmacología. IRPF, está también implicado en la adquisición de imágenes automatizado utilizando microscopía de fluorescencia y en el desarrollo de software.
El Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS), un centro público de investigación francés en Toulouse, aporta su experiencia en el campo de la biología celular básica y sus amplios conocimientos en el campo de la división celular y fenotipos asociados.
ARMINES, el instituto de investigación de la Facultad de la Escuela de Minas, aporta su reconocida experiencia en el campo del procesamiento de imágenes y análisis para desarrollar métodos para la descripción cuantitativa de las células, su experiencia en el campo de la clasificación de los datos y las estadísticas. Durante el proyecto, ARMINES desarrollarán nuevas técnicas para la formación y modelado de sistemas biológicos y clasificación de fenotipos.
ADCIS S.A., una empresa comercial ubicada en Normandía, Francia, aporta su experiencia en el desarrollo de productos de software avanzadas para el procesamiento y análisis de imágenes. ADCIS es el contratista principal en el desarrollo del entorno de software Ramis, la generación de la imagen de base de datos, la interfaz gráfica de usuario, el software de anotación en la imagen para formalizar el conocimiento experto de la biología, y la integración del procesamiento de imágenes y diversos algoritmos de clasificación desarrollado por la otra Ramis socios.
FinanciamientoEl 20 de abril de 2007, Ramis recibió una aprobación formal por parte del Cluster Cancer-Bio-Salud de la región Midi-Pyrénées. Este proyecto está financiado por la Dirección General de Competitividad, Industria y Servicios del Ministerio de la Economía, Industria y Empleo. El trabajo de desarrollo comenzó el 1 de octubre de 2007. |
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