海外專家正在開發允許查看更多組織圖像的軟件

為了充分發揮圖像分析的潛力，理想情況下，科學家們需要一個能夠同時查看多個圖像的應用程序。莫菲特癌癥中心的研究人員描述了他們開發的一種新的開源軟件程序，該程序允許用戶同時查看許多多路復用圖像。在過去十年中，研究癌癥的方法有了顯著改進，包括研究組織樣本的新技術。

例如，現在可以對機器進行編程，以同時對數百張載玻片進行染色，或者，可以將多達 1,000 個不同的組織樣本核心放置在一張載玻片上，同時對生物標志物進行染色。隨著這些方法的出現，產生新數據和信息的可能性越來越大。由于這些信息的量級和癌癥本身的復雜性，需要計算建模和軟件來查看和研究這些樣本之間的癌癥生物標志物、組織結構和細胞相互作用。

當 Moffitt 綜合數學腫瘤科 (IMO) 的研究人員正在開展一個項目時，他們意識到當前可用的圖像查看軟件無法滿足他們的需求。“我們有興趣了解腫瘤和免疫細胞之間的潛在空間模式、以及腫瘤是如何組織的。這需要我們同時比較多個圖像，我們意識到沒有免費或商業的軟件可以實現這一點，”Sandhya Prabhakaran 說。

IMO 團隊決定創建一個軟件程序，使他們能夠同時查看多張圖像，并通過可用于多種目的的額外分析提取數據，包括識別生物標志物和了解組織結構和不同部位的空間組織細胞類型。他們的程序稱為 Mistic，從多維圖像中獲取信息，并使用稱為 t 分布隨機鄰域嵌入 (t-SNE) 的降維方法將每個圖像抽象為縮減空間中的一個點。

Mistic 是一款開源軟件，可用于來自 Vectra、CyCIF、t-CyCIF 和 CODEX 的圖像。在他們的出版物中，研究人員描述了 Mistic 的創建以及它可以用于的一些應用程序。例如，他們證明該軟件可用于查看來自非小細胞肺癌患者的 92 張圖像，并推斷生物標志物如何在對治療反應不同的患者中聚集。在另一個例子中，研究人員使用 Mistic 結合統計分析，來評估 210 個子宮內膜癌樣本中免疫細胞標志物的空間共定位和共表達。該團隊對 Mistic 的潛在應用感到興奮，并計劃改進該軟件。

“我們將增強 Mistic 以使用來自多路復用圖像的具有生物學意義的感興趣區域，來渲染整體圖像 t-SNE。我們還計劃用其他可視化軟件增強 Mistic 并構建一個跨平臺查看器插件，以提高采用率和可用性和 Mistic 在生物醫學研究界的功能，”莫菲特 IMO 部門的作者兼主席 Sandy Anderson 博士說。