Co-enregistrement multimodal entre dispositifs et sans marqueur des modalités d’imagerie préclinique
27 octobre 2023
La combinaison de plusieurs modalités d’imagerie est souvent nécessaire pour obtenir une compréhension complète de la physiopathologie. Cette approche utilise des fantômes pour générer une transformation différentielle entre les systèmes de coordonnées de deux modalités, qui est ensuite appliquée pour le co-enregistrement. Cette méthode élimine le besoin de repères dans les scans de production.
Nous développons des outils logiciels pour l’imagerie préclinique, y compris la reconstruction, la fusion, la segmentation et la quantification d’images. Notre logiciel se veut convivial, efficace et compatible avec tout appareil d’imagerie de petits animaux afin de permettre une analyse quantitative reproductible des données d’image multimodales acquises. L’automatisation est un sujet important dans notre domaine, car l’analyse manuelle est souvent trop chronophage, sujette aux erreurs et difficilement reproductible.
L’automatisation logicielle peut rendre l’analyse efficace et reproductible, mais le défi consiste à rendre l’automatisation suffisamment robuste. Les appareils d’imagerie pour petits animaux fournissent des données d’image volumétrique de souris et de rats de laboratoire anesthésiés, et permettent une évaluation non invasive des changements pathologiques et physiologiques. Les dispositifs multimodaux intégrés combinent les forces de plusieurs modalités, telles que le Micro-CT et le PET.
Il est également possible de combiner deux appareils distincts. Nous avons développé un logiciel pour la fusion automatisée de modalités spéciales, telles que Micro-CT et FMT. Nous avons également fourni un logiciel efficace pour la fusion interactive d’images et défini un nouveau format de fichier pour stocker les données d’image, en tenant compte des aspects de la conservation des données.
L’année dernière, nous avons publié une approche pour le déclenchement respiratoire rétrospectif dans des paramètres à haut débit. Notre protocole réside dans une matrice de transformation, qui est générée à l’aide d’une étape de calibrage qui implique des structures visibles telles que des marqueurs repères. Ensuite, la fusion d’images peut être automatisée à l’aide de cette matrice de transformation, ce qui élimine le besoin de marqueurs.
Aperçu
Cette étude présente des outils logiciels conçus pour l'imagerie préclinique, en mettant l'accent sur l'automatisation de l'analyse d'images multimodales. Ces outils améliorent l'efficacité et la reproductibilité dans l'analyse de données d'images volumétriques provenant de dispositifs d'imagerie chez de petits animaux.
Composantes clés de l'étude
Domaine scientifique
- Neurosciences
- Techniques d'imagerie
- Développement de logiciels
Contexte
- L'imagerie préclinique est essentielle pour comprendre les modifications physiologiques et pathologiques.
- L'analyse manuelle des données d'imagerie est souvent longue et sujette aux erreurs.
- L'automatisation peut améliorer l'efficacité et la reproductibilité de l'analyse d'images.
- Les dispositifs multimodaux intégrés combinent les avantages de diverses modalités d'imagerie.
Objectif de l'étude
- Développer un logiciel convivial pour la fusion et l'analyse automatisées d'images.
- Éliminer le besoin de repères fiduciaux dans l'inscription d'images.
- Permettre une analyse quantitative reproductible de données d'imagerie multimodale.
Méthodes utilisées
- Développement d'outils logiciels pour la fusion, la segmentation et la quantification des données d'imagerie.
- Automatisation de la fusion d'images à l'aide de matrices de transformation dérivées des étapes d'étalonnage.
- Intégration de données d'imagerie provenant d'appareils tels que le micro-CT et le PET.
- Mise en œuvre d'interfaces conviviales pour le chargement et l'analyse d'images.
Résultats principaux
- La fusion automatisée de modalités d'imagerie a été réalisée avec succès sans marqueurs fiduciaux.
- Les outils logiciels ont démontré une efficacité dans le traitement de données volumétriques provenant de petits animaux.
- De nouveaux formats de fichiers ont été définis pour une meilleure gestion et conservation des données.
- La synchronisation rétrospective au cycle respiratoire et les paramètres à haut débit ont été validés.
Conclusions
- Le logiciel développé améliore l'analyse des données d'imagerie multimodales.
- L'automatisation réduit considérablement le temps et les erreurs liés à l'analyse manuelle.
- Cette approche peut faciliter des évaluations plus précises en recherche préclinique.
