Tümör sferoidlerin Yüksek throughput Görüntü Analizi: Otomatik ve Doğru küremsiler boyutunu ölçmek için kullanıcı-dostu Yazılım Uygulama
July 8th, 2014
Biz, parlak-alan mikroskopisi ile görüntülenmiş üç boyutlu tümör küremsiler boyutunu ölçmek için, bir yüksek verimli bir görüntü analiz yazılımı uygulaması mevcut. Bu uygulama ilaç ekranlarında sferoitlerden kullanmak isteyen araştırmacılar için faydalıdır küremsiler üzerinde tedavi edici ilaçların etkilerini incelemek için hızlı ve etkili bir şekilde sağlar.
Aşağıdaki deneyin genel amacı, parlak alan mikroskobu ile görüntülenen üç boyutlu tümör S'nin boyutunu ölçmek için yüksek verimli görüntü analiz yazılımı kullanmaktır. Bu, önce 3D tümör steroidi ile tüm görüntülerin bu steroid boyutlandırma programı için doğru dizin yapısına ve dosya adlarına düzenlenmesiyle elde edilir. İkinci adım steroid olarak, boyutlandırıcı, aktif kontur algoritmasına dayanarak bu steroidin sınırını otomatik olarak hesaplar ve bu steroidin boyutunu ölçer.
Ardından, her görüntü için en iyi sonuçları sağlamak için iyi tasarlanmış bir kalite kontrol taraması yapılır. Sonucu verilerde analiz ettikten sonra, deneysel tedavi altında 3D steroidin büyümesi açıklanabilir. Bu bilgisayar programının ana avantajı, yüksek verimli görüntü analizini desteklemek için güçlü bir otomatik görüntü analiz algoritması ve bir kalite kontrol iş akışını entegre etmesidir.
Yazılım, düzensiz veya gürültülü görüntü arka planını tolere eder. İşçiliği önemli ölçüde azaltır ve analiz sürecini hızlandırır. Yazılımın uygulanması, 3D tümör steroidlerinin hem endüstride hem de akademide ilaç taramaları için rutin bir in vitro model haline gelmesi için faydalıdır.
Sphe boyutlandırıcı, sinyal işleme ve görüntü işleme araç kutuları ile MATLAB gerektirir. Kullanılacak isteğe bağlı bir araç kutusu, paralel işlemenin OID boyutlandırıcıyı Rutgers sunucusundan indirmesi ve sonraki adımlarda ihtiyaç duyulacak bir kurulum dizinine açmasıdır. Şimdi resimlerinizi hazırlayın.
İlk olarak, görüntüleme sisteminin görüntü çözünürlüğünü ve görüntünün mutlak ölçeğini piksel başına mikron cinsinden belirleyin. Sonuç olarak, deneydeki her görüntünün ölçeği aynı olmalıdır. Özel görüntü dosyası biçimlerini TIFF veya jpeg gibi kabul edilen bir dosya biçimine dönüştürdüğünüzden emin olun.
Şimdi, yazılım dosya adlarının gerektirdiği belirli dosya adlarını ve dizin yapısını kullanarak dosyaları kaydedin, dosya adları plaka, satır ve sütun dosya dizinleri ile adlandırılmalıdır, deneydeki her zaman noktası için tek bir alt dizin ile dizin başına bir deney olarak düzenlenmelidir. Bir zaman noktasındaki her plakadan gelen her görüntü bir alt dizini paylaşmalıdır. MATLAB'ı açarak başlayın ve komut penceresinde sphe boyutlandırıcının kurulum dizinine yönlendirin.
Ardından Sphe boyutlandırıcıyı bir sıfıra girin ve bu OID boyutlandırıcı programını başlatmak için geri dön düğmesine basın. Şimdi yeni penceredeki gözat düğmesine tıklayın ve deneydeki tüm görüntülerle hazırlanan dizini seçin. Ardından, klasör metin alanının altında, kalite kontrolü için alt klasörleri dahil et geçişlerini seçin.
Anında görüntüleme seçeneğini seçin. Bir sonraki adım, programın pikselleri milimetreye doğru bir şekilde dönüştürmesi için yapılması gereken görüntülerin çözünürlüğünü belirtmektir. Bu noktada kullanıcı, bu özel renk kutusunda daha fazla ayara erişmek için gelişmiş menüye girebilir.
Sekiz bit veya 16 bit görüntüler için yok olarak bırakın. Görüntüler 12 bit'te yakalanmışsa. 12 teklif'i seçin.
Tüm yapılandırmalar düzgün bir şekilde ayarlandıktan sonra, hesaplama tüm görüntü kümesi için gerçekleştirilirken hesaplamayı hesapla'ya tıklayarak hesaplamayı başlatın. Bireysel segmentasyon sonuçları, hesaplama tamamlandığında yazılımda anında görüntülenir, sonuç tablosu klasör dosyası hacmini, uzunluğunu, genişliğini ve analiz edilen tüm küreler için geçerli bir geçişi görüntüler. Geçerli geçiş kalite kontrol içindir.
Kullanıcı sonuç tablosundaki herhangi bir hücreye tıkladığında, orijinal ve kalite kontrol görüntüleri incelenmek üzere sağ tarafta görüntülenecektir, klavyedeki aşağı oku kullanarak tüm görüntüleri sırayla inceleyin. Şüpheli bir küresel sınırla karşılaşıldığında, orijinal görüntüde manuel başlatmaya tıklayarak sınırınızı iyileştirin. Steroidi daha doğru bir şekilde kaplamak için elips aracını sürükleyin.
