Высокая пропускная анализ изображений опухолевых сфероидов: Программное обеспечение удобное приложение для измерения размера сфероидов автоматически и точно
8 июля 2014 г.
Мы представляем программного обеспечения для анализа изображений высокой пропускной приложение для измерения размера трехмерных опухолевых сфероидов полученную с ярко-микроскопии. Это приложение обеспечивает быстрый и эффективный способ изучения последствий терапевтических препаратов на сфероидах, что выгодно для исследователей, которые хотят использовать сфероидов в экранах наркотиков.
Общая цель следующего эксперимента заключается в использовании высокопроизводительного программного обеспечения для анализа изображений для измерения размера трехмерной опухоли S, визуализированной с помощью светлопольной микроскопии. Это достигается путем предварительного упорядочивания всех изображений с 3D опухолевым стероидом в правильную структуру каталогов и имена файлов для этой программы для определения размера стероидов. В качестве стероида второго шага, Sizer автоматически вычисляет границу этого стероида на основе алгоритма активного контура и измеряет размер этого стероида.
Затем выполняется хорошо продуманный контроль качества, чтобы обеспечить оптимальные результаты для каждого изображения. Проанализировав результат в данных, можно выяснить рост 3D стероида при экспериментальном лечении. Основное преимущество этой компьютерной программы заключается в том, что она объединяет мощный алгоритм автоматизированного анализа изображений и рабочий процесс контроля качества для поддержки высокопроизводительного анализа изображений.
Программа терпит неровный или зашумленный фон изображения. Это значительно сокращает трудозатраты и ускоряет процесс анализа. Внедрение программного обеспечения полезно для того, чтобы 3D-стероиды для опухолей стали рутинной моделью in vitro для скрининга лекарств как в промышленности, так и в академических кругах.
Для работы дробилки требуется MATLAB с наборами инструментов для обработки сигналов и изображений. Дополнительным набором инструментов для использования является параллельная обработка загрузки OID sizer с сервера Rutgers и распаковка его в каталог установки, который понадобится на последующих шагах. Теперь подготовьте изображения.
Во-первых, определите разрешение изображения системы формирования изображений и абсолютный масштаб изображения в микронах на пиксель. В конечном счете, масштаб каждого изображения в эксперименте должен быть одинаковым. Обязательно преобразуйте все проприетарные форматы файлов изображений в приемлемые форматы файлов, такие как TIFF или jpeg.
Теперь сохраните файлы с использованием определенных имен файлов и структуры каталогов, требуемой программным обеспечением, имена файлов должны быть названы по пластинам, строкам и столбцам. Каталоги файлов должны быть расположены как один эксперимент на каталог с одним подкаталогом для каждого момента времени в эксперименте. Каждое изображение с каждой пластины в определенный момент времени должно иметь общий подкаталог. Начните с открытия MATLAB и в командном окне перейдите в каталог установки sphe sizer.
Затем введите Sphe sizer на один ноль и нажмите клавишу Return, чтобы запустить эту программу OID Sizer. Теперь нажмите кнопку обзора в новом окне и выберите каталог, подготовленный со всеми изображениями из эксперимента. Затем в текстовом поле папки выберите переключатели включения подпапок для контроля качества.
Выберите опцию отображения на лету. Следующим шагом является указание разрешения изображений, что необходимо сделать для того, чтобы программа правильно конвертировала пиксели в миллиметры. На этом этапе пользователь может войти в расширенное меню, чтобы получить доступ к дополнительным настройкам в этом специальном цветовом поле.
Оставьте его в отсутствующем значении для восьмибитных или 16-битных изображений. Если изображения захватываются с разрешением 12 бит. Выберите ставку 12.
После того, как все конфигурации будут правильно настроены, начните вычисление, нажав кнопку Вычислить, так как вычисление выполняется для всего набора изображений. После завершения вычислений отдельные результаты сегментации отображаются в программном обеспечении на лету, в таблице результатов отображается объем файла папки, длина, ширина и допустимый переключатель для всех анализируемых сфер. Допустимый переключатель предназначен для контроля качества.
Когда пользователь нажимает на любую ячейку в таблице результатов, оригинал и изображения контроля качества отобразятся с правой стороны для просмотра, последовательно изучите все изображения с помощью стрелки вниз на клавиатуре. При обнаружении подозрительной границы сфероида уточните ее, нажав на ручную инициализацию исходного изображения. Перетащите инструмент с эллипсом, чтобы более точно покрыть стероид.
