Debido a su especificidad, la microscopía de fluorescencia se ha convertido en una herramienta de imagen por excelencia en biología celular. Sin embargo, el fotoblanqueo, la fototoxicidad y los artefactos relacionados siguen limitando la utilidad de la microscopía de fluorescencia. Recientemente se ha demostrado que la inteligencia artificial (IA) puede transformar una forma de contraste en otra. Presentamos la imagen de fase con especificidad computacional (PICS), una combinación de imagen de fase cuantitativa e IA, que proporciona información sobre células vivas no marcadas con alta especificidad. Nuestro sistema de obtención de imágenes permite el entrenamiento automático, mientras que la inferencia está integrada en el software de adquisición y se ejecuta en tiempo real. Aplicando los mapas de fluorescencia calculados a los datos de la imagen de fase cuantitativa (QPI), medimos el crecimiento tanto de los núcleos como del citoplasma de forma independiente, durante muchos días, sin pérdida de viabilidad. Utilizando un método QPI que suprime la dispersión múltiple, medimos el contenido de masa seca de núcleos celulares individuales dentro de esferoides. En su implementación actual, PICS ofrece una técnica cuantitativa versátil para la monitorización continua y simultánea de componentes celulares individuales en aplicaciones biológicas en las que es deseable la obtención de imágenes sin marcadores a largo plazo.

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