[ca] Les línies cel·lulars han servit durant molt de temps com a eines per comprendre el càncer a nivell molecular. No obstant això, atès que la majoria dels estudis es duen a terme utilitzant una petita porció de línies cel·lulars disponibles, la nostra capacitat per comprendre del tot l'heterogeneïtat genètica del càncer podria estar arribant a un estancament. En aquest sentit, s'ha de produir un canvi d'enfocament per a poder realitzar, de forma rutinària, estudis en un major nombre de línies cel·lulars canceroses, amb l'objectiu de trobar nous medicaments i identificar vulnerabilitats específiques del genotip en el càncer. No obstant això, la replicació de costosos estudis mecanicistes o grans cribratges en múltiples línies cel·lulars utilitzant tècniques clàssiques d'anàlisi d'imatges és actualment inassequible. Una solució senzilla seria agrupar moltes línies cel·lulars en un co-cultiu i idear una forma de diferenciar-les entre si. Aquí presentem un nou mètode basat en la intel·ligència artificial que permet identificar cèl·lules d'acord amb la línia cel·lular a la qual pertanyen utilitzant informació estructural obtinguda per microscòpia de llum transmesa. Aquest treball presenta un exitós algoritme de múltiples etapes que consisteix en una (i) segmentació de nuclis cel·lulars, (ii) localització d'aquests nuclis mitjançant la generació d'un quadre delimitador al voltant d'ells i (iii) classificació de cada nucli. A més, demostrem les millors condicions de cultiu de cèl·lules per al conjunt de dades d'entrenament de l'algoritme, fet que augmenta el seu rendiment amb una precisió de classificació de fins a un 78%.

[es] Las líneas celulares han servido durante mucho tiempo como herramientas para comprender el cáncer a nivel molecular. Sin embargo, dado que la mayoría de los estudios se llevan a cabo utilizando una pequeña porción de líneas celulares disponibles, nuestra capacidad para comprender por completo la heterogeneidad genética del cáncer podría estar llegando a un estancamiento. En este sentido, debe producirse un cambio de enfoque para poder realizar, de forma rutinaria, estudios en un mayor número de líneas celulares cancerosas, con el objetivo de encontrar nuevos medicamentos e identificar vulnerabilidades específicas del genotipo en el cáncer. Sin embargo, la replicación de costosos estudios mecanicistas o grandes cribados en múltiples líneas celulares utilizando técnicas clásicas de análisis de imágenes es actualmente inasequible. Una solución sencilla sería agrupar muchas líneas celulares en un co-cultivo e idear una forma de diferenciarlas entre sí. Aquí presentamos un novedoso método basado en la inteligencia artificial que permite identificar células de acuerdo con la línea celular a la que pertenecen utilizando información estructural obtenida por microscopía de luz transmitida. Este trabajo presenta un exitoso algoritmo de múltiples etapas que consiste en una (i) segmentación de núcleos celulares, (ii) localización de estos núcleos mediante la generación de un cuadro delimitador alrededor de ellos y (iii) clasificación de cada núcleo. Además, mostramos las mejores condiciones de cultivo de células para el conjunto de datos de entrenamiento del algoritmo, lo que aumenta su rendimiento con una precisión de clasificación de hasta un 78%.