JP2014516413A - 細胞におけるバイオマーカーの発現のクラスターによる解析 - Google Patents
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Abstract
【選択図】 図1
Description
例示的な解析及び視覚化
データセット
がんのために前立腺の手術を受けた患者コホートに由来する組織試料に由来する情報を用いて、本明細書で教示される例示的な方法に従う解析を実施した。組織試料は、組織培養物として定義することができ、in vivo試料を備えていてもよい。。80例の患者に由来する前立腺の組織試料が、解析に利用可能であった。寄与集団のうち、62例が前立腺がんを有した。これら62例の前立腺がん患者のうち、11例が追跡時になおも存命であり、22例が前立腺がんにより死亡しており、残りの29例は他の原因で死亡していた。表1は、本発明者らのデータへの寄与集団の年齢、生存期間及び病理学者により導出されたグリソンスコアについての集団統計を示す。
1.細胞が、バックグラウンド(登録ミスのために不完全なマーカーデータを伴う画像の境界領域)とオーバーラップしないこと
2.細胞の核の分割が2つ以下であること
3.細胞核が少なくとも50ピクセルを含有すること
4.細胞質が少なくとも50ピクセルを含有すること
5.細胞膜が少なくとも50ピクセルを含有すること。
さらなる細胞特徴
各タンパク質について個別に、4つの細胞特徴を細胞レベルのデータから計算した。各々がlog2スケールで定義される4つの特徴は、細胞全体の中央値強度、核の強度比、膜の強度比及び細胞質の強度比であった。3つの区画比は、核、膜又は細胞質の発現の中央値強度を、他の2つの区画の平均の中央値強度へと関連付ける。3つの区画比は、以下の通りに定義した。
Rm=Im−(In+Ic)/2
Rc=Ic−(Im+In)/2
[式中、In、Im及びIcは、核、膜及び細胞質のそれぞれにおけるlog2スケールによる中央値強度である]。区画の中のマーカーの発現レベル、例えば、膜におけるNaKATPアーゼは、記載される通り、1つの区画の他の2つの区画の平均に対する比と解釈した。本発明の他の実施形態は、より多くの細胞特徴を伴う場合もあり、より少ない細胞特徴を伴う場合もあり、異なる細胞特徴を伴う場合もある。
分類モデル及び生存モデル
2つの異なる種類の解析(積率解析及び細胞クラスター解析)を行った。次いで、各種類の解析の結果を、分類モデル及び生存モデルと個別に比較した。
積率解析
FOVレベルのグリソン悪性度との関連のために、本発明の実施形態の積率ベースの解析では、4つの細胞レベルの特徴を、視野レベルの統計にまとめた。視野の中の細胞集団に基づき、14のマーカー全てについて、4つずつの発現レベルの特徴全ての平均、標準偏差及び歪度を記録した。悪性度FOVとの関連のために、構造マーカー及び標的マーカーを含めた14のマーカー全てを、予測子として考えた。これは、14のバイオマーカーの各々に4つずつの細胞特徴の各々に3つずつの積率(合計168のFOV属性)を結果としてもたらした。本発明の他の実施形態は、より多くの視野レベルの属性を用いる場合もあり、より少ない視野レベルの属性を用いる場合もあり、異なる視野レベルの属性用いる場合もある。
積率解析を用いる視野評価の予測
視野評価モデルを構築するに当たり、FOV属性に関して3つの選択肢を考慮した。
(1)蛍光データに基づく特徴を含むか否か、
(2)細胞の形態データを含むか否か及び
(3)蛍光データの何次の積率を含むのか:平均(m1)、平均及び標準偏差(m12)又は平均、標準偏差及び歪度(m123)。
積率解析を用いる患者レベルの評価の予測
患者レベルの評価モデルを構築するに当たり、FOV属性に関して4つの選択肢を考慮した。
(1)蛍光データに基づく特徴を含むか否か、
(2)細胞の形態データを含むか否か、
(3)蛍光データの何次の積率を含むのか:平均(m1)、平均及び標準偏差(m12)又は平均、標準偏差及び歪度(m123)及び
(4)患者に由来するどの視野を含むのか:侵襲性組織だけの視野、正常組織だけの視野、全ての組織の視野又は侵襲性組織の平均から正常組織の平均を減じた視野。
細胞クラスター解析
