在不同器官中自动量化禽流感病毒抗原的量化

科学领域:

• 兽医病理学 兽医病理学
• 生物信息学是一种生物信息学.
• 免疫组织化学 免疫组织化学

背景情况:

• 免疫组织化学对于禽流感病毒 (AIV) 热带研究至关重要,但是劳动密集型的.
• 为了高效的研究,需要自动化AIV抗原量化.

研究的目的:

• 开发和验证基于人工智能 (AI) 的工作流程,用于自动化AIV抗原量化.
• 评估人工智能工作流程在识别器官和量化病毒免疫活性方面的准确性.

主要方法:

• 使用QuPath和随机树算法开发了一个AI工作流程,用于在染色幻灯片上识别器官 (大脑,心脏,肺,脏,肝脏,脏).
• 在多个幻灯片组上训练和验证了算法,用于器官选择和免疫反应区域量化.
• 结果与手动半定量评分相关,并比较不同感染途径 (静脉 vs.眼鼻).

主要成果:

• 人工智能算法准确地识别了大多数器官,人工智能量化和手动得分的免疫活性区域之间存在很高的相关性.
• 静脉感染的的免疫反应率高于眼部感染的.
• 幻灯片组和组织纹理之间的变化偶尔会限制器官识别的准确性.

结论:

• 基于人工智能的工作流有效地自动化了AIV抗原量化,促进了病毒组织热流的高通量分析.
• 开发的方法有望提高AIV研究的效率和准确性.
• 可能需要进一步细化,以应对特定器官识别和组织变异性的挑战.