用 ATP 测量教模型判断球状体活性
药物处理后的肝球状体可能缩小、轮廓改变或逐渐解体。常用 ATP 检测能测量细胞活性，但需要裂解样本，难以在同一个球状体上反复观察。特拉维夫大学（Tel Aviv University）与 Quris Technologies 团队在 Frontiers in Bioengineering and Biotechnology 报道图像回归模型 NViR，尝试从普通明场照片估计活性。
研究使用商品化人肝微组织，由原代人肝细胞、肝内皮细胞和 Kupffer 细胞组成。在不同药物和培养条件下拍照，再测量对应球状体的 ATP，得到 2,359 张带活性标记的图像。每个样本的 ATP 值除以同一研究对照球状体的 ATP 中位数，减少实验批次的基线差异。
模型采用预训练 ResNet18 提取图像特征，再用回归网络估计连续活性值。其目标是预测对照归一化后的 ATP 测量值，因此可保留同一球状体，在不加检测染料、不裂解细胞的情况下连续拍照。
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换实验地点和显微镜后，预测表现仍有差别
团队把图像分为 4 个技术域。域 A 用于训练，并按研究发生的时间留出后期实验作为测试；其他技术域只用于测试，分别涉及不同实验地点或显微镜。所有技术域采用同一种人肝球状体。
在训练所在技术域的留出测试中，预测与 ATP 测量的 R² 为 0.83；另外 3 个技术域分别为 0.84、0.70 和 0.80。Cytation 5 图像对应的 R² 最低，显示不同光学条件仍会影响模型表现。
研究同时比较了人工形态评分、传统计算机视觉特征，以及两者结合的回归结果。NViR 在这 4 个技术域的 R² 均较高。人工评分把细胞质、细胞核和轮廓变化分成有限等级，图像网络则直接学习与连续 ATP 值相关的特征。
图像特征与细胞状态的荧光变化相联系
为理解网络利用了哪些信息，团队另用活细胞表型染色 ChromaLIVE，比较不同荧光通道与网络特征的关系。这项检测反映细胞内环境的变化，再与明场图像生成的特征向量进行统计比较。
网络特征的第一主成分与 ATP 归一化值的相关系数绝对值为 0.86，也与多个荧光指标相关。其他部分特征与活性的关系较弱，却仍与荧光变化相关。作者据此讨论，明场图像可能同时保留活性及其他细胞状态的信息；具体生物过程仍需进一步确定。
108 种药物的连续图像用于肝毒性分类
研究接着测试 108 种具有已知临床肝毒性标签的药物。团队连续培养 7 天，每天拍摄明场图像，用 NViR 估计各浓度的活性，再计算每日半数抑制浓度 IC50。IC50 除以药物总血浆峰浓度 Cmax，形成用于分类的安全裕度指标。
按第 7 天的图像结果分类，ROC 曲线下面积约为 0.7335，与既有研究中 14 天 ATP 终点检测的约 0.7338 接近。两项实验的适应期和培养时长不同：本研究采用 1 天适应期和 7 天观察，既有基准采用 6 天适应期和 14 天观察。这是研究间的基准比较。
连续图像还能显示单个终点遗漏的时间差别。部分药物在第 7 天得到相近的低活性值，但下降开始的时间和速度不同。用同一球状体反复拍照，可以观察这种动态变化，保留样本用于后续分析。
拓展到其他模型，需要新的训练资料
本研究公开了训练代码和数据，便于其他团队在自身球状体模型上训练或微调。形态本就疏松、不规则的其他组织，可能具有与当前肝微组织不同的活性基线；作者因此提出继续扩展细胞来源和培养条件。
目前的验证主要涉及同一种肝微组织的跨仪器图像和已知药物标签。研究为连续活性检测提供了一种图像方法，进一步应用可结合更多供者、其他组织模型和独立药物测试集，考察哪些形态变化能稳定反映相应实验任务。