本発明の実施形態の細胞クラスター解析では、対象により層別化した全コホートからサンプリングされた20,000個の細胞についてのΚ中央値によるクラスター化を用いて、14のマーカー及び4つの細胞レベルの特徴、56次元のマーカー空間に基づき、細胞をΚ群へとクラスター化した。Κを2〜50の範囲として、R(v.2.11.0)用のFlexclustライブラリーのstepFlexclust関数(v.1.3−1)を20連で実行した。次いで、クラスターのセントロイドからの距離を計算することにより、全コホート内の細胞をΚクラスターの1つと関連させた。これは、Flexclust内の予測関数を用いて達成した。次いで、FOVレベルの細胞クラスターの特徴を、Κクラスターの各々に属するFOVの中の細胞の比率として定義した。作成されるΚ群セットの各々について、個別の分類モデル及び生存モデルをフィッティングさせた。本発明の他の実施形態では、異なるクラスター化アルゴリズムを用いる場合もあり、アルゴリズムを細胞属性の異なるセットに適用する場合もあり、作成するクラスターセットの異なる範囲を指定する場合もあり、作成するクラスターセットの特定の数を同定する場合もある。
クラスター解析を用いる視野レベルの評価の予測
図18及び19に見られる通り、がん視野を正常視野と対比する分類子及び高悪性度がん視野を低悪性度がん視野と対比する分類子のいずれの性能も、約20の細胞クラスターを包含した後で定常化した。細胞クラスターが20のとき、正常をがんと対比する分類子のAUCは、トレーニングセット及びテストセットのそれぞれにおいて96.1%及び95.7%であった。細胞クラスターが20のとき、高悪性度がんを低悪性度がんと対比する分類子のAUCは減少した:トレーニングセットにおける88.0%及びテストセットにおける88.7%であった。形態特徴は、これらのモデル内に包含されなかった。
クラスター解析を用いる患者レベルの評価の予測
全コホート解析において、年齢及びグリソンスコアによるヌルモデルを幾分か上回って改善することができるのは、遠隔期生存の予測だけである。これを、Random Survival Forestによる一致率(RSF_CONC)、並びに3、5及び10年以内の前立腺がんによる死亡を分類するためのAUC(AUC_*YR)を、モデル内に包含されるクラスター数と対比してプロットする図28に示す。正常FOVと対比した侵襲性FOVの組入れは、図中の色により差別化される。ヌルモデルより性能が大きい可能性があるモデルは、5年後以降における生存予測の改善を示したので、侵襲性の特徴を含むモデルである。一般に、6つのクラスターにより良好な性能がもたらされる。
Claims (54)
- マルチプレックス化バイオメトリック画像データに基づき、組織特徴を解析する方法であって、
個別の細胞が描出され、区画へと分割される複数の視野に関して、複数のバイオマーカーの発現を捕捉するマルチプレックス化バイオメトリック画像を含む細胞プロファイルデータを含むデータセットを保存し、細胞プロファイルデータを、共通性を有する患者コホートから得られた複数の組織試料から作成し、データセットが、細胞プロファイルデータの、共通性と関連する視野レベルの評価又は患者レベルの評価を含むメタ情報の少なくとも一部分との関連をさらに含み、
類似する細胞の複数のクラスターセットをデータセットから作成し、複数のクラスターセットの各々がユニークな数のクラスターを含み、各細胞を複数のクラスターセットの各々の中の単一のクラスターに割り当て、複数のクラスターセットの各々の中の複数のクラスターの各々が、複数の選択された属性であって、そのセットの中の他のクラスターの中の細胞の複数の選択された属性より、そのクラスターの中の他の細胞の複数の選択された属性への類似性が大きい属性を有する細胞を含み、
複数のクラスターセットの各々の中で、各クラスターに割り当てられた細胞の比率を観察し、
観察された比率を、共通性と関連する視野レベルの評価又は患者レベルの評価を含むメタ情報の少なくとも一部分との関連について検証し、
複数のクラスターセットについての少なくとも1つのモデルの性能の比較に基づき、予測的なクラスターセットを含む複数のクラスターセットの1つを選択する
ことを含んでなる方法。 - データセットが複数のバッチと関連し、
複数のバッチの1つの中の全ての細胞についての細胞全体の中央値強度を、そのバッチの中の各細胞についての細胞全体の中央値強度、核の中央値強度、膜の中央値強度及び細胞質の中央値強度の各々から減じることにより、複数のバッチに関して細胞プロファイルデータを正規化することをさらに含み、
