高复合性免疫光成像和相同组织部分的传统组织学,以发现基于图像的生物标志物

科学领域:

• 病理学 病理学 病理学
• 生物医学成像技术 生物医学成像技术
• 计算生物学 计算生物学

背景情况:

• 用血素和色素 (H&E) 染色的组织病理学是癌症诊断的基石.
• 目前的方法缺乏用于晚期疾病分期和药物反应预测所需的精度和空间分辨率.
• 高多重化组织成像在研究和临床实践中提供了增强单细胞数据的潜力.

研究的目的:

• 引入"猎户座"平台,同时在全片组织截面上进行H&E和高复合性免疫光成像.
• 评估多模式组织成像对预测结直肠癌无进展生存的有用性.
• 通过使用互补的成像数据来展示可解释的,基于图像的生物标记物的创建.

主要方法:

• 开发和应用"Orion"平台用于全幻灯片成像.
• 74例结直肠癌切除术的回顾性分析.
• 整合H&E和高复合性免疫光数据,供人类专家和机器学习算法进行分析.
• 基于免疫透和瘤内在特征的无进展生存预测模型的开发.

主要成果:

• 猎户座平台成功地从同一个细胞中获得了H&E和高复合性免疫光成像.
• 从H&E和免疫光增强了诊断和预后能力的补充信息.
• 组合模型在快速和缓慢进展组之间实现了10到20倍的歧视.
• 基于图像的可解释,多重复合的模型预测了无进展生存.

结论:

• 多模式组织成像,结合H&E和免疫光,为癌症诊断和预后提供了有价值的补充信息.
• 猎户座平台有助于生成高性能,基于图像的精准医学生物标志物.
• 这种方法显著提高了预测患者结果的能力,为增强癌症护理铺平了道路.