La respuesta heterogénea de las células cancerosas a la radiación exige estudios exhaustivos sobre la supervivencia celular, que a menudo se realizan mediante ensayos clonogénicos. Estos ensayos implican un recuento manual laborioso y subjetivo de las colonias celulares. En este proyecto se presenta una técnica innovadora de procesamiento de imágenes digitales para el recuento automatizado de colonias celulares. Esta investigación se centró en las células HT-29 (cáncer de colon). La metodología utiliza técnicas de Hough para lograr una detección precisa, morfología matemática y el establecimiento del tamaño mínimo óptimo de las colonias mediante la curva ROC. Este enfoque se integró perfectamente en el software ImageJ como un complemento de ColCounter. Las imágenes con una resolución de 1200 × 1200 píxeles alcanzaron una sensibilidad y una especificidad del 92,88 % y del 92,62 %, respectivamente. Para determinar la eficacia del software en el análisis de imágenes de diferentes resoluciones en comparación con el recuento manual, se llevó a cabo una evaluación de la fiabilidad del método automatizado. Los resultados revelaron un coeficiente de correlación intraclase (ICC) global de 0,89 (IC del 95 %: 0,81-0,93). Los límites de concordancia se determinaron utilizando el método de Bland-Altman. La metodología propuesta demostró ser intercambiable con la técnica convencional de recuento manual. Los resultados confirman el elevado rendimiento del software, incluso en contextos alterados. ColCounter ofrece una función de edición manual, lo que mejora su utilidad como herramienta optimizada, rápida y precisa para cuantificar colonias de células tumorales en ensayos clonogénicos.
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May 20, 2026
López-Molina, Gabriela; Medina, Laura A.; Ondo-Méndez, Alejandro; Forero, Manuel G.; Patiño, Andrés-Felipe; Hernandez-Rodriguez, Andrea D.; Mena, Harold H.; Diaz, Mateo; Garcia, Margarita; Quintero, Paulo; Sandoval, Juliana, 2026, "Manual and plugin counts", https://doi.org/10.34848/A87IDN, Universidad del Rosario, V1, UNF:6:9737tHZmuhsdTaaSuq3l4A== [fileUNF]
The database contains the counts for each well, obtained using both manual methods and the developed plugin
May 20, 2026 - Manual and plugin counts
Tabular Data - 5.4 KB - 5 Variables, 108 Observations - UNF:6:9737tHZmuhsdTaaSuq3l4A==
May 20, 2026
Forero, Manuel G.; Medina, Laura A.; Diaz, Mateo; Garcia, Margarita; López-Molina, Gabriela; Sandoval, Juliana; Hernandez-Rodríguez, Andrea D.; Quintero, Paulo; Mena, Harold H.; Patiño, Andrés-Felipe; Ondo-Méndez, Alejandro, 2026, "Images of cancer cell colonies", https://doi.org/10.34848/DSSJMY, Universidad del Rosario, V1
The database contains the images used for colony counting
TIFF Image - 4.1 MB - MD5: 01b336be4bdd6fed12dacb3124d94718
TIFF Image - 4.3 MB - MD5: dfc6d520029e2b9743c05619564b0711
TIFF Image - 4.3 MB - MD5: cfecaf8b6c6ea5f47347f47aff5ea882
TIFF Image - 4.1 MB - MD5: d4d25feaac858344c8f4d385df2eda04
TIFF Image - 4.1 MB - MD5: 35d60a1b24cd80d94c0435ace6a08dca
TIFF Image - 30.6 MB - MD5: 7c123d26f6f9926d85ab8742885fc539
TIFF Image - 29.0 MB - MD5: 2e0feb2bce07b185c2cfc8f21b061ec1
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