腫瘍球の高スループット画像解析：自動的かつ正確にスフェロイドのサイズを測定するための使いやすいソフトウェアアプリケーション
2014年7月8日
我々は、明視野顕微鏡で画像化された三次元の腫瘍スフェロイドの大きさを測定するためのハイスループット画像解析ソフトウェアアプリケーションを提示する。このアプリケーションは、薬物スクリーニングにスフェロイドを使用したい研究者にとって有益であるスフェロイド、上の治療薬の効果を調べるために迅速かつ効果的な方法を提供します。
次の実験の全体的な目標は、ハイスループット画像解析ソフトウェアを使用して、明視野顕微鏡で画像化された3次元腫瘍Sのサイズを測定することです。これは、最初に3D腫瘍ステロイドを含むすべての画像を、このステロイドサイザープログラムの正しいディレクトリ構造とファイル名に配置することによって達成されます。第2ステップのステロイドとして、サイザーは有効な輪郭のアルゴリズムに基づいてこのステロイドの境界を自動的に計算し、このステロイドのサイズを測定します。
次に、すべての画像に最適な結果が得られるように、適切に設計された品質管理スイープが行われます。その結果をデータで解析した後、実験的治療中の3Dステロイドの増殖を解明することができます。このコンピュータプログラムの主な利点は、強力な自動画像解析アルゴリズムと品質管理ワークフローを統合して、高スループットの画像解析をサポートすることです。
このソフトウェアは、画像の背景が不均一またはノイズが多いことを許容します。これにより、労力が大幅に削減され、分析プロセスがスピードアップします。このソフトウェアの実装は、3D腫瘍ステロイドが産業界と学界の両方で薬物スクリーニングの日常的なin vitroモデルになるのに有益です。
Sphe サイザーには、信号処理ツールボックスと画像処理ツールボックスを備えた MATLAB が必要です。オプションのツールボックスとして使用するのは、並列処理で OID サイザーをラトガース大学サーバーからダウンロードし、それをインストール ディレクトリに解凍することです。これは、後続の手順で必要になります。次に、画像を準備します。
まず、イメージングシステムの画像解像度と画像の絶対スケール(ミクロン/ピクセル)を決定します。最終的には、実験の各画像のスケールは同じである必要があります。独自の画像ファイル形式は、TIFFやjpegなどの受け入れられるファイル形式に変換してください。
次に、ソフトウェアに必要な特定のファイル名とディレクトリ構造を使用してファイルを保存するには、ファイル名をプレート、行、および列ごとに名前を付ける必要があります。ファイルディレクトリは、実験の各時点ごとに1つのサブディレクトリを持つディレクトリごとに1つの実験として配置する必要があります。すべてのプレートの任意の時点の画像は、サブディレクトリを共有する必要があります。まず、MATLABを開き、コマンドウィンドウでsphe sizerのインストールディレクトリに向きを変えます。
次に、Sphe sizer one zero と入力し、Return キーを押してこの OID サイザー プログラムを起動します。次に、新しいウィンドウの参照ボタンをクリックして、実験からのすべての画像で準備されたディレクトリを選択します。次に、フォルダのテキストフィールドの下で、品質管理のサブフォルダのトグルを含めます。
オンザフライ表示オプションを選択します。次のステップは、プログラムがピクセルをミリメートルに正しく変換するために行う必要がある画像の解像度を指定することです。この時点で、ユーザーは詳細メニューに入り、この特別なカラーボックスの他の設定にアクセスできます。
8 ビットまたは 16 ビットのイメージの場合は none のままにします。画像が 12 ビットでキャプチャされている場合。入札額は12を選択します。
すべての構成が適切に設定されたら、イメージのセット全体に対して計算が実行されているため、[compute] をクリックして計算を開始します。個々のセグメンテーション結果は、計算が完了するとソフトウェア上でオンザフライで表示され、結果テーブルにはフォルダファイルのボリューム、長さ、幅、および解析されたすべての球の有効なトグルが表示されます。有効なトグルは品質管理用です。
ユーザーが結果テーブルの任意のセルをクリックすると、元の画像と品質管理の画像が右側に表示され、確認のために、キーボードの下矢印を使用してすべての画像を順番に調べます。疑わしい回転楕円体の境界に遭遇した場合は、元のイメージの [手動初期化] をクリックして調整します。楕円ツールをドラッグして、ステロイドをより正確に覆います。
