由于得益于显微镜自动化水平的空前提高，哈佛大学的研究人员最近发展了一种将药物对细胞的多
重影响可视化的强大的新方法。这一方法最终将会成为药物研发的标准工具。有关这项研究的详细内容刊登在2004年11月12日的Science上。
擅长构建有助于找出大量资料中的规律性的模型的Steven J. Altschuler和Lani F. Wu与Timothy J. Mitchison进行合作研究药物处理细胞的自动化显微成像技术并在计算机相容的格式下重新扫描。研究的最终结果是找到一种叫做“细胞学分析”的方法，这种方法能教计算机根据细胞影像来识别细胞状态和健康情况，也就是对各种异常情况进行自动化显微扫描。
对不同剂量药物导致的细胞变化进行分析将为我们提供有关药物机理的信息，这种机理与药物的特异性和毒性密切相关。这些收集的信息还包括药物潜能和局限性的一些重要的指示剂。
研究组利用人类癌细胞进行研究并且将这种细胞放入384个孔的塑料盘中，每个孔中事先注入了100种药物的其中一种并用11种蛋白和DNA的化学探针进行探测。在细胞生长20小时后，研究人员用自动化显微镜收集处理细胞的图像。接着对大约50亿个个体的尺寸、形状和每个细胞中的不同蛋白、DNA和器官进行测量。
与基因芯片不同，细胞学分析保存了个体数据的要点，因此研究人员能够反过来分析最重要的信息。细胞学分析尤其对评估候选药物有重要价值。进一步的研究还将包括用不同的遗传学分析来检测抗癌药物的癌细胞谱。
