Nature Methods：形态学数据与人工智能的交响曲——“细胞绘图”的无限可能

观察细胞状态是揭示生命奥秘和开发新药的核心环节，然而，传统的实验方法往往局限于分析少量的生物学特征，难以全面捕捉细胞复杂的状态变化。随着高通量显微技术和机器学习的迅猛发展，一种新兴的细胞成像技术 细胞绘图 （Cell Painting），正在悄然改变这一现状。

细胞绘图 技术于2013年首次提出，它采用六种荧光染料标记细胞的主要结构，包括细胞核（Hoechst 33342染料）、内质网（Concanavalin A染料）、线粒体（MitoTracker染料）等，通过荧光显微镜拍摄高分辨率图像。这些图像随后经过自动化分析，提取出超过1000种形态学特征，构建出一种 细胞指纹 ，用于全面描述细胞的状态。这一技术的核心优势在于，它不仅能评估细胞对外界刺激（如药物、基因干扰或环境变化）的整体反应，还能够以高通量方式快速筛选数百万种化合物，探索其潜在的生物学机制。

在过去十年里， 细胞绘图 技术经历了从最初的实验室应用到广泛的学术和工业领域的迅速普及。研究人员通过该技术在药物研发、毒性预测以及疾病建模等领域取得了诸多突破。例如，它帮助研究人员更高效地解析化合物的作用机制，预测毒性并筛选新药，甚至发现与癌症和神经退行性疾病相关的新型生物标志物。这些进展不仅加速了新药的开发，还为未解的生物学问题提供了全新的研究思路。

随着人工智能和深度学习的介入， 细胞绘图 正在迈向更加智能化和化的方向。这种技术的潜力不仅局限于目前的细胞状态研究，还可能通过与转录组学、蛋白质组学等数据的整合，全面揭示生命活动的动态网络。展望未来， 细胞绘图 或将成为生命科学研究和医疗应用中不可或缺的工具，引领我们走向更多未知的领域。