用于预测具有不同化学结构的异生物的细胞类型特异性毒性的基于高通量成像的方法

摘要

本发明提供了预测化合物的体内细胞特异性毒性的方法，该方法联合了培养细胞的高通量成像、定量表型概况分析和机器学习方法。更具体而言，本发明提供了预测可溶性或粒子化合物的体内近端肾小管、支气管上皮和肺泡细胞特异性毒性的方法，该方法包括使培养的人肾细胞和肺细胞与一个浓度范围内的该化合物接触，然后用DNA、yH2AX和肌动蛋白标志物标记该细胞，并且获得纹理特征、空间相关特征、标志物比率、强度特征、细胞计数和形态学，估计剂量反应曲线，并且使用随机森林算法进行该化合物的自动分类。