前臨床イメージングモダリティのマルチモーダルクロスデバイスおよびマーカーフリー同時登録
2023年10月27日
病態生理学を包括的に理解するためには、複数のイメージングモダリティの組み合わせがしばしば必要となります。このアプローチでは、ファントムを使用して 2 つのモダリティの座標系間の微分変換を生成し、それを共レジストレーションに適用します。この方法により、プロダクションスキャンでのフィデューシャルが不要になります。
私たちは、画像再構成、融合、セグメンテーション、定量化など、前臨床イメージングのためのソフトウェアツールを開発しています。当社のソフトウェアは、ユーザーフレンドリーで効率的で、あらゆる小動物イメージングデバイスと互換性があり、取得したマルチモーダル画像データの再現性のある定量分析を可能にすることを目的としています。自動化は、私たちの分野では重要なトピックです。なぜなら、手動による分析は時間がかかりすぎて、エラーが発生しやすく、再現性がほとんどないことが多いからです。
ソフトウェアベースの自動化により、解析を効率的かつ再現性のあるものにすることができますが、課題は自動化を十分に堅牢にすることです。小動物イメージングデバイスは、麻酔をかけた実験用マウスやラットの体積画像データを提供し、病理学的および生理学的変化を非侵襲的に評価することができます。統合されたマルチモーダルデバイスは、Micro-CTやPETなどの複数のモダリティの長所を兼ね備えています。
また、2つの別々のデバイスを組み合わせることも可能です。私たちは、Micro-CTやFMTなどの特殊なモダリティを自動的に融合するためのソフトウェアを開発しました。また、インタラクティブな画像融合のための効率的なソフトウェアを提供し、データキュレーションの側面を考慮して、画像データを保存するための新しいファイル形式を定義しました。
昨年、私たちはハイスループット設定下でのレトロスペクティブ呼吸ゲーティングのアプローチを発表しました。私たちのプロトコールは、フィデューシャルマーカーなどの目に見える構造を含むキャリブレーションステップを使用して生成される形質転換マトリックスに存在します。その後、この変換マトリックスを使用して画像融合を自動化できるため、マーカーが不要になります。
概要
本研究では、マルチモーダル画像解析の自動化に焦点を当てた、前臨床イメージング用ソフトウェアツールを提示します。これらのツールは、小動物イメージング装置から得られるボリューム画像データの解析における効率性と再現性を向上させます。
研究の主要構成要素
科学分野
- 神経科学
- イメージング技術
- ソフトウェア開発
背景
- 生理学的および病理学的変化を理解するためには、前臨床イメージングが不可欠である。
- イメージングデータの解析を手動で行うことは、多くの場合に時間を要し、エラーが発生しやすい。
- 自動化により、画像解析の効率と再現性を向上させることができる。
- 統合型マルチモーダルデバイスは、さまざまなイメージングモダリティの強みを組み合わせたものである。
研究目的
- 自動画像融合および解析のためのユーザーフレンドリーなソフトウェアを開発すること。
- 画像レジストレーションにおけるフィデューシャルマーカーの必要性をなくすこと。
- マルチモーダルイメージングデータの再現可能な定量解析を可能にすること。
使用された手法
- 画像データの融合、セグメンテーション、および定量化のためのソフトウェアツールの開発。
- 校正ステップから得られた変換行列を用いた画像融合の自動化。
- micro CTやPETなどのデバイスからの画像データの統合。
- 画像の読み込みおよび解析のためのユーザーフレンドリーなインターフェースの実装。
主要な結果
- フィデューシャル（基準点）を用いずに、イメージングモダリティの自動融合に成功した。
- ソフトウェアツールにより、小動物のボリュームデータの処理効率が実証された。
- データキュレーションと保存を最適化するため、新しいファイル形式を定義した。
- 後方視的な呼吸同期およびハイスループット設定の妥当性を検証した。
結論
- 開発されたソフトウェアにより、マルチモーダルイメージングデータの解析が向上します。