複数のクラスターセットを作成することが、正規化されたデータセットから、類似する細胞の複数のクラスターセットを作成することを含む、請求項1記載の方法。 - 細胞の類似性が、複数のバイオマーカーの少なくとも1つの発現に基づく、細胞の少なくとも1つの属性の比較に基づく、請求項1記載の方法。
- 細胞の少なくとも1つの属性が、細胞全体の中央値強度、核の強度比、膜の強度比及び細胞質の強度比からなる細胞の4つの特徴から選択され、
核の強度比が、膜の中央値強度と細胞質の中央値強度との合計の半分を、核の中央値強度から減じることにより計算され、
膜の強度比が、核の中央値強度と細胞質の中央値強度との合計の半分を、膜の中央値強度から減じることにより計算され、
細胞質の強度比が、膜の中央値強度と核の中央値強度との合計の半分を、細胞質の中央値強度から減じることにより計算される、請求項1記載の方法。 - 細胞の類似性が、細胞の少なくとも2つの属性の比較に基づき、少なくとも2つの属性の各々が、複数のバイオマーカーの少なくとも1つの発現に基づく、請求項1記載の方法。
- 細胞の類似性が、細胞の少なくとも3つの属性の比較に基づき、少なくとも3つの属性の各々が、複数のバイオマーカーの少なくとも1つの発現に基づく、請求項1記載の方法。
- 細胞の類似性が、細胞の少なくとも4つの属性の比較に基づき、少なくとも4つの属性の各々が、複数のバイオマーカーの少なくとも1つの発現に基づく、請求項1記載の方法。
- 正常細胞の細胞プロファイルが、類似する細胞の複数のクラスターセットを作成するのに用いられるデータセットから除外される、請求項1記載の方法。
- 複数のバイオマーカーの少なくとも1つの発現に基づき、Κ中央値によるクラスター化アルゴリズムを細胞の少なくとも1つの属性に適用することにより細胞の類似性を決定することをさらに含む、請求項1記載の方法。
- 複数のバイオマーカーの少なくとも1つの発現に基づき、Κ平均によるクラスター化アルゴリズムを細胞の少なくとも1つの属性に適用することにより細胞の類似性を決定することをさらに含む、請求項1記載の方法。
- 観察された細胞の比率が、各クラスターに割り当てられた各視野の細胞の観察された比率である、請求項1記載の方法。
- 観察された比率を検証することが、観察された比率を、共通性と関連する視野レベルの評価を含むメタ情報の少なくとも一部分との関連について検証することを含み、
予測的なクラスターセット選択することが、複数のクラスターセットに基づく視野レベルの評価モデルの性能の比較に基づき、予測的なクラスターセットを選択することを含む、請求項1記載の方法。 - 観察された細胞の比率が、各クラスターに割り当てられた各患者の細胞の観察された比率である、請求項1記載の方法。
- 観察された比率を検証することが、観察された比率を、状態又は疾患についての予後診断[生存期間]との関連について検証することを含み、
複数のクラスターセットの1つを選択することが、複数のクラスターセットに基づく患者レベルの評価モデルの性能の比較に基づき、複数のクラスターセットの1つを選択することを含む、請求項1記載の方法。 - 細胞データがトレーニングデータ及びテストデータを含み、類似する細胞の複数のクラスターセットがトレーニングデータから作成され、比較のための少なくとも1つのモデルの性能がテストデータから決定される、請求項1記載の方法。
- 複数のクラスターセットの各々の中のクラスターの数に関して少なくとも1つのモデルの性能を比較することをさらに含む、請求項1記載の方法。
- 予測的なクラスターセット選択することが、それを上回ってクラスターセットの中のクラスターの数が大きくなると、統計学的に有意な性能の増大がもたらされない、ある数のクラスターを有する複数のクラスターセットの1つを選択することをさらに含む、請求項1記載の方法。
- 予測的なクラスターセット選択することが、それを下回ってクラスターセットの中のクラスターの数が小さくなると、性能の減少がもたらされる、ある数のクラスターを有する複数のクラスターセットの1つを選択することをさらに含む、請求項1記載の方法。
- 選択されたクラスターセットにおいて観察された比率を、メタ情報の少なくとも一部分との一変量の関連について検証することをさらに含む、請求項1記載の方法。
- 選択されたクラスターセットにおいて観察された比率を、メタ情報の少なくとも一部分との多変量の関連について検証することをさらに含む、請求項1記載の方法。
