JP6163152B2 - 細胞におけるバイオマーカーの発現の積率による解析 - Google Patents
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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)、ならびに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。
102 プロセッサー
102’ 1つ以上のプロセッサー
104 コアプロセッサー
104’ 複数のコアプロセッサー
106 メモリ
108 マルチタッチインターフェース、キーボード
110 ポインティングデバイス
112 ネットワークインターフェース
114 仮想マシン
116 保存デバイス
118 オペレーティングシステム
122 視覚表示デバイス
124 使用者インターフェース
126 ネットワークデバイス
150 解析コード、実行用コード、実行用解析コード
200 予測的なクラスターセットを同定するためのモデルを開発する方法
220 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
230 複数のクラスターセット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
240 観察された比率を関連について検証する段階
250 予測的な複数のクラスターセットを選択する段階
300 細胞クラスターの特徴を表示する方法
320 クラスターを同定する段階
330 細胞のモンタージュを創出する段階
340 細胞のモンタージュを表示する段階
400 モデル化されたクラスターセットを細胞プロファイルデータに適用する方法
420 各細胞をクラスターに割り当てる段階
430 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
440 観察された比率を関連について検証する段階
500 細胞特徴の積率の予測的なセットをデータセットから同定するモデルを開発する方法
520 細胞特徴をバイオマーカーの発現に基づき計算する段階
530 積率を細胞特徴から計算する段階
540 計算された積率を関連について検証する段階
550 予測的な積率の組合せを選択する段階
600 積率のモデルセットを細胞プロファイルデータに適用する方法
620 少なくとも1つの細胞特徴を計算する段階
630 積率を各細胞特徴について計算する段階
640 計算された積率を関連について検証する段階
Claims (8)
- 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いて、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て細胞区画へと分割される少なくとも1つの視野に関して、患者に由来する少なくとも1つの組織試料を介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保存する段階と、
細胞プロファイルデータから、細胞での複数のバイオマーカーの各々の発現に基づいて、少なくとも1つの細胞特徴であって、細胞区画間での各バイオマーカーの濃度レベルの比を含む少なくとも1つの細胞特徴を計算する段階と、
少なくとも1つの視野の各々に対する少なくとも1つの細胞特徴の各々について、第1の積率を計算する段階と、
状態若しくは疾患の診断、予後診断又は状態若しくは疾患の処置に対する応答との関連について、計算された第1の積率を検証する段階と
を含んでおり、マルチプレックス化バイオメトリック画像が染色−脱染法により作成されたものである、方法。 - a)少なくとも1つの組織試料を患者から得る段階、
b)患者に由来する少なくとも1つの組織試料の個別の細胞を、複数のバイオマーカーの各々の発現を捕捉するマルチプレックス化画像に基づいて描出する段階、
c)患者に由来する少なくとも1つの組織試料の個別の細胞を、複数のバイオマーカーの各々の発現を捕捉するマルチプレックス化画像に基づいて細胞区画へと分割する段階、或いは
d)細胞での複数の非形態バイオマーカーの各々の発現に基づいて、少なくとも2つの細胞特徴を計算し、少なくとも1つの視野の各々に対する少なくとも2つの細胞特徴の各々について第1の積率を計算する段階
をさらに含む、請求項1記載の方法。 - 少なくとも1つの細胞特徴の各々に由来する複数の視野の各々について、第2の積率及び任意には第3の積率を計算する段階と、
状態若しくは疾患の診断、予後診断又は状態若しくは疾患の処置に対する応答との関連について、計算された第1の積率及び第2の積率及び任意には第3の積率を検証する段階と
をさらに含む、請求項1記載の方法。 - 計算された第1の積率を検証する段階が、状態若しくは疾患の診断、予後診断又は状態若しくは疾患の処置に対する応答との一変量又は多変量の関連について、計算された第1の積率を検証する段階をさらに含む、請求項1記載の方法。
- 疾患の診断又は予後診断との関連が、細胞悪性度又は生存時間を含む、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データに基づいて、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て細胞区画へと分割される少なくとも1つの視野に関し、患者に由来する少なくとも1つの組織試料を介して、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保存するための保存デバイスと、
少なくとも1つのプロセッサーであって、
細胞プロファイルデータから、細胞での複数のバイオマーカーの各々の発現に基づいて、少なくとも1つの細胞特徴であって、細胞区画間での各バイオマーカーの濃度レベルの比を含む少なくとも1つの細胞特徴を計算する段階、
少なくとも1つの視野の各々に対する少なくとも1つの細胞特徴の各々について、第1の積率を計算する段階、及び
状態若しくは疾患の診断、予後診断又は状態若しくは疾患の処置に対する応答との関連について、計算された第1の積率を検証する段階
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実行するための少なくとも1つのプロセッサー
