本技术公开了一种基于无需荧光图像的高通量抗纤维化药物筛选方法及其应用，涉及生物医药技术领域，本发明为了获得一种可用于大规模药物筛选的快速简便的方法，本发明通过高内涵仪器采集NIH/3T3细胞的DPC图像，通过自带分析软件得到的形态学参数与α‑SMA蛋白的表达量做相关性分析，筛选出13个与α‑SMA蛋白表达量高相关的13个形态学参数与人工智能方法相结合用于大规模药物筛选，该方法具有高通量、高准确度、操作简便、可用于判断药物是否具有抗纤维化效果等优势，能够提高检测效率，可应用于预测中药单体是否具有抗纤维作用，此方法证明了其作为抗纤维化药物筛选的准确性与有效性，为未来的药物开发和纤维化疾病的治疗提供了重要的实验依据和技术支持。
背景技术
近些年，作为多种疾病的进程伴随的纤维化问题，导致了器官组织中纤维结缔组织增多、器官结构破坏、功能障碍、甚至衰竭，严重威胁人类健康和生命，目前缺乏治疗各种类型纤维化的有效药物，迫切需要新的治疗策略和方法，然而，现有的抗纤维化筛查仅基于增殖或α-SMA蛋白等纤维化指标的荧光染色，这是昂贵的、低通量筛查，此外，以往的研究侧重于阻滞细胞增殖，而并不是维持纤维细胞的原始状态；因为，纤维细胞在许多组织和器官中也发挥着重要作用。
实现思路