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Tissue Image – Flow Language

Tissue Image – Flow Language TissueGnostics
2019-05-15
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导读:TissueFAXS Cytometry将Flow Cytometry中精确的数据呈现方法应用到组织图像定量分析中,那么TissueFAXS Cytometry是否能真正的像Flow Cytometr


     众所周知,Flow Cytometry流式细胞术具有测量指标多、采集数据量大、分析多面、能进行多参数、快速定量分析等特点。奥地利TissueGnostics公司TissueFAXS Cytometry技术正是将Flow Cytometry流式细胞术中准确的数据呈现方法应用到组织图像定量分析中,通过散点图、直方图等呈现形式,在组织图像中实现了类流式的单细胞级别的蛋白质、核酸等分子表达量化、细胞分类统计等大数据的处理及分析。TissueFAXS Cytometry不仅把分析结果的准确性和数据丰度提升到Flow Cytometry的水平,还提供了比Flow Cytometry更加丰富的细胞形态、原位量化信息。

    但是和Flow Cytometry流式细胞术检测单细胞悬液不同的是,组织图像中细胞不是独立存在的,而是交织、混杂在一起,同种细胞形态上有时也会存在较大差异。要想做到组织图像中每个单细胞标记Marker的准确量化,准确的单细胞识别是后续量化的基础。传统Image Cytometry技术的单细胞识别算法基于简单的阈值、水痕或者其它算法,细胞识别的准确度差强人意,误差较大,造成统计结果的准确性难以保证,无法满足实际科研准确定量的需求。TissueFAXS Cytometry专利的单细胞识别技术,可以做到组织内不同大小、染色强度、形态等差异性非常大的细胞核、质、膜多组分准确识别。保证细胞统计准确性,为后续量化分析奠定了坚实基础。

原图:

常规细胞核识别方法:

TissueFAXS Cytometry专利细胞核识别算法:


TissueFAXS Cytometry细胞质识别:

TissueFAXS Cytometry细胞膜识别:

      除此细胞染色形态差异干扰之外,组织内细胞之间相互接触、交织, 不可避免地阳性细胞会和阴性细胞贴合在一起。造成阴性细胞(A细胞)周围存在阳性着色,TissueFAXS Cytometry 独特的包裹性细胞质、细胞膜染色判读方法,能够通过每个细胞周围信号分布包裹性特征准确将A划分为阴性,B为阳性。

   那么基于组织原位成像及专利识别分析算法的TissueFAXS Cytometry,是否能像Flow Cytometry一样,能进行多参数数据的准确呈现呢?为了验证这一结果,早在2006年,奥地利TissueGnostics公司CEO Ph.D Rupert C. Ecker做为第一作者与Radu Rogojanu(格拉茨工业大学计算机图形与可视化研究所)、Marc Streit(格拉茨工业大学计算机图形与可视化研究所)、Katja Oesterreicher(奥地利维也纳医科大学)、Georg E. Steiner(TissueGnostics、奥地利维也纳医科大学)共同发表了一篇文章《An Improved Method for Discrimination of Cell Populations in Tissue Sections Using Microscopy-Based Multicolor Tissue Cytometry》。该文章发表于《International Society for Analytical Cytology》杂志。

    文章中对TissueFAXS Cytometry与Flow Cytometry这两项技术在数据分析方面进行了对比,实验结果显示,TissueFAXS Cytometry分析结果与Flow Cytometry,二者具有很高的显著相关性。

    研究者将MMTC(MMTC为TissueFAXS Cytometry之前使用的名称Microscopy-based multicolor tissue cytometry 的缩写)与FACS (Becton Dickinson公司流式细胞仪 )进行方法比较。 通过两种方法检测同一来源样本中各表型淋巴细胞阳性的百分比。实验结果(Fig.1)表明,MMTC与FACS的百分比数值吻合度较高,其中显著性水平p=0.01,斜率K=0.981。由此可以看出TissueFAXS Cytometry技术(MMTC)的准确度和Flow Cytometry(FACS)是相一致的,数据真实度值得信赖。

    TissueFAXS Cytometry技术帮助了科学家们实现了在培养细胞、组织切片上单细胞蛋白表达的快速、准确批量化分析,保证了数据可靠性。下面我们一起来看一些TissueFAXS Cytometry的应用实例:

示例一:胆汁酸受体FXR减缓慢性胰腺炎腺泡细胞自噬。

  研究者利用TissueFAXSCytometry对培养胰腺细胞、胰腺组织切片进行全景成像以及标记胆汁酸受体FXR、自噬相关蛋白ATG7等多个marker进行单细胞表达量化分析。结果表明胆汁酸激活Fxr,降低Atg7在胰腺细胞中的表达;人慢性胰腺炎组织表现出FXR增加、ATG7丧失,同时自噬活性降低;ATG7的缺失与人慢性胰腺炎组织中细胞凋亡和坏死性凋亡的激活有关。《Cell death discovery》: Thebile acid receptor FXR attenuates acinar cell autophagy in chronic pancreatitis

TissueFAXS Cytometry统计结果显示:胆汁酸激活Fxr,降低Atg7在胰腺细胞中的表达。

 TissueFAXS Cytometry统计结果显示:人慢性胰腺炎组织表现出FXR增加、ATG7丧失,同时自噬活性降低。

TissueFAXS Cytometry统计结果显示:ATG7的缺失与人慢性胰腺炎组织中细胞凋亡和坏死性凋亡的激活有关

示例二:白介素-23靶向抗体药物明显改善银屑病的临床研究中,维也纳医学院与默克制药的研究人员采集皮肤样本通过组织学手段研究了IL-23特异性单克隆抗体Tildrakizumab的作用机制,在文章中使用了TissueFAXS Cytometry技术对皮肤细胞增殖能力、角质异常增生能力进行了分析,在皮肤内浸润的炎症相关细胞种类及数目等多项指标检测显示了单抗药物的良好临床效果。《Nature》:Clinical improvement in psoriasis with specific targeting ofinterleukin-23

TissueFAXS Cytometry统计结果显示:给予药物后,Ki67表达水平降低,角质异常增生程度降低。

TissueFAXS Cytometry统计结果显示:炎性相关淋巴细胞CD4、CD8、CD11c等浸润炎性细胞减少。

【声明】内容源于网络
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TissueFAXS Cytometry 技术为用户提供了从影像到分析的全方位解决方案, 解决了图像数据,特别组织图像难以准确定量和可信度低的痛点。
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TissueGnostics TissueFAXS Cytometry 技术为用户提供了从影像到分析的全方位解决方案, 解决了图像数据,特别组织图像难以准确定量和可信度低的痛点。
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