在肺癌小鼠模型中的H&E染色数字截面上量化瘤生长的高效工作流程
Arisachi Tanaka1, Liping Zeng1, Zahra Malakoutikhah1
1Division of Rheumatology, Autoimmunity, and Inflammation, Department of Medicine, University of California San Diego, La Jolla, California.
我们开发了两个QuPath工作流程,用于在数字H&E染色幻灯片中量化瘤. 这些方法可以在各种临床前癌症模型中对瘤数量和大小进行可重现的分析.
科学领域:
- 数字病理学数字病理学
- 组织病理学 组织病理学
- 癌症研究 癌症研究
背景情况:
- 血素和乙素 (H&E) 染色对于组织病理学至关重要.
- 数字病理学使全幻灯片图像分析成为可能,但瘤量化仍然具有挑战性.
- 对各种癌症模型需要可访问和可复制的方法.
研究的目的:
- 介绍两种基于QuPath的工作流程,用于量化瘤多重性和负担.
- 为数字H&E染色组织段提供可访问和可重复的方法.
- 适应各种临床前癌症模型的量化方法.
主要方法:
- 使用开源数字病理学软件QuPath开发了两个工作流.
- 工作流程1:手动量化瘤多样性和负担.
- 工作流程2:半自动量化瘤负担.
主要成果:
- 成功地将工作流应用于两个不同的肺癌模型 (正极形LLC和KrasG12D GEMM).
- 证明了QuPath对易于区分和透瘤的实用性.
- 建立了定量瘤分析的可复制方法.
结论:
- 本文介绍的QuPath工作流程为瘤量化提供了高效和可适应的解决方案.
- 这些协议有助于在临床前癌症研究中对瘤发育进行可重复分析.
- 数字病理学方法提高了H&E染色组织段的定量评估.
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