Wysokoprzepustowa analiza obrazu sferoid nowotworowych: przyjazna dla użytkownika aplikacja do automatycznego i dokładnego pomiaru wielkości sferoid
July 8th, 2014
Prezentujemy aplikację do analizy obrazów o wysokiej przepustowości do pomiaru wielkości trójwymiarowych sferoid guza obrazowanych za pomocą mikroskopii jasnego pola. Ta aplikacja zapewnia szybki i skuteczny sposób badania wpływu leków terapeutycznych na sferoidy, co jest korzystne dla badaczy, którzy chcą używać sferoid w badaniach przesiewowych leków.
Ogólnym celem poniższego eksperymentu jest wykorzystanie wysokoprzepustowego oprogramowania do analizy obrazu do pomiaru wielkości trójwymiarowego guza S zobrazowanego za pomocą mikroskopii jasnego pola. Osiąga się to poprzez ułożenie wszystkich obrazów z sterydem nowotworowym 3D w odpowiedniej strukturze katalogów i nazwach plików dla tego programu steroid sizer. Jako steryd drugiego kroku, sizer automatycznie oblicza granicę tego steroidu na podstawie algorytmu aktywnego konturu i mierzy rozmiar tego steroidu.
Następnie wykonywane jest dobrze zaprojektowane zamiatanie kontroli jakości, aby zapewnić optymalne wyniki dla każdego obrazu. Po przeanalizowaniu wyniku w danych, wzrost sterydów 3D w ramach leczenia eksperymentalnego można wyjaśnić. Główną zaletą tego programu komputerowego jest to, że integruje on potężny algorytm automatycznej analizy obrazu i przepływ pracy kontroli jakości, aby wspierać wysokoprzepustową analizę obrazu.
Oprogramowanie toleruje nierówne lub zaszumione tło obrazu. Znacznie zmniejsza to nakład pracy i przyspiesza proces analizy. Wdrożenie oprogramowania jest korzystne dla sterydów przeciwnowotworowych 3D, które stają się rutynowym modelem in vitro dla badań przesiewowych leków zarówno w przemyśle, jak i środowisku akademickim.
Sphe sizer wymaga MATLAB z zestawami narzędzi do przetwarzania sygnału i przetwarzania obrazu. Opcjonalnym zestawem narzędzi do użycia jest przetwarzanie równoległe, które pobiera sizer OID z serwera Rutgers i rozpakowuje go do katalogu instalacyjnego, który będzie potrzebny w kolejnych krokach. Teraz przygotuj swoje obrazy.
Najpierw określ rozdzielczość obrazu systemu obrazowania i bezwzględną skalę obrazu w mikronach na piksel. Ostatecznie skala każdego obrazu w eksperymencie musi być taka sama. Pamiętaj, aby przekonwertować wszystkie zastrzeżone formaty plików graficznych na akceptowany format pliku, taki jak TIFF lub jpeg.
Teraz zapisz pliki przy użyciu określonych nazw plików i struktury katalogów wymaganej przez oprogramowanie, nazwy plików muszą być nazwane według tablicy, wiersza i kolumny, katalogi plików muszą być ułożone jako jeden eksperyment na katalog z jednym podkatalogiem dla każdego punktu czasowego w eksperymencie. Każdy obraz z każdej płyty w danym punkcie czasowym powinien mieć wspólny podkatalog. Zacznij od otwarcia MATLAB i w oknie poleceń zorientuj się do katalogu instalacyjnego sizera sphe.
Następnie wpisz Sphe sizer jeden zero i naciśnij Return, aby uruchomić ten program do sortowania OID. Teraz kliknij przycisk przeglądaj w nowym oknie i wybierz przygotowany katalog ze wszystkimi obrazami z eksperymentu. Następnie w polu tekstowym folderu wybierz przełączniki dołącz podfoldery do kontroli jakości.
Wybierz opcję wyświetlania w locie. Kolejnym krokiem jest określenie rozdzielczości obrazów, co należy wykonać, aby program poprawnie przeliczył piksele na milimetry. W tym momencie użytkownik może wejść do menu zaawansowanego, aby uzyskać dostęp do większej liczby ustawień w tym specjalnym kolorowym polu.
Pozostaw tę wartość na brak dla obrazów ośmiobitowych lub 16-bitowych. Jeśli obrazy są rejestrowane w 12 bitach. Wybierz 12 ofert.
Po prawidłowym skonfigurowaniu wszystkich konfiguracji rozpocznij obliczenia, klikając przycisk oblicz, ponieważ obliczenia są wykonywane dla całego zestawu obrazów. Indywidualne wyniki segmentacji są wyświetlane w oprogramowaniu na bieżąco po zakończeniu obliczeń, tabela wyników wyświetla objętość, długość, szerokość i prawidłowy przełącznik pliku folderu dla wszystkich analizowanych sfer. Prawidłowy przełącznik służy do kontroli jakości.
Gdy użytkownik kliknie dowolną komórkę w tabeli wyników, oryginał i obrazy kontroli jakości zostaną wyświetlone po prawej stronie do przejrzenia, sprawdź wszystkie obrazy sekwencyjnie za pomocą strzałki w dół na klawiaturze. Gdy napotkasz podejrzaną granicę sferoidy, doprecyzuj ją, klikając ręczną inicjalizację na oryginalnym obrazie. Przeciągnij narzędzie elipsa, aby dokładniej pokryć steryd.
