Спектральное разделение при мультиплексной визуализации
inForm - единственное коммерческое программное обеспечение для анализа тканей с механизмом спектрального разделения, которое позволяет идентифицировать и отделить слабо выраженные и перекрывающиеся сигналы от фоновой автофлуоресценции.
Автоматическое получение сбалансированного изображения сигналов всех флуорохромов
без автофлуоресценции и пересечения между флуорохромами
Общий сигнал от флуорохромов и автолуоресценции
Выделенный сигнал автофлуоресценции
Семицветное изображение гистологического среза без автофлуоресценции
Просмотр результатов флуоресцентного окрашивания в виде гистологических препаратов в светлом поле
Удобный формат просмотра мультиплексного изображения, который позволяет выделить каждый окрашенный маркер и перевести изображение в привычный формат хромогенного гистологического изображения.
Сегментирование тканей
Автоматическое обнаружение и сегментация интересующих типов тканей на основе их морфологии с помощью обучающихся алгоритмов распознавания на базе искусственного интеллекта.
Автоматическая сегментация изображения по типу ткани на основе обучаемого алгоритма
Сегментирование клеток
Адаптивная сегментация клеток надежно идентифицирует отдельные типы клеток в сложных морфологических структурах независимо от гетерогенности окрашивания и уровнях фона для точного фенотирования и последующего пространственного анализа в phenoptrReports.
Выделение ядер на основе ядерного окрашивания ДАПИ
Определение фенотипа клеток
Автоматически классифицирует фенотипы клеток с помощью алгоритмов машинного обучения для дифференциации типов клеток на срезе ткани. Поскольку флуоресцентные сигналы спектрально изолированы, возможно идентифицировать фенотипы клеток по низкоэкспрессируемым маркерам, а так же подсчитать их.
Автоматическое фенотипирование клеток по совокупности коэкспрессируемых маркеров на основе обучаемого алгоритма
Оценка фенотипирования
Определение процента положительных результатов путем количественной оценки фенотипов клеток.
Количественный анализ интенсивности сигнала в каждом компартменте и оценка интенсивности экспрессии маркера
в каждом типе ткани с использованием метода гистологического счета H-score
Меланома, окрашивание с использованием реагентов Opal, изображение получено на приборе Vectra 3, анализ проведен с помощью программного обеспечения InForm. Интенсивность сигнала PD-L1 в ткани опухоли
PD-L1 0-3+ Positivity: Blue – 0+ (69 %), Yellow – 1+ (18 %), Orange – 2+ (8.6 %), Red – 3+ (4.6 %), H-Score = 49
Меланома, окрашивание с использованием реагентов Opal, изображение получено на приборе Vectra 3, анализ проведен с помощью программного обеспечения InForm
PD-L1 0-3+ Positivity: Blue – 0+ (69 %), Yellow – 1+ (18 %), Orange – 2+ (8.6 %), Red – 3+ (4.6 %), H-Score = 49
Статистический анализ распределения клеток заданного фенотипа
во всех типах ткани,выделенных на этапе сегментации
Анализ данных
Обработка большого количества изображений в пакетном режиме. Просмотр и объединение данных из пакета изображений в файлы сводных данных. После обучения inForm дает возможность заблокировать проект с изображениями и данными, предотвращая последующие модификации обученных алгоритмов и поддерживая целостность анализа.
Присвоение каждой клетке координат на препарате, получение уникального статистического анализа расположения клеток разного фенотипа относительно друг друга и их распределения в ткани
Measurement
sample #1
sample #2
tumor
stroma
tumor
stroma
PD-L1+s within 10 microns of T regs
0.00
0.03
0.37
0.18
Ave. No. PD-L1+s within 25 microns of T regs
0.20
0.52
4.83
1.87
Ave. No. CD8+s within 10 microns of T regs
0.30
0.24
0.10
0.18
Ave. No. CD8+s within 25 microns of T regs
1.20
3.16
0.40
1.49
Анализ количества и процентного соотношения клеток с сигналом определенного маркера
во всех типах ткани, выделенных на этапе сегментации
