对于分析前列腺癌瘤微环境的QuPath和HALO平台的比较

科学领域:

• 数字病理学数字病理学
• 计算生物学 计算生物学
• 翻译性瘤学 翻译性瘤学

背景情况:

• QuPath 是一个广泛采用的开源平台,用于生物医学图像分析.
• 验证QuPath与商业软件 (例如HALO) 的可重复性和可靠性至关重要,特别是在多重免疫光 (mIF) 方面.

研究的目的:

• 为了直接比较QuPath和HALO在mIF分析中的性能.
• 评估QuPath对免疫细胞表型,瘤透和近邻分析的实用性.
• 评估QuPath与CytoMap的集成,以进行先进的空间分析.

主要方法:

• 用mIF染色的前列腺癌组织微阵列 (192核) 使用QuPath和HALO进行了分析.
• 通过免疫细胞表型,瘤透和近邻分析来评估性能.
• QuPath与CytoMap集成,用于无监督的免疫细胞聚类和邻近分析.

主要成果:

• 在QuPath和HALO之间观察到免疫细胞密度,距离和空间组织的高度一致性 (相关系数>0.89).
• 使用CytoMap进行邻近分析,为免疫细胞在前列腺癌等级中的分布提供了详细的空间见解.
• 在前列腺癌中检测到CD103+T细胞透到瘤微环境中的显著增加.

结论:

• QuPath被验证为基于光的数字病理学商业平台的强大和可重复的替代方案.
• QuPath的整合能力增强了其用于定量分析和空间生物学研究的潜力.
• 这项研究强调了QuPath在促进转化瘤学中的瘤微环境研究的价值.