Schnelle Einrichtung von Gewebe-Microarrays und Tiled-Area-Imaging auf dem Multiplex-Ionenstrahl-Bildgebungsmikroskop über die Kachel-/SED-/Array-Schnittstelle
September 15th, 2023
Multiplexed Ion Beam Imaging (MIBI) wird häufig verwendet, um Gewebe-Microarrays und gekachelte, zusammenhängende Gewebebereiche abzubilden, aber die derzeitige Software für die Einrichtung dieser Experimente ist umständlich. Die Kachel-/SED-/Array-Schnittstelle ist ein intuitives, interaktives grafisches Tool, das entwickelt wurde, um die Einrichtung von MIBI-Läufen drastisch zu vereinfachen und zu beschleunigen.
Multiplexed Ion Beam Imaging (MIBI) ist eine Technik zur Abbildung der Proteinexpression in histologischen Geweben über Dutzende von Proteinen gleichzeitig. Mit MIBI können Forscher Zellen in ihrer natürlichen Gewebeumgebung identifizieren, lokalisieren und charakterisieren. Ein wesentlicher Engpass beim Betrieb von MIBI-Instrumenten ist die Einrichtung von Sichtfeldern (FOVs) für die Bildgebung.
Die Sichtfelder sind 200 x 200 Mikrometer bis 800 x 800 Mikrometer groß und liegen zwischen 200 und 800 Mikrometern auf dem Objektträger, die vom Benutzer so positioniert werden, dass sie die interessierenden Gewebebereiche abdecken. Die Positionierung von FOVs für große zusammenhängende Gewebebereiche und große Gewebe-Microarrays ist über die Schnittstelle des Herstellers unhandlich. Wir haben die Kachel-/SED-/Array-Schnittstelle entwickelt, um Benutzern zu helfen, eine große Anzahl von FOVs mithilfe einer intuitiven, interaktiven grafischen Oberfläche schnell zu positionieren.
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Überblick
Diese Studie befasst sich mit der Herausforderung der Einrichtung von Bildgebungs-Sichtfeldern (FOVs) in Multiplexed Ion Beam Imaging (MIBI) für Gewebe-Mikroarrays und zusammenhängende Gewebebereiche. Die Forschung stellt ein intuitives grafisches Werkzeug namens Tiled SED Array Interface vor, das den MIBI-Setup-Prozess erheblich vereinfacht und beschleunigt.
Wichtige Studienkomponenten
Forschungsbereich
- Multiplexed Ion Beam Imaging (MIBI)
- Gewebe-Mikroarrays
- Optimierung des Bildgebungs-Setups
Hintergrund
- Verständnis der Proteinexpression in histologischen Geweben
- Bedarf an effektiver Positionierung von FOVs für die Bildgebung
- Herausforderungen bei bestehenden Schnittstellen für MIBI
Verwendete Methoden
- Entwicklung der Tiled SED Array Interface (TSAI)
- Grafische Benutzeroberfläche zur Positionierung von FOVs
- Webbasierte Tools zur Koregistrierung und Bildmanipulation
Hauptergebnisse
- Verbesserte Effizienz bei der Einrichtung von FOVs für die Gewebebildgebung
- Reduzierung von Benutzerfehlern während der Bilderfassung
- Verbesserte Visualisierung von histologischem Gewebe
Schlussfolgerungen
- Die Studie demonstriert einen neuartigen Ansatz zur Optimierung des MIBI-Setups
- Sie unterstreicht die Bedeutung intuitiver Werkzeuge bei der Weiterentwicklung der biologischen Bildgebungsforschung
