Пространственное иммунофенотипирование по окраске Г&Э | Функция радиального распределения в микро...

В мире, где мы впервые обращаемся к искусственному интеллекту, существуют классические инструменты, которые могут легко решить ту или иную задачу. Радиальная функция распределения — один из таких инструментов. Подсчета лимфоцитов в опухоли недостаточно. Важно их расположение относительно опухоли. Две опухоли с одинаковым количеством иммунных клеток могут иметь совершенно разную пространственную организацию и совершенно разную реакцию на иммунотерапию. Радиальная функция распределения автоматически количественно определяет это пространственное соотношение на каждом масштабе расстояния на основе стандартного изображения, окрашенного гематоксилином и эозином (H&E). В этом руководстве я покажу, как использовать Cellpose для сегментации ядер, классифицировать клетки как лимфоциты или опухолевые клетки, используя простые пороговые значения площади и интенсивности, построить сглаженную маску гнезда опухоли, вычислить знаковые расстояния между границами и нормализовать данные для получения правильной кривой обогащения. Также рассматривается один важный методологический момент: почему наивный подход, основанный на центроидах, дает неверный ответ и как это исправить. Изображение H&E, использованное в этом руководстве, было сгенерировано с помощью ChatGPT. Вот задание, если вы хотите попробовать сами: «Реалистичное гистологическое изображение, окрашенное гематоксилином и эозином (H&E), при 20-кратном увеличении, демонстрирующее инвазивную карциному с иммунной инфильтрацией. Изображение должно содержать два или три неправильных опухолевых гнезда с плеоморфными клетками и выраженными ядрами в верхнем левом и нижнем центральном углах поля. Окружающая строма должна содержать коллагеновые волокна и фибробласты. Важно отметить, что лимфоциты должны быть распределены неравномерно: плотно сгруппированы непосредственно рядом с границами опухолевых гнезд, образуя частичный ободок, умеренно присутствуют в перитуморальной строме на расстоянии приблизительно 100 микрометров от края опухоли и редки в дистальной строме дальше. В строме видны несколько мелких капилляров. Некоторые лимфоциты также должны присутствовать внутри самих опухолевых гнезд (опухолеинфильтрирующие лимфоциты). В целом, распределение иммунной системы должно выглядеть гетерогенным и реалистичным, а не равномерным. Цветовая палитра должна соответствовать подлинному окрашиванию H&E: сине-фиолетовый Ядра как опухолевых клеток, так и лимфоцитов (ядра лимфоцитов меньше, круглее и темнее, чем ядра опухолевых клеток), розовая цитоплазма и коллаген, белый фон. Без подписей, аннотаций, масштабных линеек и текста. Плоское двухмерное микроскопическое изображение, резкий фокус по всему изображению, квадратная обрезка. Включает незначительные вариации окрашивания по всему полю и случайные артефакты обработки тканей, такие как небольшие складки ткани или небольшое перекрытие ядер, чтобы сделать изображение реалистичным. Ключевые ссылки: Galon et al. (2006) Science: Type, density, and location of immune cells within human colorectal tumors predict clinical outcome Tumeh et al. (2014) Nature: PD-1 blockade induces responses by inhibiting adaptive immune resistance Binnewies et al. (2018) Nature Medicine: Understanding the tumor immune microenvironment for effective therapy Bankhead et al. (2017) Scientific Reports: QuPath — программное обеспечение с открытым исходным кодом для анализа изображений в цифровой патологии Блокнот и код: https://github.com/bnsreenu/digitalpa...