- 閾値を超える一致率に対応するクラスターセットについての少なくとも1つのモデルの性能に基づき、予測的なクラスターセット選択することをさらに含む、請求項1記載の方法。
- 少なくとも1つの予測的なクラスターを、予測的なクラスターセットから同定することをさらに含む、請求項1記載の方法。
- マルチプレックス化バイオメトリック画像に基づき、細胞クラスターの特徴を解析する方法であって、
個別の細胞が描出され、区画へと分割される複数の視野に関して、複数のバイオマーカーの発現を捕捉するマルチプレックス化バイオメトリック画像を含む細胞プロファイルデータを含むデータセットを保存し、
類似する細胞の複数のクラスターの中の第1のクラスターをデータセットから同定し、各細胞を複数のクラスターの1つに割り当て、複数のクラスターの中の各クラスターが、複数の選択された属性であって、そのセットの中の他のクラスターの中の細胞の複数の選択された属性より、そのクラスターの中の他の細胞の複数の選択された属性への類似性が大きい属性を有する細胞を包含し、
第1のクラスターの中の第1の細胞のモンタージュを創出し、モンタージュが、第1の細胞による複数のバイオマーカーの各々の発現について描述する、少なくともいくつかのマルチプレックス化画像の部分を含み、少なくともいくつかの画像の各部分が、第1の細胞及び第1の細胞周囲の対象の小領域を包含し、
使用者が第1のクラスターの特徴を理解することを可能とするために、第1のクラスターの中の第1の細胞のモンタージュを表示する
ことを含んでなる方法。 - 第1の細胞のモンタージュが、第1の細胞による複数のバイオマーカーの各々の発現について描述する視野についての、少なくともいくつかの画像の一連の並置部分を含む、請求項23記載の方法。
- 第1の細胞のモンタージュが、第1の細胞による複数のバイオマーカーの各々の発現について描述する視野についての、少なくともいくつかの画像の一連のスーパーインポーズ部分を含む、請求項23記載の方法。
- 第1のクラスターの中の第2の細胞のモンタージュを創出し、モンタージュが、第2の細胞による複数のバイオマーカーの各々の発現について描述する視野についての、少なくともいくつかの画像の部分を含み、少なくともいくつかの画像の各部分が第2の細胞及び第2の細胞周囲の対象の小領域を包含し、
使用者が第1のクラスターの特徴を理解することを可能とするために、第1のクラスターの中の第2の細胞のモンタージュを表示すること
をさらに含む、請求項23記載の方法。 - 使用者が第1のクラスターの特徴を理解することを可能とするために、第1のクラスターの中の第1の細胞のモンタージュと、第1のクラスターの中の第2の細胞のモンタージュとを同時に表示することをさらに含む、請求項23記載の方法。
- マルチプレックス化バイオメトリック画像データに基づき、組織特徴を解析するシステムであって、
個別の細胞が描出され、区画へと分割される複数の視野に関して、複数のバイオマーカーの発現を捕捉するマルチプレックス化バイオメトリック画像を含む細胞プロファイルデータを含むデータセットを保存するための保存デバイスであって、細胞プロファイルデータを、共通性を有する患者コホートから得られた複数の組織試料から作成し、データセットが、細胞プロファイルデータの、共通性と関連する視野レベルの評価又は患者レベルの評価を含むメタ情報の少なくとも一部分との関連をさらに含む保存デバイス、
少なくとも1つのプロセッサーに
類似する細胞の複数のクラスターセットをデータセットから作成する段階であって、複数のクラスターセットの各々がユニークな数のクラスターを含み、各細胞を複数のクラスターセットの各々の中の単一のクラスターに割り当て、複数のクラスターセットの各々の中の複数のクラスターの各々が、複数の選択された属性であり、そのセットの中の他のクラスターの中の細胞の複数の選択された属性より、そのクラスターの中の他の細胞の複数の選択された属性への類似性が大きい属性を有する細胞を含む段階、
複数のクラスターセットの各々の中で、各クラスターに割り当てられた細胞の比率を観察する段階及び
観察された比率を、共通性と関連する視野レベルの評価又は患者レベルの評価を含むメタ情報の少なくとも一部分との関連について検証する段階
を実行させるコードを実行するための少なくとも1つのプロセッサー、並びに
予測的なクラスターセットを含む複数のクラスターセットの1つが、複数のクラスターセットについての少なくとも1つのモデルの性能の比較に基づき選択されることを可能とする視覚表示デバイス
