عالية الإنتاجية تحليل صورة الأجسام الشبه الكروية ورم: A برمجيات صديقة للمستخدم التطبيق لقياس حجم الأجسام الشبه الكروية تلقائيا وبدقة
يوليو 8, 2014
نقدم تطبيق عالية الإنتاجية برمجيات تحليل الصور لقياس حجم الورم الكروية ثلاثية الأبعاد المصورة مع المجهر مشرق الميدان. يوفر هذا التطبيق طريقة سريعة وفعالة لدراسة آثار العقاقير العلاجية على الأجسام الشبه الكروية، وهو مفيد للباحثين الذين يرغبون في استخدام الأجسام الشبه الكروية في شاشات المخدرات.
الهدف العام من التجربة التالية هو استخدام برنامج تحليل الصور عالي الإنتاجية لقياس حجم الورم ثلاثي الأبعاد S الذي تم تصويره باستخدام الفحص المجهري الساطع. ويتحقق ذلك عن طريق ترتيب جميع الصور أولا مع الستيرويد الورم 3D في هيكل الدليل الصحيح وأسماء الملفات لهذا البرنامج حجم الستيرويد. كخطوة ثانية الستيرويد, قياس تلقائيا يحسب حدود هذا الستيرويد استنادا إلى خوارزمية كفاف نشطة ويقيس حجم هذا الستيرويد.
بعد ذلك ، يتم إجراء مسح لمراقبة الجودة مصمم جيدا لضمان أفضل النتائج لكل صورة. بعد تحليل النتيجة في البيانات, يمكن توضيح نمو الستيرويد 3D تحت العلاج التجريبي. تتمثل الميزة الرئيسية لبرنامج الكمبيوتر هذا في أنه يدمج خوارزمية تحليل الصور الآلي القوي وسير عمل مراقبة الجودة لدعم تحليل الصور عالي الإنتاجية.
البرنامج يتسامح مع خلفية الصورة غير المتساوية أو الصاخبة. يقلل من العمالة بشكل ملحوظ ويسرع عملية التحليل. يعد تنفيذ البرنامج مفيدا للمنشطات الورم ثلاثية الأبعاد لتصبح نموذجا روتينيا في المختبر لشاشات المخدرات في كل من الصناعة والأوساط الأكاديمية.
يتطلب مقاس Sphe MATLAB مع صناديق أدوات معالجة الإشارات ومعالجة الصور. صندوق الأدوات الاختياري لاستخدامه هو المعالجة المتوازية التي تقوم بتنزيل حجم OID من خادم Rutgers وفك ضغطه إلى دليل التثبيت ، والذي ستكون مطلوبا في الخطوات اللاحقة. الآن قم بإعداد صورك.
أولا ، حدد دقة الصورة لنظام التصوير والمقياس المطلق للصورة بالميكرون لكل بكسل. في النهاية ، يجب أن يكون حجم كل صورة في التجربة هو نفسه. تأكد من تحويل أي تنسيقات ملفات صور خاصة إلى تنسيق ملف مقبول ، مثل TIFF أو jpeg.
الآن ، حفظ الملفات باستخدام أسماء ملفات محددة وبنية الدليل التي تتطلبها أسماء ملفات البرنامج يجب تسميتها حسب اللوحة والصف والعمود يجب ترتيب أدلة الملفات كتجربة واحدة لكل دليل مع دليل فرعي واحد لكل نقطة زمنية في التجربة. يجب أن تشترك كل صورة من كل لوحة في نقطة زمنية في دليل فرعي. ابدأ بفتح MATLAB وفي نافذة الأوامر ، توجه إلى دليل تثبيت sphe sizer.
ثم أدخل مقاس Sphe صفرا واحدا واضغط على العودة لتشغيل برنامج حجم OID هذا. انقر الآن فوق الزر "استعراض" في النافذة الجديدة وحدد الدليل المعد بجميع الصور من التجربة. ثم ضمن حقل نص المجلد ، حدد تبديل تضمين المجلدات الفرعية لمراقبة الجودة.
حدد خيار العرض أثناء الطيران. الخطوة التالية هي تحديد دقة الصور ، والتي يجب القيام بها حتى يتمكن البرنامج من تحويل وحدات البكسل إلى ملليمترات بشكل صحيح. في هذه المرحلة ، يمكن للمستخدم الدخول إلى القائمة المتقدمة للوصول إلى المزيد من الإعدادات في مربع الألوان الخاص هذا.
اتركه لا شيء لصور ثمانية بت أو 16 بت. إذا تم التقاط الصور بمعدل 12 بت. اختر 12 عرض سعر.
بعد إعداد جميع التكوينات بشكل صحيح ، ابدأ الحساب بالنقر فوق حساب أثناء إجراء الحساب لمجموعة الصور بأكملها. يتم عرض نتائج التجزئة الفردية على البرنامج أثناء التنقل عند اكتمال الحساب ، ويعرض جدول النتائج حجم ملف المجلد وطوله وعرضه ومفتاح تبديل صالح لجميع المجالات التي تم تحليلها. التبديل الصالح مخصص لمراقبة الجودة.