を含んでおり、マルチプレックス化バイオメトリック画像が染色−脱染法により作成されたものである、システム。 - 患者に由来する少なくとも1つの組織試料をデジタルイメージングするカメラをさらに含む、請求項6記載のシステム。
- 少なくとも1つのプロセッサーが、
a)複数のバイオマーカーの各々の発現を捕捉するマルチプレックス化画像に基づいて、患者に由来する少なくとも1つの組織試料の個別の細胞を描出する段階、
b)複数のバイオマーカーの各々の発現を捕捉するマルチプレックス化画像に基づいて、患者に由来する少なくとも1つの組織試料の個別の細胞を細胞区画へと分割する段階、
c)細胞での複数の非形態バイオマーカーの各々の発現に基づいて、少なくとも2つ又は3つの細胞特徴を計算する段階、及び少なくとも1つの視野の各々に対する少なくとも2つ又は3つの細胞特徴の各々について、第1の積率を計算する段階、
d)少なくとも1つの細胞特徴の各々に由来する複数の視野の各々について、第2の積率及び任意には第3の積率を計算する段階、及び状態若しくは疾患の診断、予後診断又は状態若しくは疾患の処置に対する応答との関連について、計算された第1の積率及び第2の積率及び任意には第3の積率を検証する段階
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6記載のシステム。
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US11101043B2 (en) | 2018-09-24 | 2021-08-24 | Zasti Inc. | Hybrid analysis framework for prediction of outcomes in clinical trials |
US11128667B2 (en) * | 2018-11-29 | 2021-09-21 | Rapid7, Inc. | Cluster detection and elimination in security environments |
KR20210099605A (ko) * | 2018-11-29 | 2021-08-12 | 소마로직, 인크. | 클래스 불균형 세트의 다운샘플링과 생존 분석을 조합한 질병 위험도 판정 방법 |
CN113158982A (zh) * | 2021-05-17 | 2021-07-23 | 广东中卡云计算有限公司 | 一种半介入式的目标关键点标注方法 |
JP7368679B2 (ja) | 2021-09-01 | 2023-10-25 | イミュニティリサーチ株式会社 | 細胞集団同定システム、方法、およびプログラム |
IT202200001817A1 (it) | 2022-02-02 | 2023-08-02 | Aizoon S R L | Procedimento per la prognosi di una malattia in seguito ad un trattamento terapeutico, relativo sistema e prodotto informatico |
IT202200005861A1 (it) | 2022-03-24 | 2023-09-24 | Aizoon S R L | Procedimento per stimare una variabile di interesse associata ad una data malattia in funzione di una pluralità di diversi dati omici, relativo dispositivo e prodotto informatico |
CA3207405A1 (en) | 2022-07-25 | 2024-01-25 | Aizoon S.r.l. | Method for providing a clinical decision support, corresponding system for providing a clinical decision support, and computer program product |
Family Cites Families (24)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
US6463438B1 (en) * | 1994-06-03 | 2002-10-08 | Urocor, Inc. | Neural network for cell image analysis for identification of abnormal cells |
US5740269A (en) * | 1994-09-20 | 1998-04-14 | Neopath, Inc. | Method and apparatus for robust biological specimen classification |
US6996549B2 (en) * | 1998-05-01 | 2006-02-07 | Health Discovery Corporation | Computer-aided image analysis |
US6282305B1 (en) * | 1998-06-05 | 2001-08-28 | Arch Development Corporation | Method and system for the computerized assessment of breast cancer risk |
US6337472B1 (en) * | 1998-10-19 | 2002-01-08 | The University Of Texas System Board Of Regents | Light imaging microscope having spatially resolved images |
EP1425302A2 (en) * | 2001-01-24 | 2004-06-09 | Protein Design Labs | Methods of diagnosis of breast cancer, compositions and methods of screening for modulators of breast cancer |