を含んでなるシステム。 - データセットが複数のバッチと関連し、少なくとも1つのプロセッサーが、
複数のバッチの1つの中の全ての細胞についての細胞全体の中央値強度を、そのバッチの中の各細胞についての細胞全体の中央値強度、核の中央値強度、膜の中央値強度及び細胞質の中央値強度の各々から減じることにより、複数のバッチに関して細胞プロファイルデータを正規化する段階
を少なくとも1つのプロセッサーに実行させるコードをさらに実行し、
複数のクラスターセットを作成することが、正規化されたデータセットから、類似する細胞の複数のクラスターセットを作成することを含む、請求項28記載のシステム。 - 細胞の類似性が、複数のバイオマーカーの少なくとも1つの発現に基づく、細胞の少なくとも1つの属性の比較に基づく、請求項28記載のシステム。
- 細胞の少なくとも1つの属性が、細胞全体の中央値強度、核の強度比、膜の強度比及び細胞質の強度比からなる細胞の4つの特徴から選択され、
核の強度比が、膜の中央値強度と細胞質の中央値強度との合計の半分を、核の中央値強度から減じることにより計算され、
膜の強度比が、核の中央値強度と細胞質の中央値強度との合計の半分を、膜の中央値強度から減じることにより計算され、
細胞質の強度比が、膜の中央値強度と核の中央値強度との合計の半分を、細胞質の中央値強度から減じることにより計算される、請求項28記載のシステム。 - 少なくとも1つのプロセッサーが、細胞の少なくとも2つの属性の比較に基づき、細胞の類似性を決定し、少なくとも2つの属性の各々が、複数のバイオマーカーの少なくとも1つの発現に基づく、請求項28記載のシステム。
- 少なくとも1つのプロセッサーが、細胞の少なくとも3つの属性の比較に基づき、細胞の類似性を決定し、少なくとも3つの属性の各々が、複数のバイオマーカーの少なくとも1つの発現に基づく、請求項28記載のシステム。
- 少なくとも1つのプロセッサーが、細胞の少なくとも4つの属性の比較に基づき、細胞の類似性を決定し、少なくとも4つの属性の各々が、複数のバイオマーカーの少なくとも1つの発現に基づく、請求項28記載のシステム。
- 少なくとも1つのプロセッサーが、正常細胞の細胞プロファイルを、類似する細胞の複数のクラスターセットを作成するのに用いられるデータセットから除外する段階を、少なくとも1つのプロセッサーに実行させるコードをさらに実行する、請求項28記載のシステム。
- 少なくとも1つのプロセッサーが、複数のバイオマーカーの少なくとも1つの発現に基づき、Κ中央値によるクラスター化アルゴリズムを細胞の少なくとも1つの属性に適用することにより細胞の類似性を決定する、請求項28記載のシステム。
- 少なくとも1つのプロセッサーが、複数のバイオマーカーの少なくとも1つの発現に基づき、Κ平均によるクラスター化アルゴリズムを細胞の少なくとも1つの属性に適用することにより細胞の類似性を決定する、請求項28記載のシステム。
- 観察された細胞の比率が、各クラスターに割り当てられた各視野の細胞の観察された比率を含む、請求項28記載のシステム。
- 観察された比率を検証することが、観察された比率を、共通性と関連する視野レベルの評価を含むメタ情報の少なくとも一部分との関連について検証することを含み、
予測的なクラスターセット選択することが、複数のクラスターセットに基づく視野レベルの評価モデルの性能の比較に基づき、予測的なクラスターセット選択することを含む、請求項28記載のシステム。 - 観察された細胞の比率が、各クラスターに割り当てられた各患者の細胞の観察された比率である、請求項28記載のシステム。
- 観察された比率を検証することが、観察された比率を、状態又は疾患についての予後診断[生存期間]との関連について検証することを含み、
複数のクラスターセットの1つを選択することが、複数のクラスターセットに基づく患者レベルの評価モデルの性能の比較に基づき、複数のクラスターセットの1つを選択することを含む、請求項28記載のシステム。 - 少なくとも1つのプロセッサーが、細胞データをトレーニングデータ及びテストデータへとさらに分割し、類似する細胞の複数のクラスターセットをトレーニングデータから作成し、比較のための少なくとも1つのモデルの性能をテストデータから決定する、請求項28記載のシステム。
- 少なくとも1つのプロセッサーが、
複数のクラスターセットの各々の中のクラスターの数に関して少なくとも1つのモデルの性能を比較する段階