Sonuç tablosu, ölçümleri buna göre güncelleyecektir. Manuel başlatma, istenen steroidin optimum sınırını bulamazsa, orijinal görüntüyü görüntülemek ve steroidin sınırını izlemek için el çizim düğmesini kullanın. Görüntü geçerli bir steroid içermiyorsa, o görüntü için geçerli geçişin işaretini kaldırmanız yeterlidir.
Kalite kontrol tamamlandığında, sonuçları kaydetmek için Sonuçları biçimlendir kutusuna tıklayın. Dışa aktarılan dosya adları, gelişmiş seçenek penceresinde yapılandırılabilir. Liste çıktı dosyası, tüm ölçümleri içerebilen, sekmeyle ayrılmış bir tablodur.
Format çıktı dosyası, sekmeyle ayrılmış bir tablodur ve hacim değerini kolay, görsel ve aşağı akış veri analizi için orijinal plaka formatında düzenler. She boyutlandırıcı, çeşitli olumsuz görüntü koşullarında bile görüntülerdeki kürelerin sınırını sağlamlıkla algılayabilir. Bazen, bu OID'nin yanlış tespiti meydana gelir, daha sonra manuel olarak başlatılan araç, kullanıcının bu steroidin konumunu ve boyutunu manuel olarak doğru bir şekilde tanımlamasına izin vererek çalışır.
Aşırı durumlarda, steroid otomatik olarak veya manuel olarak başlatılan aletle dikkat dağıtıcı ve gürültülü arka plandan doğru şekilde bölümlere ayrılamayabilir. Bu gibi durumlarda, program, kullanıcının doğru uzunlamasına ve hacimsel ölçümler oluşturmak için steroid sınırını elle çizmesine izin verir. Yazılımın verimliliği, tek çekirdekli ve çok çekirdekli bilgisayarlara karşı manuel analizle aynı 288 görüntü setinin analiz edilmesiyle doğrulanır.
Görüntü analizi, yazılımın tekrarlanabilirliğini göstermek için manuel ölçümlere göre steroid boyutlandırıcı kullanılarak görüntü başına 18 kat daha hızlıdır. Bir 24 steroid seti, her yöntemle üç kez analiz edildi. Yeşil renkle gösterilen steroid boyutlandırıcı, ölçümlerde manuel analizden daha küçük standart dation gösterdi.
Steroid boyutlandırıcı yardımıyla mümkün hale getirilen bir deneyde, steroid olarak görülen tümör büyümesi HSP 90 inhibitörü ve kladribin tedavileri ile test edildi. Sonuçlar, kombine bir tedavinin in vivo olarak bir anti-tümör etkisine sahip olabileceğini gösterdi. Bu çalışma, 3D tümör steroidlerinin boyutunun doğru bir şekilde belirlenmesi için hızlı, esnek ve etkili bir program sunmaktadır.
Ster boyutu programının kullanımı kolaydır ve minimum kullanıcı girişi gerektirir. Bu prosedürü denerken, steroidlerin duvarın kenarına dokunmadan alanın merkezinde görüntülendiğini hatırlamak önemlidir. Tüm görüntüler aynı amaç altında çekilmeli ve tüm dosyalar doğru bir şekilde adlandırılmalı ve protokolde belirtildiği gibi düzenlenmelidir.
Genel Bakış
Bu çalışma, parlak alan mikroskobu kullanarak üç boyutlu tümör kürelerindeki boyutu ölçmek için tasarlanmış yüksek verimli bir görüntü analizi yazılım uygulamasını sunmaktadır. Yazılım, küreler üzerindeki terapötik ilaç etkilerinin incelenmesini kolaylaştırarak, ilaç taramasında araştırmacılar için değerli bir araç haline gelmiştir.
Çalışmanın Temel Bileşenleri
Bilim Alanı
- Sinirbilim
- Onkoloji
- Görüntü Analizi
Arka Plan
- Üç boyutlu tümör kürelerindeki boyut ölçümünün geleneksel yöntemleri zahmetli ve zaman alıcı olabilir.
- Otomatik görüntü analizi, araştırmada verimlilik ve doğruluğu artırabilir.
- Yazılım, güvenilir sonuçlar sağlamak için kalite kontrol önlemlerini entegre eder.
- Üç boyutlu tümör kürelerindeki boyut ölçümleri, ilaç taraması için önemli modellerdir.
Çalışmanın Amacı
- Tümör küresi boyutlarının ölçümünü otomatikleştiren bir yazılım aracı geliştirmek.
- İlaç taraması uygulamaları için yüksek verimli analizi kolaylaştırmak.
- Küre boyutu belirlemesinin doğruluğunu ve hızını artırmak.
Kullanılan Yöntemler
- 3D tümör kürelerindeki görüntüler yazılım kullanılarak düzenlenmiş ve işlenmiştir.
- Yazılım, sınır tespiti için aktif kontür algoritması kullanır.
- Sonuçları doğrulamak için kalite kontrol önlemleri uygulanmıştır.
- Sonuçlar, daha ileri değerlendirme için kullanıcı dostu bir formatta analiz edilmiş ve görüntülendi.
Ana Sonuçlar
- Yazılım, manuel yöntemlere göre analiz süresini önemli ölçüde azaltmıştır.
- Gürültülü arka planlarda bile sağlam performans sergilemiştir.
- Sonuçlar, kombine tedavilerin potansiyel anti-tümör etkilerini göstermiştir.
- Ölçümler, manuel analizle karşılaştırıldığında daha küçük standart sapmalar göstermiştir.
Sonuçlar
- Geliştirilmiş yazılım, 3D tümör kürelerindeki boyutu ölçmek için etkili bir araçtır.
- Bu yazılım, ilaç taramasında kürelerin kullanımının uygulanabilirliğini artırır.
- Program, minimum kullanıcı girdisi gerektirir ve uygulanması kolaydır.
Sıkça Sorulan Sorular
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.
