2020年11月11日
ここでは、正常組織と疾患組織の両方の細胞外マトリックスでフィブリラーコラーゲン組織を定量化するための曲線変換ベースのオープンソースMATLABソフトウェアツールを使用するプロトコルを提示する。このツールは、コラーゲン繊維や他の種類の線状の構造を持つ画像に適用することができます。
このツールは、多くの疾患に関連する細胞外マトリックスの線維性コラーゲン組織の変化を、グローバルな関心領域および個々の繊維ベースで定量化するのに役立ちます。このツールは、最適なマルチスケール指向性画像表現方法であるカーブレット変換を使用して、画像ノイズを除去し、ファイバーエッジを強化します。包括的でユーザーフレンドリーなモジュールにより、効率的な定量化が可能になります。
個々のファイバー抽出については、プロトコルに従ってCT-FIREを開き、[ファイルを開く]をクリックして、目的の画像を1つ以上選択します。パラメータパネルで、updateをクリックし、バックグラウンドの閾値と核生成の検索半径を調整します。すべてのパラメータを設定したら、[実行] をクリックします。
解析が完了したら、出力テーブル内の任意の要素をクリックして結果を視覚化し、ctFIREout サブフォルダで出力ファイルを確認します。関心領域を分析するには、[開いているファイル] をクリックして 1 つ以上の画像を読み込み、注釈を付ける画像を選択します。実行オプションパネルで、ドロップダウンメニューから[Region of interest manager]を選択し、[run]をクリックしてRegion of interest managerモジュールを起動します。
次に、描画領域の関心領域メニューDドロップダウンメニューをクリックし、関心領域を描画します。フルイメージCT-FIRE解析が行われ、結果がデフォルトディレクトリに保存されている場合は、関心領域リストで1つ以上の関心領域をクリックし、CT-FIRE関心領域アナライザーをクリックして、ポスト関心領域分析モジュールを起動します。フルイメージCT-FIRE解析が行われていない場合は、関心領域リストで1つ以上の関心領域をクリックし、[ROIにCT-FIREを適用]をクリックして、選択した関心領域にCT-FIRE分析を直接適用します。
高度なポストプロセッシングを行うには、「out. adv」チェックボックスをオンにして「ポストプロセッシング」をクリックし、アドバンスドポストプロセッシングのグラフィックインターフェイスを起動します。解析モジュールで、[ファイルを選択してファイバーを視覚化]をクリックして、[元のファイバー]タブのラベルに基づいてファイバー番号を入力できるようにします。
[更新の確認] をクリックしてしきい値処理に移動し、[しきい値処理] ボックスをオンにしてしきい値設定を有効にします。ドロップダウンメニューから4つのしきい値オプションのいずれかを選択し、1つ以上のファイバープロパティのしきい値パネルに目的のしきい値を入力します。次に、[しきい値]をクリックして上記のしきい値条件を適用し、名前がメトリック視覚化で終わるプロンプト図を確認して、選択したファイバーがカスタマイズされたカラーマップで元の画像にオーバーレイされていることを確認します。
しきい値を設定したら、[Save Fibers] をクリックして選択したファイバー情報を保存し、[Generate Stats] をクリックして [OK] をクリックし、サマリー統計を生成します。複数の画像の結果を組み合わせるには、バッチ モードを確認し、分析する複数の画像を選択してから、図に示すように要約統計を生成します。CTベースのファイバー機能を抽出するには、プロトコルに従ってCurveAlignソフトウェアを開き、メインのグラフィックユーザーインターフェースで画像の取得をクリックし、プロンプトウィンドウから1つ以上の画像または画像スタックを選択します。
「保持する係数」の値の割合、繊維解析で使用される CT の最大係数の割合を入力し、「実行」をクリックします。繰り返して、望ましいしきい値を設定します。プロセスが完了すると、各画像の一部のサマリー統計が出力テーブルに表示され、すべての出力ファイルは元の画像のディレクトリ内のCA_outという名前のサブフォルダに自動的に保存されます。
CT-FIREベースのファイバーフィーチャーを抽出するには、ファイバー解析方法のドロップダウンメニューをクリックし、CT-FIREファイバーを選択して、ファイバーの中心点とファイバー角度を使用してファイバーを表します。腫瘍境界の相対アライメント解析では、TIFF境界条件を選択します。CurveAlignソフトウェアを開き、メイングラフィックユーザーインターフェイスで[画像を取得]をクリックし、プロンプトウィンドウから1つ以上の画像または画像スタックを選択します。
primary parametersパネルで、最も近い境界からの距離を入力して、この距離範囲内のファイバーのみを評価します。出力オプションパネルで、境界の関連付けチェックボックスをオンにして、ファイバー、ファイバーセグメント、またはカーブレットに関連付けられた境界上のポイントを視覚化できるようにし、実行をクリックしてから、出力テーブルをクリックして結果を視覚化します。フル イメージの CurveAlign 解析が実行され、結果がデフォルト ディレクトリに保存されている場合は、関心領域リストで 1 つ以上の関心領域をクリックし、[CurveAlign 関心領域アナライザー] をクリックして、関心領域後の分析を実行します。
フル イメージの CurveAlign 解析が行われていない場合は、関心領域リストで 1 つ以上の関心領域をクリックし、[関心領域に CurveAlign を適用] をクリックして、選択した関心領域に CurveAlign 分析を直接適用します。この画像では、組織マイクロアレイコアの重ね合わせ画像を観察することができます。拡大鏡では、関心領域内の腫瘍境界に平行および垂直な線維を観察することができる。
CurveAlign 出力オーバーレイ画像は、腫瘍の境界と代表的な線維の位置と向きを示しています。この方法は、コラーゲン線維だけでなく、エラスチンなどの他の線状構造の定量にも使用でき、がんの早期診断と予後分析を促進する可能性があります。
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本記事では、カーブレット変換ベースのMATLABツールを用いて、細胞外マトリックスにおける線維性コラーゲンの組織化を定量化するためのプロトコルを紹介します。このツールは正常組織と疾患組織の両方に適用可能であり、コラーゲン線維の解析を向上させます。
線維性コラーゲンの組織化を定量化することは、がんの進行やその他の線維性疾患の特徴である細胞外マトリックスのリモデリングに関する重要な知見を提供します。カーブレット変換ベースのプラットフォームは、線維の形態と配向の再現性の高いハイコンテント解析を可能にし、前臨床段階における腫瘍学および線維化研究でのターゲット検証やメカニズムに基づくリスク低減を支援します。定量的な部位特異的線維特性を提供することで、本ツールは疾患関連システムにおける予測の信頼性を高め、初期探索パイプラインにおけるGo/No-go判定に寄与します。
このプラットフォームは、初期のターゲット仮説検証から前臨床バリデーションまでのディスカバリーワークフローに統合されており、腫瘍学および線維化疾患におけるECMフェノタイピングのための再利用可能な機能を提供します。