High-throughput beeldanalyse van bolvormige tumoren: Een gebruiksvriendelijke software Toepassing op de Grootte van Sferoïden Meet automatisch en nauwkeurig
July 8th, 2014
Wij stellen een hoog-beeldanalyse software applicatie de grootte van driedimensionale bolvormige tumoren afgebeeld met helderveld microscopie meten. Deze toepassing biedt een snelle en efficiënte manier om de effecten van therapeutische geneesmiddelen op sferoïden, wat gunstig is voor onderzoekers die sferoïden gebruiken drugschermen onderzoeken.
Het algemene doel van het volgende experiment is om hoogdoorvoerige beeldanalysesoftware te gebruiken om de grootte van driedimensionale tumor S te meten die is afgebeeld met helderveldmicroscopie. Dit wordt bereikt door eerst alle afbeeldingen met 3D-tumorsteroïde te rangschikken in de juiste directorystructuur en bestandsnamen voor dit steroïdegrootteprogramma. Als tweede stap berekent steroïdegrootte automatisch de grens van dit steroïde op basis van het actieve contouralgoritme en meet de grootte van dit steroïde.
Vervolgens wordt een goed ontworpen kwaliteitscontrole uitgevoerd om optimale resultaten voor elke afbeelding te garanderen. Na het analyseren van het resultaat in gegevens, kan de groei van de 3D-steroïde onder experimentele behandeling worden verduidelijkt. Het belangrijkste voordeel van dit computerprogramma is dat het een krachtige geautomatiseerde beeldanalysealgoritme en een kwaliteitscontrolewerkstroom integreert om hoogdoorvoerige beeldanalyse te ondersteunen.
De software verdraagt ongelijk of lawaaierige beeldachtergrond. Het vermindert aanzienlijk de arbeid en versnelt het analyseproces. Het implementeren van de software is gunstig voor 3D-tumorsteroïden om een routine in vitro-model te worden voor geneesmiddelenonderzoek in zowel de industrie als de academische wereld.
Sphe sizer vereist MATLAB met de signaalverwerkings- en beeldverwerkingstoolboxes. Een optionele toolbox om te gebruiken is parallelle verwerking die OID sizer downloadt van de Rutgers-server en deze uitpakt naar een installatiemap, die in volgende stappen nodig zal zijn. Bereid nu uw afbeeldingen voor.
Bepaal eerst de beeldresolutie van het beeldvormingssysteem en de absolute schaal van het beeld in micrometer per pixel. Uiteindelijk moet de schaal van elke afbeelding in het experiment hetzelfde zijn. Zorg ervoor dat u alle eigen beeldbestandsindelingen converteert naar een geaccepteerd bestandsformaat, zoals TIFF of jpeg.
Sla nu de bestanden op met specifieke bestandsnamen en directorystructuur vereist door de software. Bestandsnamen moeten worden genoemd per plaat, rij en kolom. Bestandsmappen moeten worden gerangschikt als één experiment per directory met een enkele subdirectory voor elk tijdstip in het experiment. Elke afbeelding van elke plaat op een tijdstip moet een subdirectory delen. Begin met het openen van MATLAB en in het opdrachtvenster, oriënteer u naar de installatiemap van sphe sizer.
Voer vervolgens Sphe sizer one zero in en druk op return om dit OID sizer-programma te starten. Klik nu op de browse-knop in het nieuwe venster en selecteer de map die is voorbereid met alle afbeeldingen van het experiment. Selecteer vervolgens onder het veld tekst map de optie onderfolders opnemen voor kwaliteitscontrole.
Selecteer de optie op het vlieg display. De volgende stap is om de resolutie van de afbeeldingen te specificeren, wat moet worden gedaan voor het programma om correct pixels om te zetten in millimeters. Op dit punt kan de gebruiker het geavanceerde menu invoeren om toegang te krijgen tot meer instellingen in dit speciale kleurenvak.
Laat het op none staan voor acht bit of 16 bit afbeeldingen. Als de afbeeldingen zijn vastgelegd op 12 bit. Kies 12 bid.
Nadat alle configuraties correct zijn ingesteld, start u de berekening door op berekenen te klikken terwijl de berekening voor de volledige set afbeeldingen wordt uitgevoerd. Individuele segmentatieresultaten worden op de software direct weergegeven wanneer de berekening is voltooid, de resultatentabel toont het mapbestandsvolume, lengte, breedte en een geldige schakelaar voor alle geanalyseerde sferen. De geldige schakelaar is voor kwaliteitscontrole.
Wanneer de gebruiker op een willekeurige cel in de resultatentabel klikt, worden de originele en de kwaliteitscontroleafbeeldingen aan de rechterkant weergegeven voor review, bekijk alle afbeeldingen achtereenvolgens met de neerwaartse pijl op het toetsenbord. Wanneer een verdachte sferische grens wordt aangetroffen, verfijn deze door op handmatig initialiseren op de originele afbeelding te klikken. Sleep het ellipsgereedschap om het steroïde nauwkeuriger te dekken.
