JPWO2020131658A5

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Publication number: JPWO2020131658A5
Application number: JP2021535632A
Authority: JP
Publication date: 2023-11-30
Anticipated expiration: 2039-12-16

Description

ある実施形態では、複数の患者又は幾つかの多細胞インビトロモデルからの複数の組織サンプルから得られたマルチパラメータ細胞及び細胞内画像データから、疾患の進行を分析する方法が提供される。本発明の方法は、マルチパラメータ細胞及び細胞内画像データにおいて、幾つかの異なる所定の表現型の細胞間の空間的不均一性の全体的定量化を生成する工程と、全体的定量化に基づいて、複数の組織サンプルについて複数のマイクロドメインを特定する工程であって、各マイクロドメインは複数の組織サンプルの個々の１つに関連している、工程と、マルチパラメータ細胞及び細胞内画像データについて重み付きグラフを構築する工程と、を含む。重み付きグラフは、複数のノードと、各々が前記ノードの対の間に位置する複数のエッジとを有し、重み付きグラフにおいて、各ノードはマイクロドメインの特定の１つであり、重み付きグラフにおけるマイクロドメインの各対の間のエッジは、マイクロドメインのその対の間の類似度の度合いを示す。

別の実施形態では、複数の患者又は幾つかの多細胞インビトロモデルからの複数の組織サンプルから得られたマルチパラメータ細胞及び細胞内画像データから、疾患の進行を分析するためのシステムが提供される。本発明のシステムは、（ｉ）マルチパラメータ細胞及び細胞内画像データにおいて、幾つかの異なる所定の表現型の細胞間の空間的不均一性の全体的定量化を生成するように構成された空間的不均一性定量化コンポーネントと、（ii）全体的定量化に基づいて、複数の組織サンプルについて複数のマイクロドメインを特定するように構成されたマイクロドメイン識別コンポーネントであって、各マイクロドメインは複数の組織サンプルの個々の１つに関連している、マイクロドメイン識別コンポーネントと、（iii）マルチパラメータ細胞及び細胞内画像データについて重み付きグラフを構築する重み付きグラフコンポーネントであって、重み付きグラフは、複数のノードと、各々がノードの対の間に位置する複数のエッジとを有し、重み付きグラフにおいて、各ノードはマイクロドメインの特定の１つであり、重み付きグラフにおけるマイクロドメインの各対の間のエッジは、マイクロドメインのその対の間の類似度の度合いを示す、重み付きグラフコンポーネントとを含む処理装置を含む。

更に別の実施形態では、複数の患者又は幾つかの多細胞インビトロモデルからの複数の組織サンプルから得られたマルチパラメータ細胞及び細胞内画像データから、空間情報に基づく異種細胞間コミュニケーションの表現を生成する方法が提供される。本発明の方法は、マルチパラメータ細胞及び細胞内画像データ内の幾つかの異なる所定の表現型の細胞間の空間的不均一性の定量化を生成して、定量化に基づいて前記幾つかの組織サンプルの１つについてマイクロドメインを特定する工程であって、マルチパラメータ細胞及び細胞内画像データにフェノタイピングを実行して前記幾つかの異なる所定の表現型を特定することを含む、工程と、マイクロドメインについてコミュニケーショングラフを構築する工程とを含む。各表現型は、前記コミュニケーショングラフのノードであって、コミュニケーショングラフの表現型の各対の間のエッジは、その対における一方の表現型がその対における他方の表現型の存在に与える影響を示す。