عندما ينقر المستخدم على أي خلية في جدول النتائج ، سيتم عرض الصور الأصلية ومراقبة الجودة على الجانب الأيمن للمراجعة ، وفحص جميع الصور بالتتابع باستخدام السهم لأسفل على لوحة المفاتيح. عند مواجهة حدود كروية مشبوهة ، قم بتحسينها بالنقر فوق التهيئة اليدوية على الصورة الأصلية. اسحب أداة القطع الناقص لتغطية الستيرويد بشكل أكثر دقة.
سيقوم جدول النتائج بتحديث القياسات وفقا لذلك. إذا فشل التهيئة اليدوية في العثور على الحدود المثلى للستيرويد المطلوب, ثم استخدام زر الرسم اليدوي لعرض الصورة الأصلية وتتبع حدود الستيرويد. إذا كانت الصورة لا تحتوي على ستيرويد صالح ، فما عليك سوى إلغاء تحديد مفتاح التبديل الصالح لتلك الصورة.
عند اكتمال مراقبة الجودة ، انقر فوق مربع تنسيق النتائج لحفظ النتائج. يمكن تكوين أسماء الملفات المصدرة في نافذة الخيار خيارات متقدمة إلى. ملف إخراج القائمة عبارة عن جدول محدد بعلامة تبويب يمكن أن يحتوي على جميع القياسات.
ملف إخراج التنسيق عبارة عن جدول محدد بعلامة تبويب وينظم قيمة الحجم في تنسيق اللوحة الأصلي لتحليل البيانات بسهولة ومرئية ونهائية. يمكن لمقاس Sphe اكتشاف حدود المجالات على الصور بقوة حتى في ظروف الصورة المختلفة غير المواتية. في بعض الأحيان, الكشف غير السليم عن هذا OID يحدث ثم أداة التهيئة اليدوية يعمل من خلال السماح للمستخدم بتحديد موقع وحجم هذا الستيرويد يدويا بشكل صحيح.
وفي الحالات القصوى, الستيرويد قد لا تكون مجزأة بشكل صحيح من تشتيت الانتباه والخلفية صاخبة تلقائيا أو مع أداة التهيئة اليدوية. وفي مثل هذه الحالات, يسمح البرنامج للمستخدم برسم حدود الستيرويد باليد وذلك لتوليد قياسات طولية وحجمية دقيقة. يتم التحقق من كفاءة البرنامج من خلال تحليل نفس المجموعة المكونة من 288 صورة عن طريق التحليل اليدوي مقابل أجهزة الكمبيوتر أحادية النواة ومتعددة النواة.
تحليل الصور أسرع بأكثر من 18 مرة لكل صورة باستخدام حجم الستيرويد من القياسات اليدوية لإثبات قابلية تكرار البرنامج. مجموعة من 24 تم تحليل الستيرويد ثلاث مرات بكل طريقة. عرض حجم الستيرويد الموضح باللون الأخضر تعدينا قياسيا أصغر في القياسات من التحليل اليدوي.
في تجربة جعلت ممكنة بمساعدة حجم الستيرويد نمو الورم ينظر إليها على أنها الستيرويد مع HSP 90 مثبطات وعلاجات كلادريبين. أظهرت النتائج أن العلاج المشترك قد يكون له تأثير مضاد للورم في الجسم الحي. تقدم هذه الدراسة سريعة, مرنة, برنامج فعال لتحديد دقيق لحجم المنشطات الورم 3D.
برنامج حجم المحرك سهل الاستخدام ويتطلب الحد الأدنى من مدخلات المستخدم. أثناء محاولة هذا الإجراء, من المهم أن نتذكر أن المنشطات يتم تصويرها في وسط الحقل دون لمس حافة الجدار. يجب التقاط جميع الصور تحت نفس الهدف وأن يتم تسمية جميع الملفات بشكل صحيح وترتيبها كما هو موضح في البروتوكول.
نظرة عامة
تقدم هذه الدراسة تطبيقًا لبرنامج تحليل الصور عالي الإنتاجية مصمم لقياس حجم الكريات الورمية ثلاثية الأبعاد باستخدام الميكروسكوب الحيوي. يعمل البرنامج على تبسيط فحص تأثيرات الأدوية العلاجية على الكريات، مما يجعله أداة قيّمة للباحثين في فحص الأدوية.
مكونات الدراسة الرئيسية
مجال العلم
- علم الأعصاب
- علم الأورام
- تحليل الصور
الخلفية
- الكريات الورمية ثلاثية الأبعاد هي نماذج مهمة لفحص الأدوية.
- الطرق التقليدية لقياس حجم الكريات قد تكون كثيفة العمالة وتستغرق وقتًا طويلاً.
- يمكن لتحليل الصور الآلي تعزيز الكفاءة والدقة في البحث.
