Implementing and advancing Cell Painting‐based phenotypic profiling for hazard assessment of substances with endocrine activity

Phänotypische Veränderungen in Zellmorphologie und ‐aufbau können auf funktionelle Störungen hinweisen, die potenziell mit der Entstehung gesundheitsschädlicher Effekte wie Organdysfunktionen oder Krebs zusammenhängen. Bildbasierte Hochdurchsatzverfahren für Screenings (HTS) und „Phenotypic profiling“ (HTPP) spielen daher eine wichtige Rolle in der Grundlagenforschung, Wirkstoffentwicklung sowie Gefahrenbeurteilung von Chemikalien. Die Störung der physiologischen Östrogenfunktion durch Umweltchemikalien ist ein Beispiel für Faktoren, die zu Veränderungen der Zellfunktionen und potenziell zur Entstehung von Brustkrebs beitragen. Die Identifikation von Substanzen, die Hormonsignalwege stören und gesundheitsschädliche Effekte hervorrufen, sogenannte endokrine Disruptoren (EDC), ist daher hoch relevant. Zudem erfordert die in und außerhalb der EU geplante Abschaffung tierbasierter regulatorischer Testmethoden robuste, auf zellspezifische und funktionale Parameter basierende in vitro HTS‐ und HTPP‐Methoden zur Gefahrenbeurteilung von Umweltchemikalien, wie EDCs und Substanzen mit spezifischer Zielorgan‐Toxizität (STOT). Cell Painting (CP) ist eine leistungsstarke, bildbasierte HTPP‐Methode, die mit auf künstlicher Intelligenz (AI)‐basierten Analysetools kombinierbar ist. Der „untargeted” CP Assay kann zelluläre, Wirkmechanismus (MoA)‐abhängige Reaktionen auf Wirkstoffbehandlungen, genetische Störungen oder Krankheiten abbilden. CP weist jedoch methodische Limitationen bzgl. der Multiplexing‐Kapazität, physiologischen Relevanz der Zellkulturbedingungen und Diversität der Zelltypen auf, was seine Nutzung in der Gefahrenbeurteilung einschränkt. Abstract Phenotypic changes in cell morphology and organization can indicate perturbations in cell functions, potentially leading to adverse health effects such as organ dysfunction or cancer. Thus, image‐based high‐throughput screening (HTS) and high‐throughput phenotypic profiling (HTPP) approaches play an important role in basic research, drug discovery, and chemical hazard assessment. The disruption of physiological estrogen function by environmental chemicals is an example of factors contributing to cell function alterations and potentially breast cancer progression. Thus, identification of substances that interfere with hormone pathways and elicit adverse health effects, so‐called endocrine disrupting chemicals (EDC), is of high relevance. Additionally, the phasing out of animal‐based regulatory testing methods in the EU and beyond necessitates robust in vitro HTS and HTPP approaches utilizing cell‐specific, functional readouts for hazard assessment of environmental chemicals, such as EDCs and compounds with specific target organ toxicity (STOT). Cell Painting (CP) is a powerful image‐based HTPP method compatible with artificial intelligence (AI)‐driven image and data analysis as well as capable of reflecting mode‐of‐action (MoA)‐driven cellular responses caused by compound treatments, genetic perturbations, or disease states in an untargeted manner. However, the CP assay still holds methodical limitations regarding multiplexing capacity, physiological relevance of cell culture conditions, and diversity of cell types, which limits its use for hazard assessments.