Tabela wyników odpowiednio zaktualizuje pomiary. Jeśli ręczna inicjalizacja nie znajdzie optymalnej granicy pożądanego sterydu, a następnie użyj przycisku rysowania ręcznego, aby wyświetlić oryginalny obraz i prześledzić granicę sterydu. Jeśli obraz nie zawiera ważnego sterydu, po prostu odznacz prawidłowy przełącznik dla tego obrazu.
Po zakończeniu kontroli jakości kliknij pole formatowania wyników, aby zapisać wyniki. Eksportowane nazwy plików można skonfigurować w oknie opcji zaawansowanej. Plik wyjściowy listy jest tabelą wyznaczoną tabulatorami, która może zawierać wszystkie pomiary.
Plik wyjściowy formatu jest tabelą wyznaczoną tabulatorami i organizuje wartość objętości w oryginalnym formacie płyty w celu łatwej, wizualnej i dalszej analizy danych. Sphe sizer może wykrywać granice sfer na obrazach z solidnością nawet w różnych niekorzystnych warunkach obrazu. Sporadycznie, niewłaściwe wykrycie tego OID występuje następnie ręczne zainicjowane narzędzie działa, pozwalając użytkownikowi prawidłowo zdefiniować lokalizację i rozmiar tego steroidu ręcznie.
W skrajnych przypadkach, steryd może nie być prawidłowo podzielony na segmenty od rozpraszającego i hałaśliwego tła automatycznie lub z ręcznym narzędziem zainicjowanym. W takich przypadkach program pozwala użytkownikowi ręcznie narysować granicę sterydów, aby wygenerować dokładne pomiary podłużne i objętościowe. Wydajność oprogramowania jest weryfikowana poprzez analizę tego samego zestawu 288 obrazów za pomocą analizy ręcznej w porównaniu z komputerami jednordzeniowymi i wielordzeniowymi.
Analiza obrazu jest ponad 18 razy szybsza na obraz przy użyciu sterydowego sizera niż pomiary ręczne, aby wykazać powtarzalność oprogramowania. Zestaw 24 sterydów analizowano trzy razy każdą metodą. Rozmiar sterydów pokazany na zielono wykazywał mniejszą standardową dację w pomiarach niż analiza ręczna.
W eksperymencie, który stał się wykonalny za pomocą steroidów sizer wzrostu guza postrzeganego jako steryd testowano z inhibitorem HSP 90 i leczeniem kladrybiną. Wyniki wykazały, że leczenie skojarzone może mieć działanie przeciwnowotworowe in vivo. Badanie to przedstawia szybki, elastyczny i skuteczny program do dokładnego określania wielkości sterydów nowotworowych 3D.
Program rozmiaru ster jest łatwy w użyciu i wymaga minimalnego wkładu użytkownika. Podczas próby tej procedury, Ważne jest, aby pamiętać, że sterydy są obrazowane w środku pola bez dotykania krawędzi ściany. Wszystkie obrazy powinny być wykonane w tym samym celu i powinny być prawidłowo nazwane i ułożone zgodnie z protokołem.
Przegląd
Niniejsze badanie przedstawia oprogramowanie do analizy obrazów o dużej szybkości, przeznaczone do pomiaru rozmiaru trójwymiarowych sferoków guzowych za pomocą mikroskopu światła przelotowego. Oprogramowanie usprawnia badanie wpływu terapeutycznych leków na sferoidy, co sprawia, że jest ono cennym narzędziem dla badaczy w dziedzinie przesiewowych badań nad lekami.
Kluczowe elementy badania
Dziedzina nauki
- Neuronauki
- Onkologia
- Analiza obrazów
Tło
- Trójwymiarowe sferoidy guzowe są ważnymi modelami do badań przesiewowych nad lekami.
- Tradycyjne metody pomiaru rozmiarów sferoków mogą być pracochłonne i czasochłonne.
- Zautomatyzowana analiza obrazów może zwiększyć efektywność i dokładność badań.
- Oprogramowanie integruje środki kontroli jakości, aby zapewnić wiarygodne wyniki.
Cel badania
- Opracowanie narzędzia oprogramowania, które zautomatyzuje pomiar rozmiarów sferoków guzowych.
- Ułatwienie analizy wysoko przepływowej dla zastosowań w przesiewowych badaniach nad lekami.
- Poprawa dokładności i szybkości określania rozmiarów sferoków.
Zastosowane metody
- Obrazy 3D sferoków guzowych zostały zorganizowane i przetworzone za pomocą oprogramowania.
- Oprogramowanie wykorzystuje algorytm aktywnego konturu do wykrywania granic.
- Zostały wdrożone środki kontroli jakości w celu walidacji wyników.
- Wyniki zostały przeanalizowane i wyświetlone w przyjaznym dla użytkownika formacie dla dalszej oceny.
Główne wyniki
- Oprogramowanie znacznie skróciło czas analizy w porównaniu z metodami ręcznymi.
- Wykazało solidne wyniki nawet z hałaśliwymi tłami.
- Wyniki wskazywały na potencjalne działanie przeciwnowotworowe połączonych terapii.
- Pomiar wykazał mniejsze odchylenia standardowe w porównaniu z analizą ręczną.
Wnioski
- Opracowane oprogramowanie jest skutecznym narzędziem do pomiaru 3D sferoków guzowych.
- Zwiększa wykonalność stosowania sferoków w przesiewowych badaniach nad lekami.
- Program wymaga minimalnego wkładu użytkownika i jest łatwy do wdrożenia.
Często zadawane pytania
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.