JP2005534912A (ja) * | 2002-07-30 | 2005-11-17 | ドイチェス クレブスフォルシュングスツェントルム | 複数粒子を多重標識して検出および評価するための方法および装置 |
US20040121413A1 (en) * | 2002-12-20 | 2004-06-24 | Aebersold Rudolf H. | Androgen-regulated genes and uses for diagnosis, prognosis and treatment of prostate neoplastic conditions |
US20050265588A1 (en) * | 2004-02-03 | 2005-12-01 | Bioimagene, Inc. | Method and system for digital image based flourescent in situ hybridization (FISH) analysis |
EP1872124A4 (en) * | 2005-04-19 | 2008-06-11 | Prediction Sciences Llc | DIAGNOSTIC MARKERS FOR THE TREATMENT AND EVOLUTION OF BREAST CANCER AND METHODS OF USE |
US8041090B2 (en) * | 2005-09-10 | 2011-10-18 | Ge Healthcare Uk Limited | Method of, and apparatus and computer software for, performing image processing |
US7933435B2 (en) * | 2005-11-21 | 2011-04-26 | Vala Sciences, Inc. | System, method, and kit for processing a magnified image of biological material to identify components of a biological object |
EP2027465A2 (en) * | 2006-05-17 | 2009-02-25 | Cellumen, Inc. | Method for automated tissue analysis |
US7741045B2 (en) * | 2006-11-16 | 2010-06-22 | General Electric Company | Sequential analysis of biological samples |
US8019134B2 (en) * | 2006-11-16 | 2011-09-13 | Definiens Ag | Automatic image analysis and quantification for fluorescence in situ hybridization |
CA2678919A1 (en) * | 2007-03-27 | 2008-10-02 | Ranit Aharonov | Gene expression signature for classification of cancers |
EP2143043A4 (en) * | 2007-05-07 | 2011-01-12 | Ge Healthcare Bio Sciences | SYSTEM AND METHOD FOR THE AUTOMATED ANALYSIS OF CELLULAR ASSAYS AND TISSUE |
EP2156370B1 (en) * | 2007-05-14 | 2011-10-12 | Historx, Inc. | Compartment segregation by pixel characterization using image data clustering |
WO2009108215A1 (en) * | 2007-09-06 | 2009-09-03 | Aviaradx, Inc. | Tumor grading and cancer prognosis |
ES2795036T3 (es) * | 2008-07-25 | 2020-11-20 | Fund D Anna Sommer Champalimaud E Dr Carlos Montez Champalimaud | Sistemas y métodos para tratar, diagnosticar y predecir la aparición de una afección médica |
US9779213B2 (en) * | 2008-07-25 | 2017-10-03 | Fundacao D. Anna Sommer Champalimaud E Dr. Carlos Montez Champalimaud | System for evaluating a pathological stage of prostate cancer |
US20110091081A1 (en) * | 2009-10-16 | 2011-04-21 | General Electric Company | Method and system for analyzing the expression of biomarkers in cells in situ in their tissue of origin |
US8320655B2 (en) | 2009-10-16 | 2012-11-27 | General Electric Company | Process and system for analyzing the expression of biomarkers in cells |
WO2011087778A1 (en) * | 2009-12-22 | 2011-07-21 | The Children's Hospital Of Philadelphia | Automated quantitative multidimensional volumetric analysis and visualization |
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2011
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