更に別の実施形態では、複数の患者又は幾つかの多細胞インビトロモデルからの複数の組織サンプルから得られたマルチパラメータ細胞及び細胞内画像データから、空間情報に基づく異種細胞間コミュニケーションの表現を生成するためのコンピュータシステムが提供される。本発明のシステムは、（ｉ）マルチパラメータ細胞及び細胞内画像データにおける幾つかの異なる所定の表現型の細胞間の空間的不均一性の定量化を生成するように構成された空間的不均一性定量化コンポーネントであって、特定の異なる所定の表現型を特定するためにマルチパラメータ細胞及び細胞内画像データで細胞フェノタイピングを実行する、空間的不均一性定量化コンポーネントと、（ii）定量化に基づいて、幾つかの組織サンプルについて複数のマイクロドメインを特定するように構成されたマイクロドメイン識別コンポーネントであって、各マイクロドメインは、幾つかの組織サンプルの１つに関連している、マイクロドメイン識別コンポーネントと、（iii）複数のマイクロドメインの選択された一つについてコミュニケーショングラフを構築するように構成されているコミュニケーションネットワークコンポーネントであって、各表現型は、コミュニケーショングラフのノードであって、コミュニケーショングラフの表現型の各対の間のエッジは、その対における一方の表現型がその対における他方の表現型の存在に与える影響を示す、コミュニケーションネットワークコンポーネントとを含む処理装置を含む。

本明細書では、用語「空間マップ」は、マルチパラメータの細胞及び細胞内イメージングデータのセットにおける異なる所定の表現型の細胞間の関係を示す幾つかの定量化された空間統計の表現、例えばデータの集まり及び／又は視覚的に知覚可能な形式での空間統計の表現を意味する。例えば、限定ではないが、空間マップは、ＰＣＴ出願第ＰＣＴ／ＵＳ２０１６／０３６８２５及び米国特許出願公開第２０１８／０２０４０８５に記載されている方法で生成されたポイントワイズ相互情報（ＰＭＩ）マップであってよく、それらの名称は両方とも「ＳｙｓｔｅｍｓａｎｄＭｅｔｈｏｄｓｆｏｒＦｉｎｄｉｎｇＲｅｇｉｏｎｓｏｆＩｎｔｅｒｅｓｔｉｎＨｅｍａｔｏｘｙｌｉｎａｎｄＥｏｓｉｎ（Ｈ＆Ｅ）ＳｔａｉｎｅｄＴｉｓｓｕｅＩｍａｇｅｓａｎｄＱｕａｎｔｉｆｙｉｎｇＩｎｔｒａｔｕｍｏｒＣｅｌｌｕｌａｒＳｐａｔｉａｌＨｅｔｅｒｏｇｅｎｅｉｔｙｉｎＭｕｌｔｉｐｌｅｘｅｄ／ＨｙｐｅｒｐｌｅｘｅｄＦｌｕｏｒｅｓｃｅｎｃｅＴｉｓｓｕｅＩｍａｇｅｓ」であり、それらの開示内容は参照により本明細書の一部となる。

ＣＳＰＳＡプラットフォーム５は、例えば、ＰＣ、ラップトップコンピュータ、タブレットコンピュータ、スマートフォン、又は、本明細書に記載された機能を実行するように構成された他の適切なコンピュータデバイスであってよいが、これらに限定されない。ＣＳＰＳＡプラットフォーム５は、入力装置１５（キーボードなど）と、ディスプレイ２０（ＬＣＤなど）と、処理装置２５とを含む。ユーザーは、入力装置１５を使用して処理装置２５に入力を提供することが可能であり、処理装置２５は、本明細書で詳細に説明されるように、ディスプレイ２０がユーザーに情報（例えば、空間マップ又は他の空間依存性画像、マイクロドメイン画像、重み付きグラフ画像及び／又はコミュニケーションネットワークグラフ画像）を表示できるように、出力信号をディスプレイ２０に提供する。処理装置２５は、プロセッサ及びメモリを備えている。プロセッサは、例えば、限定ではないが、マイクロプロセッサ（μＰ）、マイクロコントローラ、特定用途向け集積回路（ＡＳＩＣ）、又はその他の適切な処理デバイスであって、メモリとインターフェースしている。メモリは、コンピュータの内部ストレージ領域のようなデータストレージの場合、ＲＡＭ、ＲＯＭ、ＥＰＲＯＭ、ＥＥＰＲＯＭ、ＦＬＡＳＨ（登録商標）や、ストレージレジスタを提供するその他のもの、例えば、コンピュータ読み取り可能な媒体のような様々なタイプの内部及び／又は外部ストレージメディアの１又は複数であってよく、揮発性メモリ又は不揮発性メモリであってよい。メモリには、プロセッサによって実行可能な幾つかのルーチンが格納されており、本明細書に記載されているように、開示された概念を実施するためのルーチンを含んでいる。特に、処理装置２５は、本明細書に記載されているように、マルチパラメータ細胞及び細胞内画像データ１０における幾つかの異なる所定の表現型の細胞間空間的不均一性の全体的定量化を生成するように構成された空間的不均一性定量化コンポーネント３０と、マルチパラメータ細胞及び細胞内画像データ１０から、空間的不均一性定量化コンポーネント３０によって生成された全体的定量化に基づいて、複数の腫瘍切片について、本明細書に記載されているようにして複数のマイクロドメインを識別するために構成されたマイクロドメイン識別コンポーネント３５と、本明細書に記載されているようにして、マルチパラメータ細胞及び細胞内画像データ１０の重み付きグラフを構築するために構成された重み付きグラフコンポーネント４０と、本明細書で記載されているようにして、マルチパラメータ細胞及び細胞内画像データ１０についてコミュニケーションネットワークグラフを構築するように構成されたコミュニケーションネットワークコンポーネント４５とを含む。

