تحديد أنواع فرعية اللمفاويات باستخدام التصوير ثلاثي الأبعاد الكمية المرحلة خالية من التسمية وآله التعلم

توفر هذه الطريقة بديلاً عن وضع العلامات الفلورية التقليدية وإجراء تحليل قياس الخلايا المتدفق، والذي يستغرق وقتاً طويلاً، ومكلفاً، ويتحمل خطر تغيير الوظيفة الخلوية للعينات. الميزة الرئيسية لهذه التقنية هي التصوير المقطعي لمؤشر الانكسار ثلاثي الأبعاد والتعلم الآلي هي طرق خالية من التسمية والكمية التي تمكن من تحديد الخلايا اللمفاوية بسرعة ودقة. الآثار المترتبة على هذه التقنية تمتد نحو علاج سرطان الدم وأمراض المناعة الذاتية كما يمكن تحديد الخلايا الليمفاوية تكون حاسمة لتشخيص المرض وتطبيق العلاج المناسب.

على الرغم من أن هذه الطريقة يمكن أن توفر نظرة ثاقبة في مجموعات الخلايا اللمفاوية، فإنه يمكن أيضا أن تطبق على تحليل الخلايا الأخرى ذات الاهتمام، بما في ذلك البكتيريا. إن البرهان المرئي على تقنية التصوير الكمي ثلاثي الأبعاد أمر بالغ الأهمية، لأنه يسهل تعليمًا واضحًا بكيفية تنفيذ هذه التقنية ويمكن أن يوفر رؤية ثاقبة لتطبيقاتها. تبدأ بجمع كل مجموعة فرعية اللمفاوية عن طريق فرز الخلايا المفلورة المنشطة.

للتصوير الأمثل، قم بتخفيف كل عينة خلية إلى تركيز 180 خلية لكل ميكرولتر من متوسط RPMI، وحقن ببطء 120 ميكرولترات من العينة المخففة الأولى في غرفة التصوير. بعد التأكد من عدم وجود فقاعات داخل الغرفة، ضع قطرة من الماء المقطر على العدسة الموضوعية لمجهر المرحلة الكمية ثلاثية الأبعاد، ووضع غرفة التصوير على مرحلة الترجمة من المجهر. ضبط المرحلة بحيث محاذاة العينة مع العدسة الهدف، وانقر التركيز والسطح في علامة التبويب معايرة من منظور المجهر من برنامج التصوير لضبط المواضع المحورية من العدسات الهدف والمكثف، على التوالي.

انقر على الوضع التلقائي لمحاذاة العدسات الهدف والمكثف. لتحسين المحاذاة، افتح وضع المسح الضوئي وضبط العدسات يدويًا لمحاذاة نمط جهاز micromirror الرقمي إلى المركز. ثم، العودة إلى الوضع العادي وضبط مرحلة الترجمة لتحديد موقع خلية في مجال العرض.

ضبط موضع محوري من عدسة الهدف للعثور على مستوى التنسيق حتى عينة الحدود تصور في الشاشة غير مرئية تقريبا. من المهم ضبط تماما تركيز الخلية لتوليد أفضل 3DRI tomogram. إذا لم يتم التقاط الصورة بشكل صحيح، سيتم إضعاف إعادة الإعمار ثلاثية الأبعاد، مما يؤدي إلى تخطيط صوت صاخب.

اضبط مرحلة الترجمة للعثور على موقع بدون خلية وانقر على معايرة لقياس صور ثلاثية الأبعاد 2D متعددة بزوايا إضاءة مختلفة. ضبط مرحلة الترجمة لتحديد موقع خلية في مركز مجال الرؤية. وتحت علامة تبويب الاكتساب، سم العينة التي يتم تصويرها.

انقر فوق لقطة ثلاثية الأبعاد لقياس الصور المجسمة للخلايا باستخدام نفس زوايا الإضاءة كما في الصور الثلاثية الأبعاد 2D التي تم قياسها فقط. عندما تظهر البيانات المكتسبة في لوحة إدارة البيانات، انقر بزر الماوس الأيمن فوق البيانات وانقر فوق Process لإعادة بناء مخطط بياني لمؤشر انكسار ثلاثي الأبعاد من الصور الثلاثية الأبعاد ثنائية الأبعاد باستخدام خوارزمية التصوير المقطعي للفك الذي تم تنفيذه في برنامج التصوير. بعد التصوير، في لوحة إدارة البيانات، انقر بزر الماوس الأيمن فوق البيانات وانقر فوق فتح لتصور البيانات.