- 自動化によって、手動解析に伴う時間とエラーを大幅に削減できます。
- このアプローチにより、前臨床研究におけるより正確な評価が可能になります。
よくある質問
産業上の重要性
前臨床イメージングモダリティの堅牢でマーカーフリーな共レジストレーションは、マルチモーダルデータセットの再現性のある定量的な統合を可能にすることで、トランスレーショナルリサーチにおける重要なボトルネックを解消します。この機能により、疾患モデルにおける予測の信頼性が向上し、創薬パイプライン全体にわたって、より信頼性の高いターゲット検証とメカニズムのデリスキングが支持されます。効率化されオートメーションに対応したワークフローは、手作業によるばらつきを低減し、企業のR&Dポートフォリオにおけるスケーラブルな施設間共同イメージング研究を促進します。
バイオ医薬品研究開発における戦略的応用
初期探索およびターゲットバリデーション
- 小動物モデルにおける生物学的変化の定量的かつ非侵襲的な評価を可能にします。
- 解剖学的イメージングデータと分子イメージングデータを統合することで、機能的ターゲットの検証をサポートします。
- マルチモーダル信号の精密な空間相関により、メカニズムの曖昧さを低減します。
- 前臨床所見の予測価値を高めることで、ポートフォリオの優先順位付け（トリアージュ）を促進します。
スクリーニングおよびアッセイ開発
- 下流の定量分析およびスクリーニングワークフロー向けに、検証済みのイメージングデータセットを準備します。
- 画像の融合と共登録を標準化し、研究間の再現性を向上させます。
- ハイスループットイメージングアッセイに適した、拡張可能で自動化に対応したワークフローを実現します。
- 疾患関連モデルにおける化合物の効果の信頼性の高い評価をサポートします。
トランスレーショナルおよび前臨床研究
- 機能的データと構造的データを統合することで、イメージング出力をトランスレーショナルバイオマーカー戦略に適合させます。
- モダリティを横断したデータ統合を支援し、探索から前臨床検証までの連続性を確保します。
- 堅牢で定量的なイメージングエンドポイントを提供することで、開発推進における意思決定のリスクを低減します。
- トランスレーショナルな妥当性を高めるため、疾患モデルの特性評価を改善します。
パイプラインおよびワークフローの統合
このマーカーフリーの共登録ワークフローは、複数のモダリティおよびデバイスからのイメージングデータをシームレスに統合することを可能にし、初期探索、リード化合物同定、および前臨床検証を橋渡しします。
- 発見生物学：統合的なイメージング解析を通じて、仮説検証および経路の解明を支援します。
- スクリーニング：化合物評価のために、再現性のある定量的なイメージング出力を提供します。
- 分析：堅牢な統計的比較を実現するため、変換行列およびキュレートされたファイル形式を提供します。
- トランスレーショナルリサーチ：イメージングプラットフォーム間でのバイオマーカーの整合および疾患モデルのバリデーションを促進します。
- 企業内での再利用：R&D拠点全体におけるマルチモーダルイメージング統合のための、スケーラブルでデバイスに依存しないソリューションを提供します。
運用および企業への影響
- 科学的価値： 前臨床イメージング研究における予測の信頼性を高め、生物学的リスクを低減します。
- 運用的価値： 画像融合を標準化および自動化し、手作業によるエラーとばらつきを最小限に抑えます。
- 戦略的価値： より十分な情報に基づいたgo/no-go判断と、資本効率の良いポートフォリオ管理を可能にします。
- ポートフォリオへの影響： リスク調整後の優先順位付けと、創薬プログラムの推進を支援します。
実施上の検討事項
- 前臨床イメージングおよび定量的解析に関する専門知識が必要である。
- データ統合のための互換性のあるイメージングデバイスおよびソフトウェア基盤に依存する。
- イメージングプロトコルおよびメタデータ処理のチーム間での標準化が必要である。
- 様々なイメージングモダリティの組み合わせや、施設ごとのワークフローに適応可能である。
- 初期セットアップには、ファントムを用いたキャリブレーションおよび変換行列の生成が不可欠である。