本方法は、ステップ７５で開始し、空間的不均一性定量化コンポーネント３０は、本明細書の他の箇所で詳細に説明されているように、マルチパラメータ細胞及び細胞内画像データ１０における空間的不均一性の定量化をもたらす。本明細書の他の箇所で述べたように、ステップ７５で実行される空間的不均一性の定量化は、マルチパラメータ細胞及び細胞内画像データ１０に対して細胞フェノタイピングを実行して、異なる所定の表現型を特定することを含む。例示的な実施形態では、ステップ７５でもたらされた定量化は、マルチパラメータ細胞及び細胞内画像データ１０の空間マップである。ある特定の実施態様では空間マップは、本明細書の他の箇所で言及されており、参照により本明細書の一部となるＰＣＴ出願第ＰＣＴ／ＵＳ２０１６／０３６８２５号及び米国特許出願公開第２０１８／０２０４０８５号に記載されている方法で生成される。この例示的な実施態様では、組織の各切片を複数の異なるバイオマーカー（例えば、ＥＲ、ＰＲ、及びＨＥＲ２）で標識することによって組織の幾つかの切片から幾つかのバイオマーカー画像を生成することで、マルチパラメータ細胞及び細胞内画像データ１０が生成されてよい。非限定的で例示的な実施形態では、マルチパラメータ細胞及び細胞内画像データ１０は、多重化又はハイパープレックス化された免疫蛍光イメージングを用いて生成されるが、本明細書の他の箇所に記載されているもののような、他のイメージング技術も使用できることは理解されるであろう。

