Nat Methods：利用Ultrack和inTRACKtive跟踪胚胎发育过程中的细胞

来源：100医药网 2025-09-28 10:51

借助当今先进的显微镜，科学家能够实时拍摄整个胚胎发育的。但存在一个难题：将这些震撼图像转化为每个细胞在发育生物体中寻找其正确位置的清晰、准确轨迹极其困难。

挑战源于细胞在形成构成功能健全成年动物的组织和器官过程中，会不断移动、分裂，有时甚至消失。科学家必须以细胞核为地标，在视频帧中找出每个细胞的边界（这一过程称为"分割"），然后逐帧追踪细胞。除了跟踪发育过程，精确的细胞追踪对于理解疾病发生机制以及病变细胞对治疗的反应也至关重要。

在《自然 方法》杂志上，陈 扎克伯格生物中心科学家发布了Ultrack细胞追踪平台，该平台能够实现从培养皿中少量细胞到3D视频中整个胚胎追踪的规模化应用。在国际基准计划"细胞追踪挑战赛"中，与其他工具相比，Ultrack在全胚胎细胞追踪方面展现出显著优势。

"在二维或少量细胞上进行追踪很容易，但Ultrack将极限推向了非常复杂的场景，例如3D或全胚胎追踪，"旧金山生物中心成像AI主任、论文资深作者Lo c Royer表示。"它不仅速度极快、扩展性强，还具备许多实用功能，使其易于使用。"

更智能，而非更费力

传统细胞追踪算法分两步执行任务：首先，对视频每一帧中的细胞进行分割；然后，跨帧连接相同细胞。这种方法的弱点在于第一步 在模糊的大型3D显微镜图像中定义所有细胞，并必须判断视频单帧中看似的一个大细胞，究竟是多个细胞交错而过，还是刚分裂的两个细胞。而Ultrack则采用更智能的方式：它通过同时处理分割和连接这两个任务来解决追踪难题。

每次Ultrack检查帧中的候选区域时，算法会构建一种称为"超度量轮廓图"的结构 这是一种边界层次结构，将可能细胞的轮廓表示为从粗糙到精细分区的组合。为了确定正确的细胞边界，Ultrack会综合考虑所有帧，选择在与相邻帧连接时随时间一致性最高的细胞边界（分割段）。

这种思路类似于判断天空中一片云是一个大型结构还是两片交错而过的小云团。大脑通过将大型结构与之前和之后看到的两片小云团进行比较（先靠近后分离）来确定云的边界。Ultrack通过仅遵循细胞生物学规则的分割场景进一步简化了这一过程 例如细胞会分裂，但通常不会融合或发生远距离跳跃。

这种高效方法不仅节省大量计算时间，还能减少追踪错误，意味着研究人员花费更少时间手动修正错误。在密集组织图像中，每次修正都需要大量手动劳动，而Ultrack大致能将科学家修正分割和追踪错误的时间减半。

"它实现所有这些无需在每个新数据集上重新训练深度学习模型，这对许多实验室来说是一个主要障碍，"该论文第一作者、生物中心科学家Jord o Bragantini表示。

从斑马鱼到海鞘

为了评估Ultrack在器官发育追踪中的性能，团队选择斑马鱼神经丘（帮助鱼类导航的机械感觉器官）作为模型系统。根据细胞追踪挑战赛的指导标准，Ultrack实现了接近完美的准确度。

在构建发表于《细胞》杂志的斑马鱼细胞图谱Zebrahub时，Royer团队使用Ultrack重建了多个胚胎的完整发育轨迹。其他生物中心科学家正在使用Ultrack研究斑马鱼系统等领域。

为了便于探索Ultrack生成的大规模细胞追踪数据集，Royer团队与陈 扎克伯格倡议由Chi-Li Chiu领导的同事合作，开发了一种名为inTRACKtive的创新工具；生物中心方面这项工作由Teun Huijben主导。

通过inTRACKtive直观的基于浏览器的界面，用户可以在3D空间中旋转胚胎、选择细胞群并跟踪其轨迹进行深入分析、加速或减慢发育过程，甚至可以看到事件倒放。

Royer团队还上传了来自其他五种模式生物（从光片显微镜社区收集）的数据集（包括小鼠、秀丽隐杆线虫和海鞘），创建了"虚拟胚胎动物园"，用户可使用inTRACKtive探索这些数据集。由于inTRACKtive可在任何浏览器中运行，用户可以从笔记本电脑、台式机甚至手机交互式深入探索数据集。

"我们鼓励研究人员通过提交其他物种的全胚胎数据集来为虚拟胚胎动物园做出贡献。这些贡献将帮助该资源不断增长，创建一个涵盖不同生物体的胚胎发育综合库，"Huijben表示。

"接下来，我们计划通过将成像数据与细胞追踪结果整合来扩展inTRACKtive的功能。这将通过叠加细胞行为、组织发育与实时显微镜观察，实现更丰富的可视化。"（100yiyao.com）

参考文献：

Jord o Bragantini et al, , Nature Methods (2025). DOI: 10.1038/s41592-025-02778-0.