Dlaczego bezetykietowa identyfikacja limfocytów jest istotna dla walidacji celu?

Umożliwia ona ocenę celów immunomodulujących bez zmiany funkcji komórkowych za pomocą znaczników fluorescencyjnych, zachowując natywny fenotyp dla dokładnego testowania hipotez. Redukuje to liczbę wyników fałszywie dodatnich oraz niejednoznaczność mechanistyczną we wczesnej fazie odkrywania. Metoda ta pozwala na pewną redukcję ryzyka związanego z celami terapeutycznymi poprzez powiązanie bezznacznikowych cech morfologicznych i biochemicznych z tożsamością komórek odpornościowych.

W jaki sposób trójwymiarowa tomografia współczynnika załamania światła umożliwia izolację niezależnych zmiennych w badaniach nad limfocytami?

Pozwala to na wyizolowanie wewnętrznych właściwości biofizycznych (np. współczynnika załamania światła, gęstości, morfologii) jako zmiennych niezależnych poprzez eliminację egzogennych znaczników, które mogą utrudniać interpretację. Umożliwia to badaczom bezpośrednie przypisanie obserwowanych zmian do zaburzeń biologicznych lub terapeutycznych. Ilościowy charakter tomogramów RI sprzyja powtarzalnej izolacji zmiennych w różnych warunkach eksperymentalnych.

Jakie pomiary ilościowych zmiennych zależnych umożliwia ta metoda w ramach profilowania odpornościowego?

Metoda ta umożliwia pomiar objętości komórkowej, powierzchni, sferyczności, gęstości białek oraz suchej masy pojedynczej komórki jako zmiennych zależnych pochodzących z tomogramów RI 3D. Parametry te pozwalają na wieloparametryczne, bezznakowe fenotypowanie podtypów limfocytów. Takie ilościowe wyniki umożliwiają obiektywne porównanie stanów komórek odpornościowych w różnych grupach terapeutycznych lub modelach chorób.

Dlaczego wymogi dotyczące powtarzalności są istotne dla współpracy międzyfunkcyjnej w bezetykietowym profilowaniu immunologicznym?

Replikacja zapewnia, że jakość tomogramów RI 3D oraz dokładność klasyfikacji uczenia maszynowego są spójne pomiędzy użytkownikami, ośrodkami i punktami czasowymi, co jest niezbędne dla niezawodnej wymiany danych. Ustandaryzowane protokoły obrazowania i ekstrakcji cech ograniczają zmienność i umożliwiają porównywalność między zespołami odkrywczymi, przedklinicznymi i translacyjnymi. Wspiera to spójne podejmowanie decyzji w programach opracowywania leków ukierunkowanych na układ odpornościowy.

Jakie możliwości analizy statystycznej są wymagane przed wdrożeniem tej metody w przepływach pracy dotyczących odkrywania immunologicznego?

Implementacja wymaga możliwości podziału zestawów danych cech na zbiory treningowe i testowe, trenowania klasyfikatorów (np. K-nearest neighbor) oraz oceny dokładności za pomocą walidacji krzyżowej lub testowania na zbiorze odłożonym. Konieczna jest statystyczna walidacja wydajności klasyfikacji (np. dokładność 80%), aby potwierdzić przydatność metody do subtypowania immunologicznego. Funkcje te zapewniają, że identyfikacja bezznakowa jest odporna, powtarzalna i odpowiednia do zastosowań w badaniach i rozwoju (R&D).

Bezznacznikowa identyfikacja podtypów limfocytów przy użyciu trójwymiarowego ilościowego obrazowania fazowego i uczenia maszynowego

11.7K wyświetleń

Cytowany 12 razy

08:58 min

19 listopada 2018

10.3791/58305-v

19 listopada 2018

11.7K wyświetleń

Jonghee Yoon¹ , YoungJu Jo²^,³^,⁴^,⁷ , Young Seo Kim³^,⁴^,⁵ , Yeongjin Yu²^,³ , Jiyeon Park⁶ , Sumin Lee⁴ , Wei Sun Park²^,³ , YongKeun Park²^,³^,⁴

¹Department of Physics, University of Cambridge, ²Department of Physics, Korea Advanced Institute of Science and Technology, ³KAIST Institute for Health Science and Technology, Korea Advanced Institute of Science and Technology, ⁴Tomocube, Inc., ⁵Department of Chemical and Biomolecular Engineering, Korea Advanced Institute of Science and Technology, ⁶Department of Biological Sciences, Korea Advanced Institute of Science and Technology, ⁷Department of Applied Physics, Stanford University

Opisujemy protokół do bezznacznikowej identyfikacji podtypów limfocytów za pomocą ilościowego obrazowania fazowego i algorytmu uczenia maszynowego. Pomiary tomogram 3D indeksu refrakcji limfocytów prezentują informacje morfologiczne i biochemiczne 3D dla poszczególnych komórek, które są następnie analizowane za pomocą algorytmu uczenia maszynowego w celu identyfikacji typów komórek.