De resultatentabel werkt de metingen bij. Als de handmatige initialisatie niet slaagt in het vinden van de optimale grens van het gewenste steroïde, gebruik dan de handtekeningknop om de originele afbeelding weer te geven en de grens van het steroïde te traceren. Als de afbeelding geen geldige steroïde bevat, vink dan gewoon de geldige schakelaar voor die afbeelding uit.
Wanneer de kwaliteitscontrole is voltooid, klikt u op de vak resultaten opmaken om de resultaten op te slaan. De geëxporteerde bestandsnamen kunnen worden geconfigureerd in het geavanceerde naar optievenster. Het uitvoerbestand is een door tabbladen gescheiden tabel die alle metingen kan bevatten.
Het formaat van het uitvoerbestand is een door tabbladen gescheiden tabel en organiseert de volumewaarde in de originele plaatindeling voor eenvoudige, visuele en downstream gegevensanalyse. Sphe sizer kan de grens van de sferen op afbeeldingen detecteren met robuustheid, zelfs onder verschillende ongunstige beeldcondities. Af en toe treedt onjuiste detectie van deze OID op, waarna de handmatig geïnitialiseerde tool werkt door de gebruiker toe te staan de locatie en grootte van dit steroïde handmatig te definiëren.
In extreme gevallen kan het steroïde niet correct worden gesegmenteerd van storende en lawaaierige achtergrond, automatisch of met de handmatig geïnitialiseerde tool. In dergelijke gevallen staat het programma de gebruiker toe om de grens van het steroïde handmatig te tekenen om nauwkeurige longitudinale en volumetrische metingen te genereren. Efficiëntie van de software wordt gevalideerd door dezelfde set van 288 afbeeldingen te analyseren door middel van handmatige analyse versus enkele kern en multi-core computers.
Beeldanalyse is meer dan 18 keer sneller per afbeelding met behulp van steroïdegrootte dan handmatige metingen om de herhaalbaarheid van de software te demonstreren. Een set van 24 steroïden werd drie keer geanalyseerd met elke methode. Steroïdegrootte weergegeven in groen vertoonde kleinere standaard afwijking in metingen dan handmatige analyse.
In een experiment dat mogelijk werd gemaakt met behulp van steroïdegrootte, werd tumorgroei bekeken als steroïde werd getest met HSP 90-remmer en cladribine be
Overzicht
Deze studie presenteert een high-throughput beeldanalysesoftware-applicatie die is ontworpen om de grootte van driedimensionale tumor-sferoïden te meten met behulp van bright-field microscopie. De software stroomlijnt de onderzoeking van therapeutische effecten van geneesmiddelen op sferoïd, waardoor het een waardevol hulpmiddel is voor onderzoekers in geneesmiddelscreening.
Belangrijkste onderdeel van het onderzoek
Wetenschapsgebied
- Neurowetenschap
- Oncologie
- Beeldanalyse
Achtergrond
- Driedimensionale tumor-sferoïden zijn belangrijke modellen voor geneesmiddelscreening.
- Traditionele methoden voor het meten van de grootte van sferoïd kunnen arbeidsintensief en tijdrovend zijn.
- Automatische beeldanalyse kan de efficiëntie en nauwkeurigheid in onderzoek verbeteren.
- De software integreert kwaliteitscontrolemaatregelen om betrouwbare resultaten te garanderen.
Doel van het onderzoek
- Om een softwaretool te ontwikkelen die de meting van tumor-sferoïdgroottes automatiseert.
- Om high-throughput analyse voor geneesmiddelscreeningtoepassingen mogelijk te maken.
- Om de nauwkeurigheid en snelheid van sferoïdgroottebepaling te verbeteren.
Gebruikte methoden
- Beelden van 3D tumor-sferoïden werden georganiseerd en verwerkt met behulp van de software.
- De software gebruikt een actieve contouralgoritme voor randdetectie.
- Kwaliteitscontrolemaatregelen werden geïmplementeerd om resultaten te valideren.
- Resultaten werden geanalyseerd en weergegeven in een gebruikersvriendelijk formaat voor verdere evaluatie.
Belangrijkste resultaten
- De software verminderde de analysetijd aanzienlijk in vergelijking met handmatige methoden.
- Het toonde robuuste prestaties, zelfs met rumoerige achtergronden.
- Resultaten gaven potentiële anti-tumoreffecten van gecombineerde behandelingen aan.
- Metingen toonden kleinere standaarddeviaties in vergelijking met handmatige analyse.
Conclusies
- De ontwikkelde software is een effectief hulpmiddel voor het meten van 3D tumor-sferoïden.
- Het verbetert de haalbaarheid van het gebruik van sferoïd in geneesmiddelscreening.
- Het programma vereist minimale gebruikersinvoer en is eenvoudig te implementeren.
Veelgestelde vragen
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.