Questions fréquemment posées
Pertinence professionnelle pour l'industrie
La co-registration robuste et sans marqueur des modalités d'imagerie préclinique répond à un goulot d'étranglement critique dans la recherche translationnelle en permettant une intégration reproductible et quantitative de jeux de données multimodaux. Cette capacité améliore la confiance prédictive dans les modèles de maladies et soutient une validation des cibles plus fiable ainsi qu'une réduction des risques mécanistiques tout au long du processus de découverte. Des flux de travail rationalisés et prêts pour l'automatisation réduisent la variabilité manuelle et facilitent des études d'imagerie évolutives et multi-sites pour les portefeuilles de R&D industriels.
Applications stratégiques en recherche et développement en biopharmaceutique
Début de la découverte et validation de la cible
- Permet une évaluation quantitative et non invasive des changements biologiques chez des modèles animaux de petite taille.
- Prend en charge la validation fonctionnelle des cibles en intégrant des données d'imagerie anatomique et moléculaire.
- Réduit l'ambiguïté mécanistique grâce à une corrélation spatiale précise des signaux multimodaux.
- Facilite le tri des portefeuilles en améliorant la valeur prédictive des résultats précliniques.
Développement de criblages et de tests
- Prépare des jeux de données d'imagerie validés pour des analyses quantitatives et des flux de travail de criblage en aval.
- Standardise la fusion d'images et la co-registration, améliorant la reproductibilité entre les études.
- Permet des flux de travail évolutifs et compatibles avec l'automatisation pour des tests d'imagerie à haut débit.
- Facilite une évaluation fiable des effets des composés dans des modèles pertinents pour les maladies.
Recherche translationnelle et préclinique
- Aligne les résultats d'imagerie avec les stratégies de biomarqueurs translationnels en intégrant des données fonctionnelles et structurales.
- Assure une continuité depuis la découverte jusqu'à la validation préclinique en facilitant l'intégration de données issues de différentes modalités.
- Réduit les risques liés aux décisions d'avancement en fournissant des critères d'évaluation quantitatifs solides basés sur l'imagerie.
- Améliore la caractérisation des modèles de maladie en vue d'une pertinence translationnelle.
Intégration des pipelines et des flux de travail
Ce protocole de co-enregistrement sans marqueur relie la découverte précoce, l'identification de composés candidats et la validation préclinique en permettant une intégration fluide des données d'imagerie provenant de plusieurs modalités et dispositifs.
- Biologie de la découverte : Soutient la vérification d'hypothèses et la clarification des voies biologiques grâce à une analyse d'imagerie intégrée.
- Écrantage : Fournit des résultats d'imagerie quantitatifs et reproductibles pour l'évaluation de composés.
- Analytique : Propose des matrices de transformation et des formats de fichiers curés pour des comparaisons statistiques rigoureuses.
- Recherche translationnelle : Facilite l'alignement des biomarqueurs et la validation des modèles de maladies à travers différentes plateformes d'imagerie.
- Réutilisation en entreprise : Offre une solution évolutible et indépendante des appareils pour l'intégration d'imageries multimodales à travers les sites de recherche et développement.
Impact opérationnel et organisationnel
- Valeur scientifique : Accroît la confiance prédictive et réduit les risques biologiques dans les études d'imagerie préclinique.
- Valeur opérationnelle : Standardise et automatise la fusion d'images, minimisant ainsi les erreurs et variations manuelles.
- Valeur stratégique : Permet de prendre des décisions éclairées d'aller/non-aller et une gestion de portefeuille plus efficace en capital.
- Impact sur le portefeuille : Favorise la priorisation et l'avancement, ajustés au risque, des programmes de découverte.
Considérations relatives à la mise en œuvre
- Nécessite une expertise en imagerie préclinique et en analyse quantitative.
- Dépend de dispositifs d'imagerie compatibles et d'une infrastructure logicielle pour l'intégration des données.
- Exige une standardisation interéquipes des protocoles d'imagerie et de la gestion des métadonnées.
- Adaptable à diverses combinaisons de modalités d'imagerie et à des flux de travail spécifiques à chaque site.
- La calibration basée sur des fantômes et la génération de matrices de transformation sont essentielles pour la configuration initiale.
F.A.Q. sur la bio-pharmacie
Chapters in this video
0:00
Introduction
2:01
Calculation of the Differential Transformation for Cross‐Device Co‐Registration of Two Preclinical Imaging Modalities
6:10
Application of the Differential Transformation for Cross‐Device Co‐Registration of Two Preclinical Imaging Modalities
