三维评估是必要的,以确定组织的真实,空间分辨率的组成
André Forjaz1, Eduarda Vaz1, Valentina Matos Romero1
1Department of Chemical & Biomolecular Engineering, Johns Hopkins University, Baltimore, MD.
bioRxiv : the preprint server for biology
|December 18, 2023
概括
使用CODA进行的三维 (3D) 组织映射显示了样本内显著的异质性. 二维 (2D) 评估低估了组织组成,突出了为准确检测癌症和组织特征而需要3D分析的必要性.
科学领域:
- 病理学 病理学 病理学
- 计算生物学 计算生物学
- 在瘤学瘤学.
背景情况:
- 空间分辨率的细胞分析有助于用于解剖学和疾病研究的组织映射.
- 目前使用薄截面的方法可能会错过关键的组织异质性,因为亚抽样区域有限.
研究的目的:
- 应用深度学习平台 (CODA) 来进行人胰腺的3D微解剖学重建.
- 用2D整片图像 (WSIs) 和3D重建组织来比较样本间和样本内部的异质性.
- 为了证明2D评估在捕获组织异质性的不足样本限制.
主要方法:
- 从使用CODA平台的序列截面重建3D胰腺微解剖学.
- 在2D WSIs和3D重建组织中评估组织组成异质性.
- 模拟WSI和组织微阵列 (TMA) 的核心要求,以准确地表示3D异质性.
主要成果:
- 3D重建显示了胰腺组织在样本内显著的异质性.
- 与3D数据相比,2D评估显示样本的组成异质性明显低于3D数据.
- 几十个WSIs和数百个TMA核心可能需要在10%的误差范围内表示3D异质性.
- 胰腺结构的空间相关性迅速衰减,表明2D截面可能不代表邻近的组织.
结论:
- 3D组织评估对于准确评估正常和癌症人类胰腺组织组成至关重要.
- 了解样本内异质性对于有效的组织映射和疾病分析至关重要.
- 科达平台使全面的3D组织分析成为可能,克服了传统2D方法的局限性.