を少なくとも1つのプロセッサーに実行させるコードをさらに実行する、請求項28記載のシステム。 - 視覚表示デバイスが、それを上回ってクラスターセットの中のクラスターの数が大きくなると、統計学的に有意な性能の増大がもたらされない、ある数のクラスターを有する複数のクラスターセットの1つを選択することをさらに可能とする、請求項28記載のシステム。
- 視覚表示デバイスが、それを下回ってクラスターセットの中のクラスターの数が小さくなると、性能の減少がもたらされる、ある数のクラスターを有する複数のクラスターセットの1つを選択することをさらに可能とする、請求項28記載のシステム。
- 選択されたクラスターセットにおいて観察された比率を、メタ情報の少なくとも一部分との一変量の関連について検証することをさらに含む、請求項28記載のシステム。
- 選択されたクラスターセットにおいて観察された比率を、メタ情報の少なくとも一部分との多変量の関連について検証することをさらに含む、請求項28記載のシステム。
- 視覚表示デバイスが、閾値を超える一致率に対応するクラスターセットについての少なくとも1つのモデルの性能に基づき、複数のクラスターセットの1つを選択することをさらに可能とする、請求項28記載のシステム。
- 少なくとも1つのプロセッサーが、少なくとも1つの予測的なクラスターを、予測的なクラスターセットから同定する段階を、少なくとも1つのプロセッサーに実行させるコードをさらに実行する、請求項28記載のシステム。
- マルチプレックス化バイオメトリック画像データに基づき、組織特徴を解析するシステムであって、
個別の細胞が描出され、区画へと分割される複数の視野に関して、複数のバイオマーカーの発現を捕捉するマルチプレックス化バイオメトリック画像を含む細胞プロファイルデータを含むデータセットを保存するための保存デバイス、
類似する細胞の複数のクラスターの中の第1のクラスターをデータセットから同定することを可能とする視覚表示デバイスであって、各細胞を複数のクラスターの1つに割り当て、複数のクラスターの中の各クラスターが、複数の選択された属性であり、そのセットの中の他のクラスターの中の細胞の複数の選択された属性より、そのクラスターの中の他の細胞の複数の選択された属性への類似性が大きい属性を有する細胞を含む視覚表示デバイス及び
第1のクラスターの中の第1の細胞のモンタージュを、少なくとも1つのプロセッサーに創出させるコードを実行するための少なくとも1つのプロセッサーであって、モンタージュが、第1の細胞による複数のバイオマーカーの各々の発現について描述する、少なくともいくつかのマルチプレックス化画像の部分を含み、少なくともいくつかの画像の各部分が、第1の細胞及び第1の細胞周囲の対象の小領域を含む少なくとも1つのプロセッサー
を含んでなり、
視覚表示デバイスが、使用者が第1のクラスターの特徴を理解することを可能とするために、第1のクラスターの中の第1の細胞のモンタージュをさらに表示する
システム。 - 第1の細胞のモンタージュが、第1の細胞による複数のバイオマーカーの各々の発現について描述する視野についての、少なくともいくつかの画像の一連の並置部分を含む、請求項50記載のシステム。
- 第1の細胞のモンタージュが、第1の細胞による複数のバイオマーカーの各々の発現について描述する視野についての、少なくともいくつかの画像の一連のスーパーインポーズ部分を含む、請求項50記載のシステム。
- 少なくとも1つのプロセッサーが、第1のクラスターの中の第2の細胞のモンタージュをさらに創出し、モンタージュが、第2の細胞による複数のバイオマーカーの各々の発現について描述する視野についての、少なくともいくつかの画像の部分を含み、少なくともいくつかの画像の各部分が第2の細胞及び第2の細胞周囲の対象の小領域を包含し、
視覚表示デバイスが、使用者が第1のクラスターの特徴を理解することを可能とするために、第1のクラスターの中の第2の細胞のモンタージュをさらに表示する、請求項50記載のシステム。 - 視覚表示デバイスが、使用者が第1のクラスターの特徴を理解することを可能とするために、第1のクラスターの中の第1の細胞のモンタージュと、第1のクラスターの中の第2の細胞のモンタージュとをさらに同時に表示する、請求項23記載の方法。
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