Claims

複数の患者又は幾つかの多細胞インビトロモデルからの複数の組織サンプルから得られたマルチパラメータ細胞及び細胞内画像データから、疾患の進行を分析する方法であって、
前記マルチパラメータ細胞及び細胞内画像データにおいて、幾つかの異なる所定の表現型の細胞間の空間的不均一性の全体的定量化を生成する工程と、
前記全体的定量化に基づいて、前記マルチパラメータ細胞及び細胞内画像データから複数の組織切片について複数のマイクロドメインを特定する工程であって、各マイクロドメインは前記複数の組織切片の個々の１つに関連している、工程と、
前記マルチパラメータ細胞及び細胞内画像データについて重み付きグラフを構築するステップであって、前記重み付きグラフは、前記幾つかの異なる所定の表現型の進行を示しており、複数のノードと、各々がノードの対の間に位置する複数のエッジとを有し、前記重み付きグラフにおいて、各ノードは、前記複数のマイクロドメインの特定の１つであり、前記重み付きグラフにおけるマイクロドメインの各対の間のエッジは、マイクロドメインのその対間の類似度の度合いを示しており、前記重み付きグラフが分析されて、前記疾患の進行を理解することができる、工程と、
を含む方法。
前記複数のマイクロドメインにおけるマイクロドメインの各対について、その対のマイクロドメイン間の重み付き類似度を決定する工程を更に含んでおり、前記重み付きグラフにおけるマイクロドメインの各対間のエッジは、マイクロドメインのその対について決定された重み付き類似度である、請求項１に記載の方法。
特定された各マイクロドメインについて、細胞間空間的不均一性の局所的定量化を決定する工程を更に含んでおり、各対のマイクロドメイン間の重み付き類似度の決定は、その対の各マイクロドメインの局所的定量化に基づいている、請求項２に記載の方法。
前記全体的定量化は、前記マルチパラメータ細胞及び細胞内画像データの空間マップである、請求項１に記載の方法。
前記空間マップは、ポイントワイズ相互情報（ＰＭＩ）マップである、請求項４に記載の方法。
前記マルチパラメータ細胞及び細胞内画像データが、多重化又はハイパープレックス化された免疫蛍光画像データを含む、請求項１に記載の方法。
前記幾つかの所定の表現型は、支配的なバイオマーカーの強度パターンの所定のセットを含む、請求項１に記載の方法。
特定のマイクロドメインの幾つかは予後特異的変数と関連しており、前記予後特異的変数は、再発までの時間の形態である、又は、前記疾患の進行を示す、請求項１に記載の方法。
特定のマイクロドメインの幾つかは、疾患の進行を示す予後特異的変数と関連している、請求項１に記載の方法。
前記予後特異的変数に基づいて治療戦略を提案する工程を更に含む、請求項９に記載の方法。
前記複数の組織サンプルは腫瘍サンプルであり、前記予後特異的変数は転移可能性を示すものである、請求項９に記載の方法。
コンピュータによって実行されると、前記コンピュータに請求項１に記載の方法を実行させる命令を含む、１又は複数のプログラムを格納する非一時的なコンピュータ可読媒体。
複数の患者又は幾つかの多細胞インビトロモデルからの複数の組織サンプルから得られたマルチパラメータ細胞及び細胞内画像データから、疾患の進行を分析するためのシステムであって、
処理装置を備えており、前記処理装置は、
前記マルチパラメータ細胞及び細胞内画像データにおいて、幾つかの異なる所定の表現型の細胞間の空間的不均一性の全体的定量化を生成するように構成された空間的不均一性定量化コンポーネントと、
前記全体的定量化に基づいて、前記マルチパラメータ細胞及び細胞内画像データから複数の組織切片について複数のマイクロドメインを特定するように構成されたマイクロドメイン識別コンポーネントであって、各マイクロドメインは前記複数の組織切片の個々の１つに関連している、マイクロドメイン識別コンポーネントと、
前記マルチパラメータ細胞及び細胞内画像データについて重み付きグラフを構築する重み付きグラフコンポーネントであって、前記重み付きグラフは、前記幾つかの異なる所定の表現型の進行を示しており、複数のノードと、各々がノードの対の間に位置する複数のエッジとを有し、前記重み付きグラフにおいて、各ノードはマイクロドメインの特定の１つであり、前記重み付きグラフにおけるマイクロドメインの各対の間のエッジは、マイクロドメインのその対間の類似度の度合いを示しており、前記重み付きグラフが分析されて、前記疾患の進行を理解することができる、重み付きグラフコンポーネントと、
を含む、システム。
前記重み付きグラフコンポーネントは、前記複数のマイクロドメインにおけるマイクロドメインの各対について、その対のマイクロドメイン間の重み付き類似度を決定するように更に構成されており、前記重み付きグラフにおけるマイクロドメインの各対間のエッジは、マイクロドメインのその対について決定された重み付き類似度である、請求項１３に記載のシステム。
