Can Generative AI Replace Immunofluorescent Staining Processes? A Comparison Study of Synthetically Generated CellPainting Images from Brightfield

利用荧光染料的细胞成像实验对于观察亚细胞器及其对干扰的反应至关重要。免疫荧光染色过程在实验室中得到常规应用，然而，最近生成式人工智能的创新正在挑战需要免疫荧光染色的想法。这一点尤其适用于某些实验室特定荧光染料的可用性和成本问题。此外，染色过程需要时间，导致技术人员之间和内部之间的差异，并阻碍下游图像和数据分析以及图像数据的可重复使用性。最近的研究表明，文献中使用生成式人工智能算法从亮场图像中生成合成的免疫荧光(IF)图像。因此，在本研究中，我们使用公开可用的数据集对三种类型的IF生成骨干（CNN，GAN和扩散模型）中的五个模型进行基准测试和比较。本文不仅作为比较研究，确定最佳性能模型，还提出了一个综合分析流程，用于评估生成器在IF图像合成中的有效性。我们强调了基于深度学习的生成器在IF图像合成中的潜力，同时讨论了潜在问题和未来研究方向。虽然生成式人工智能显示出使用仅具有IF染色的亮场图像简化细胞表型的潜力，但需要进一步的研究和验证来解决模型普适性、批次效应、特征相关性和计算成本等关键挑战。

本论文旨在通过比较三种IF生成算法的五个模型，基于公开数据集，评估生成AI在IF图像合成中的性能，并提出了一个全面的分析流程，以评估生成器的有效性。

本文提出了一种基于深度学习的生成器，可以从BF图像中生成IF图像，以简化细胞表型分析，并解决特定荧光染料的可用性和成本问题。该方法的关键思路是使用生成AI算法将BF图像转换为IF图像。

论文比较了三种IF生成算法的五个模型，提出了一个全面的分析流程，以评估生成器的有效性。实验使用了公开数据集，并讨论了模型的泛化能力、批次效应、特征相关性和计算成本等问题。值得关注的是，生成器可以从BF图像中生成IF图像，以简化细胞表型分析，并解决特定荧光染料的可用性和成本问题。

近期的相关研究包括：1）使用深度学习生成器从BF图像中合成IF图像的方法；2）使用GAN算法合成IF图像；3）使用变分自编码器合成IF图像。