結果テーブルは、それに応じて測定値を更新します。手動初期化で目的のステロイドの最適な境界が見つからない場合は、ハンドドローボタンを使用して元の画像を表示し、ステロイドの境界をトレースします。画像に有効なステロイドが含まれていない場合は、その画像の有効なトグルのチェックを外すだけです。
品質管理が完了したら、結果のフォーマットボックスをクリックして結果を保存します。エクスポートされたファイル名は、advanced to オプション ウィンドウで構成できます。リスト出力ファイルは、すべての測定値を含めることができるタブ区切りのテーブルです。
フォーマット出力ファイルは、タブで区切られたテーブルで、ボリューム値を元のプレート形式に整理し、簡単で視覚的な下流データ分析を実現します。Spheサイザーは、さまざまな好ましくない画像条件でもロバストに、画像上の球の境界を検出することができます。時折、このOIDの不適切な検出が発生し、その後、手動で初期化されたツールは、ユーザーがこのステロイドの位置とサイズを手動で適切に定義できるようにすることで機能します。
極端な場合には、ステロイドは、気を散らす騒々しい背景から自動的にまたは手動で初期化されたツールで正しくセグメント化されない可能性があります。そのような場合、プログラムはユーザーがステロイド境界を手で描画して、正確な縦方向および体積測定を生成することを可能にします。ソフトウェアの効率は、シングルコアおよびマルチコアコンピューターと比較して、手動分析によって同じ288枚の画像を分析することで検証されます。
画像解析は、ステロイドサイザーを使用した場合、手動測定よりも画像あたり18倍以上高速になり、ソフトウェアの再現性を実証できます。24種類のステロイドのセットを、それぞれの方法で3回分析しました。緑色で示されているステロイドサイザーは、手動分析よりも測定の標準濃度が小さいことを示しました。
ステロイドサイザーの助けを借りて実行可能になった実験では、ステロイドと見なされた腫瘍増殖がHSP 90阻害剤とクラドリビン治療でテストされました。その結果、併用療法がin vivoで抗腫瘍効果を発揮する可能性があることが示されました。この研究は、3D腫瘍ステロイドのサイズを正確に決定するための、迅速で柔軟性のある効果的なプログラムを示しています。
スターサイズのプログラムは使いやすく、ユーザー入力は最小限で済みます。この手順を試みる際には、ステロイドが壁の端に触れることなくフィールドの中央に画像化されることを覚えておくことが重要です。すべての画像は同じ目的でキャプチャされ、すべてのファイルの名前が正しく付けられ、プロトコルに示されているように配置されている必要があります。
概要
この研究では、明視野顕微鏡を用いて三次元腫瘍スフェロイドのサイズを測定するように設計された高スループットの画像解析ソフトウェアアプリケーションを紹介します。このソフトウェアは、スフェロイドに対する治療薬の効果の検査を効率化し、医薬品スクリーニングの研究者にとって貴重なツールとなっています。
主要な研究構成要素
科学の分野
- 神経科学
- 腫瘍学
- 画像解析
背景
- 三次元腫瘍スフェロイドは、医薬品スクリーニングの重要なモデルです。
- スフェロイドのサイズを測定する従来の方法は、労力がかかり時間がかかることがあります。
- 自動化された画像解析は、研究の効率性と正確性を向上させることができます。
- このソフトウェアは、信頼できる結果を確保するための品質管理措置を統合しています。
研究の目的
- 腫瘍スフェロイドのサイズを自動的に測定するソフトウェアツールを開発すること。
- 医薬品スクリーニング応用のための高スループット解析を容易にすること。
- スフェロイドのサイズ決定の正確性と速度を向上させること。
使用した方法
- 3D腫瘍スフェロイドの画像がソフトウェアを使用して整理され処理されました。
- ソフトウェアは境界検出にアクティブコンターアルゴリズムを採用しています。
- 結果を検証するための品質管理措置が実施されました。
- 結果は分析とさらなる評価のためにユーザーフレンドリーな形式で分析され表示されました。
主要な結果
- ソフトウェアは手動の方法と比較して解析時間を大幅に短縮しました。
- ノイズの多い背景でも堅牢な性能を示しました。
- 結果は組み合わせ治療の潜在的な抗腫瘍効果を示しました。
- 測定値は手動解析と比較して標準偏差が小さいことが示されました。
結論
- 開発されたソフトウェアは3D腫瘍スフェロイドを測定するための効果的なツールです。
- これは、医薬品スクリーニングでのスフェロイド使用の実現可能性を高めます。
- プログラムは最小限のユーザー入力で実装が容易です。
よくある質問
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.