- يقوم البرنامج بدمج تدابير مراقبة الجودة لضمان نتائج موثوقة.
هدف الدراسة
- تطوير أداة برمجية تخصّص قياس حجم الكريات الورمية.
- تسهيل التحليل عالي الإنتاجية لتطبيقات فحص الأدوية.
- تحسين دقة وسرعة تحديد حجم الكريات.
الطرق المستخدمة
- تم تنظيم ومعالجة صور الكريات الورمية ثلاثية الأبعاد باستخدام البرنامج.
- يستخدم البرنامج خوارزمية محيط نشط للكشف عن الحدود.
- تم تنفيذ تدابير مراقبة الجودة للتحقق من صحة النتائج.
- تم تحليل النتائج وعرضها في شكل سهل الاستخدام لمزيد من التقييم.
النتائج الرئيسية
- أقلل البرنامج بشكل كبير من وقت التحليل مقارنة بالطرق اليدوية.
- أظهر أداءً قويًا حتى مع الخلفيات المزعجة.
- أشارت النتائج إلى آثار مضادة للورم المحتملة للعلاجات المدمجة.
- أظهرت القياسات انحرافات معيارية أصغر مقارنة بالتحليل اليدوي.
الاستنتاجات
- البرنامج المطور هو أداة فعالة لقياس الكريات الورمية ثلاثية الأبعاد.
- يعزز جدوى استخدام الكريات في فحص الأدوية.
- يتطلب البرنامج إدخالًا بسيطًا من المستخدم وسهل التنفيذ.
الأسئلة الشائعة
Executive Industry Relevance
Automated high-throughput image analysis of 3D tumor spheroids addresses a critical bottleneck in drug discovery by enabling rapid, quantitative assessment of compound effects at scale. SpheroidSizer reduces manual labor and accelerates data generation, supporting scalable screening workflows in oncology target validation and lead identification. Its integration of active contour segmentation with quality control enhances reproducibility and predictive confidence in preclinical de-risking.
Strategic Applications in Biopharma R&D
Early Discovery & Target Validation
- Scientific Value: Enables quantitative interrogation of therapeutic hypotheses by measuring spheroid size changes in response to experimental treatments.
- Operational Value: Automates boundary detection and volume calculation, reducing manual measurement time by over 18-fold per image.
- Predictive Value: Delivers consistent, low-variance measurements that improve confidence in target engagement and pathway modulation assessments.
Screening & Assay Development
- Scientific Value: Produces standardized, spreadsheet-ready outputs (length, width, volume) for downstream dose-response and efficacy analysis.
- Operational Value: Processes 1,000 images in ~15 minutes on a laptop or ~1 minute on a multi-core workstation, enabling high-throughput screening compatibility.
- Assay Readiness: Includes manual override tools (Manual Initialize, Hand Draw) to maintain accuracy across variable image quality and spheroid morphology.
Translational & Preclinical Research
- Translational Continuity: Supports longitudinal tracking of spheroid growth under treatment, linking in vitro responses to potential in vivo anti-tumor effects.
- Mechanistic De-risking: Facilitates evaluation of compound combinations (e.g., HSP 90 inhibitor and cladribine) by providing reliable size and volume metrics over time.
- Preclinical Alignment: Generates quantitative data suitable for go/no-go decisions in lead optimization pipelines.
Pipeline & Workflow Integration
SpheroidSizer fits within the discovery continuum from early target validation through lead identification to preclinical efficacy assessment, particularly for oncology programs using 3D spheroid models.
- Discovery Biology: Supports hypothesis testing via automated size and volume readouts that reflect spheroid proliferation, death, or morphological changes.
- Screening: Enables assay standardization and reproducibility through algorithmic segmentation and QC workflows, reducing operator variability.
- Analytics: Outputs tab-delimited data files containing spheroid dimensions and validity flags, facilitating statistical comparison across conditions and time points.
- Translational Research: Connects in vitro spheroid responses to in vivo outcomes by enabling longitudinal analysis of tumor growth modulation.
- Enterprise Reuse: Designed as a reusable, platform-agnostic tool for spheroid-based assays across multiple projects and therapeutic areas.
Operational & Enterprise Impact
- Scientific Value: Improves target validation confidence through precise, reproducible spheroid morphometrics.
- Operational Value: Reduces labor intensity and increases throughput, accelerating screening timelines.
- Strategic Value: Enhances capital efficiency by enabling faster go/no-go decisions in early drug discovery.
- Portfolio Impact: Supports risk-adjusted prioritization by generating high-confidence, quantitative phenotypic data.
Implementation Considerations
- Requires MATLAB with Image Processing and Signal Processing Toolboxes for core functionality.
- Parallel processing toolbox optional for accelerated analysis on multi-core systems.
- Requires standardized image acquisition (consistent resolution, scale, file naming, and directory structure).
- Dependent on user training for effective use of quality control and manual override tools.
- Best suited for brightfield images of non-adherent spheroids within the field of view, not touching edges.
