基礎科学と病態生理

科学分野:

• デジタル病理学
• 神経科学
• データサイエンス

背景:

• 神経変性疾患の診断における神経病理学的評価はゴールドスタンダードですが、データ共有とサンプル調製には課題があります。
• デジタル病理学と機械学習は、アプローチを標準化し、診断精度を向上させるためのソリューションを提供します。

研究 の 目的:

• 神経変性疾患の研究および診断のための、フェデレーテッドなオープンソースプラットフォームであるブレインデジタルスライドアーカイブ（BDSA）を開発すること。
• FAIRデータ原則を遵守したアルツハイマー病（AD）および関連認知症（ADRD）のホールスライドイメージ（WSI）をサポートすること。
• 機械学習アルゴリズム開発のために、WSI、アノテーション、メタデータを標準化された方法で共有できるようにすること。

主な方法:

• デジタルスライドアーカイブ（DSA）を基盤とするBDSAは、神経変性疾患向けに調整されたNIH U24資金提供プラットフォームです。
• 9つのAD/ADRD研究センターからのWSIを、調和されたデータと普遍的なデータ共有契約で統合します。
• ドナーの機密性を確保するための匿名化ツールを実装し、安全なプラットフォームのための管理上のベストプラクティスを遵守します。

主要な成果:

• BDSAは9つの研究センターからのWSIを統合し、データを調和させ、データ共有契約を実装しています。
• ドナーの機密性を確保するために匿名化ツールが組み込まれています。
• データ使用および資料移送契約は、すべての貢献する米国サイトで完了しており、堅牢で安全なプラットフォーム開発を保証します。

結論:

• BDSAは、標準化されたユーザーフレンドリーなデジタルリポジトリを通じて、神経病理学的データへのアクセスを民主化します。
• プライバシー、データ共有、機械学習ツールの統合は、神経変性疾患の理解と協力を強化します。
• フェデレーテッドなオープンソースリソースとして、BDSAはデジタル神経病理学を変革し、AD/ADRD研究におけるイノベーションを推進する可能性を秘めています。