Таблица результатов обновит измерения соответствующим образом. Если при ручной инициализации не удается найти оптимальную границу нужного стероида, то используйте кнопку ручного рисования для отображения исходного изображения и обведите границу стероида. Если изображение не содержит действующего стероида, то просто снимите галочку с действительного переключателя для этого изображения.
Когда контроль качества будет завершен, нажмите на поле форматирования результатов, чтобы сохранить результаты. Имена экспортируемых файлов можно настроить в окне опций advanced to. Выходной файл списка представляет собой таблицу с разбивкой на табуляцию, которая может содержать все измерения.
Выходной файл формата представляет собой таблицу с разбивкой по вкладкам и упорядочивает значение объема в исходном формате пластины для простого, визуального и последующего анализа данных. Сайзер Sphe может с высокой прочностью определять границу сфер на изображениях даже при различных неблагоприятных условиях изображения. Иногда происходит неправильное обнаружение этого стероида, тогда вручную инициализированный инструмент работает, позволяя пользователю правильно определить местоположение и размер этого стероида вручную.
В крайних случаях, стероид может быть неправильно сегментирован от отвлекающего и шумного фона автоматически или с помощью ручного инициализированного инструмента. В таких случаях программа позволяет пользователю вручную провести стероидную границу таким образом, чтобы получить точные продольные и объемные измерения. Эффективность программного обеспечения подтверждается путем анализа одного и того же набора из 288 изображений путем ручного анализа в сравнении с одноядерными и многоядерными компьютерами.
Анализ изображений происходит более чем в 18 раз быстрее с использованием стероидного дозатора, чем ручные измерения, чтобы продемонстрировать повторяемость программного обеспечения. Набор из 24 стероидов анализировали по три раза каждым методом. Стероидный скеймер, показанный зеленым цветом, показал меньшую стандартную дату при измерениях, чем ручной анализ.
В эксперименте, который стал возможным с помощью стероидов, рост опухоли, рассматриваемый как стероид, был протестирован с помощью ингибитора HSP 90 и кладрибина. Результаты показали, что комбинированное лечение может оказывать противоопухолевый эффект in vivo. Данное исследование представляет собой быструю, гибкую, эффективную программу для точного определения размера 3D опухолевых стероидов.
Программа для определения размера стера проста в использовании и требует минимального вмешательства пользователя. Пытаясь выполнить эту процедуру, важно помнить, что стероиды визуализируются в центре поля, не касаясь края стены. Все изображения должны быть сняты под одну и ту же цель, а все файлы должны быть правильно названы и расположены так, как указано в протоколе.
Обзор
Это исследование представляет собой программное приложение для анализа изображений с высокой пропускной способностью, предназначенное для измерения размера трехмерных туморальных сфероидов с использованием светлополевого микроскопа. Программное обеспечение упрощает исследование эффектов терапевтических препаратов на сфероиды, делая его ценным инструментом для исследователей в области скрининга лекарств.
Ключевые компоненты исследования
Область науки
- Нейронаука
- Онкология
- Анализ изображений
Предыстория
- Трехмерные туморальные сфероиды являются важными моделями для скрининга лекарств.
- Традиционные методы измерения размера сфероидов могут быть трудоемкими и затратными по времени.
- Автоматизированный анализ изображений может повысить эффективность и точность исследований.
- Программное обеспечение интегрирует меры контроля качества для обеспечения надежных результатов.
Цель исследования
- Разработать программный инструмент, который автоматизирует измерение размеров туморальных сфероидов.
- Обеспечить высокопроизводительный анализ для приложений скрининга лекарств.
- Улучшить точность и скорость определения размера сфероидов.
Используемые методы
- Изображения 3D туморальных сфероидов были организованы и обработаны с использованием программного обеспечения.
- Программное обеспечение использует алгоритм активных контуров для обнаружения границ.
- Были реализованы меры контроля качества для проверки результатов.
- Результаты были анализированы и представлены в удобном для пользователя формате для дальнейшей оценки.
Основные результаты
- Программное обеспечение значительно сократило время анализа по сравнению с ручными методами.
- Оно продемонстрировало надежную работу даже с шумным фоном.
- Результаты указывали на потенциальные противоопухолевые эффекты комбинированных лечений.
- Измерения показали меньшие стандартные отклонения по сравнению с ручным анализом.
Выводы
- Разработанное программное обеспечение является эффективным инструментом для измерения 3D туморальных сфероидов.
- Оно увеличивает возможность использования сфероидов в скрининге лекарств.
- Программа требует минимального ввода пользователя и легка в реализации.
Часто задаваемые вопросы
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.