انقر فوق مركز الخلية لإعادة موضعه وانقر فوق مخطط RI على لوحة إدارة البيانات. في علامة التبويب الإعداد المسبق انقر فوق تحميل وانقر نقراً مزدوجاً فوق lymphocyte. xml، وهي دالة نقل محددة مسبقاً مقدمة من برنامج التصوير لتصور المخطط الصوتي وفقاً لتوزيعات 3DRI.

قم بتمرير الماوس للتكبير وسحب الخلية لتدويرها في أي اتجاه. للحصول على كمية المورفولوجية والبيوكيميائية ميزة استخراج مكان جميع البيانات اللتوميغرافية في مجلد واحد وتقسيم أنواع الخلايا داخل المجلدات الفرعية الفردية في المجلد الرئيسي. بعد ذلك، افتح ملف استخراج الميزة التكميلية في برنامج التصوير المناسب وحرّر الخط 14 لتعيين مجلد الرسم البياني الذي سيتم استخراج البيانات منه.

تحرير سطر 15 لتعيين المجلد الذي يتم استخراج بيانات الميزة حفظ وتنفيذ التعليمات البرمجية. لكل مخطط بياني في مجموعة البيانات، سيحسب الرمز مساحة السطح، وحجم الخلية، والزخرفة، وكثافة البروتين، والكتلة الجافة لكل عتبة مؤشر انكسار. للتعلم تحت إشراف وتحديد استخدام خوارزمية تقسيم عشوائي بسيط في MATLAB لتقسيم عشوائيا البيانات ميزة المستخرجة في تدريب منفصل واختبار مجموعة المجلدات.

افتح ملف التدريب التكميلي وحرّل سطر 14 لتعيين مجلد مجموعة التدريب، والخط 16 لتعيين المجلد لحفظ المصنف المدرب، والخط 17 لتعيين اسم ملف للمصنف. ثم تنفيذ التعليمات البرمجية. باستخدام الميزات المحددة لمجموعة التدريب، سوف رمز تدريب مصنف مع خوارزمية جار K أقرب وحفظ المصنف في المجلد المعين.

بعد ذلك، افتح ملف الاختبار التكميلي ثلاثة، وحرّر الخطوط من 14 إلى 15 لتعيين المصنف المدرب الذي سيتم اختباره والخط 17 لتعيين مجموعة الاختبار المدربة. ثم تنفيذ التعليمات البرمجية. سيتعرف المصنف على أنواع الخلايا من الخلايا اللمفاوية الفردية في مجموعة الاختبار.

هنا ممثل 3D المقدمة إلى اروموجرامات معامل الانكسار من الخلايا الليمفاوية B، CD4 الخلايا اللمفاوية T إيجابية، وD8 الخلايا الليمفاوية T إيجابية مع أنظمة ألوان مختلفة، يتم تعيين وفقا لقيم معامل الانكسار المعين عن طريق برامج التصوير. من قيم معامل الانكسار يمكن حساب الخصائص التشكلية والبيوكيميائية. في هذه التجربة كانت دقة تصنيف الخلايا اللمفاوية T و B 93.15٪ و 89.81٪ لحالات التدريب والاختبار على التوالي.

تم تصنيف الخلايا الليمفاوية T إيجابية CD4 وD8 إيجابية إحصائيا، وكانت دقة 87.41٪ و 84.38٪ لمجموعات التدريب والاختبار على التوالي. وأخيرا، كانت دقة مصنف نوع الخلية المتعددة الطبقات 80.65 في المائة و 75.93 في المائة لمراحل التدريب والاختبار على التوالي. إن جودة وعدد الصور ضرورية لنجاح هذه التقنية.

كلما كانت جودة الصورة أفضل وكلما ارتفع حجم البيانات ، كلما كانت دقة التعرف أفضل. يمكن استخدام التعلم العميق لتحليل البيانات المعقدة للويموغرامات بشكل كامل ، مما يعزز أداء تحديد الهوية بشكل كبير. وعلاوة على ذلك، يمكن استخدام التصوير الطوري والطور الكمي ثلاثي الأبعاد للتحقيق في مسار الأدوار الفسيولوجية للخلايا اللمفاوية المحددة.

بعد تطورها مهدت هذه التقنية الطريق للباحثين في مجالات بيولوجيا الخلايا والطب الحيوي لاستكشاف أمراض محددة ذات أهمية داخل الكائنات الحية المختلفة. والواقع أن أخصائيي المناعة على وجه الخصوص قد يستفيدون من استخدام هذه التكنولوجيا الجديدة لتحديد السكان الذين يهمهم الأمر.