前記重み付きグラフコンポーネントは、特定のマイクロドメインの各々について、細胞間の空間的不均一性の局所的な定量化を決定するように更に構成されており、各対のマイクロドメイン間の重み付き類似度の決定は、その対のマイクロドメインの局所的な定量化に基づいて行われる、請求項１４に記載のシステム。
前記全体的定量化は、前記マルチパラメータ細胞及び細胞内画像データの空間マップである、請求項１３に記載のシステム。
前記空間マップは、ポイントワイズ相互情報（ＰＭＩ）マップである、請求項１６に記載のシステム。
前記マルチパラメータ細胞及び細胞内画像データが、多重化又はハイパープレックス化された免疫蛍光画像データを含む、請求項１３に記載のシステム。
前記幾つかの所定の表現型は、支配的なバイオマーカーの強度パターンの所定のセットを含む、請求項１３に記載のシステム。
特定のマイクロドメインの幾つかは予後特異的変数と関連しており、前記予後特異的変数は、再発までの時間の形態である、又は、前記疾患の進行を示す、請求項１３に記載のシステム。
特定のマイクロドメインの幾つかは、疾患の進行を示す予後特異的変数と関連している、請求項１３に記載のシステム。
前記予後特異的変数に基づいて治療戦略を提案するように構成されたコンポーネントを更に備える、請求項２１に記載のシステム。
前記複数の組織サンプルは腫瘍サンプルであり、前記予後特異的変数は転移可能性を示すものである、請求項２１に記載のシステム。
前記重み付きグラフに基づいて細胞型、並びに活性化及び進化の状態を特定することに基づいて治療戦略を案内するように構成されたコンポーネントを更に備える、請求項２１に記載のシステム。
幾つかの患者又は幾つかの多細胞インビトロモデルからの幾つかの組織サンプルから得られたマルチパラメータ細胞及び細胞内画像データから、空間情報に基づく異種細胞間コミュニケーションの表現を生成する方法であって、
前記マルチパラメータ細胞及び細胞内画像データ内の幾つかの異なる所定の表現型の細胞間の空間的不均一性の定量化を生成して、前記定量化に基づいて前記幾つかの組織サンプルの１つについてマイクロドメインを特定する工程であって、前記マルチパラメータ細胞及び細胞内画像データにフェノタイピングを実行して前記幾つかの異なる所定の表現型を特定することを含む、工程と、
前記マイクロドメインのコミュニケーショングラフを構築する工程であって、各表現型は、前記コミュニケーショングラフのノードであって、前記コミュニケーショングラフの表現型の各対の間のエッジは、その対における一方の表現型がその対における他方の表現型の存在に与える影響を示す、工程と、
を含んでおり、
前記コミュニケーショングラフの各表現型は、前記マルチパラメータ細胞及び細胞内画像データから得られたデータベクトルによって表され、
表現型の各対について、その対の表現型のデータベクトル間の関連性又は影響の強さの値を決定することで、その対の表現型間の数値関係を確立する工程と、各数値関係について方向性を確立する工程とを含んでおり、表現型の各対間のエッジは、その対における表現型間の数値関係と、その対における表現型間の数値関係の方向性とを示す、方法。
各関連性又は影響の強さの値は線形又は非線形の相関係数値である、請求項２５に記載の方法。
各データベクトルは、幾つかの所定のバイオマーカーの発現値のベクトルであり、前記幾つかの所定のバイオマーカーは、前記マルチパラメータ細胞及び細胞内画像データを生成する際に使用されたものである、請求項２５に記載の方法。
発現値の各ベクトルは、前記幾つかの所定のバイオマーカーのバイオマーカー強度パターンである、請求項２７に記載の方法。
各数値関係について方向性を確立する工程は、前記幾つかの所定のバイオマーカーについて、幾つかの受容体－リガンドデータベースに基づいて行われる、請求項２７に記載の方法。
各データベクトルを解釈して、各表現型について幾つかの活性化の状態を決定する工程と、前記幾つかの活性化の状態の各々を前記コミュニケーショングラフに含める工程とを更に含む、請求項２５に記載の方法。
その対の表現型のデータベクトル間の関連性又は影響の強さの値を決定する工程は、その対の表現型以外の表現型の交絡効果を除去する工程を含む、請求項２５に記載の方法。
コンピュータによって実行されると、前記コンピュータに請求項２５に記載の方法を実行させる命令を含む、１又は複数のプログラムを格納する非一時的なコンピュータ可読媒体。
幾つかの患者又は幾つかの多細胞インビトロモデルからの幾つかの組織サンプルから得られたマルチパラメータ細胞及び細胞内画像データから、空間情報に基づく異種細胞間コミュニケーションの表現を生成するためのコンピュータシステムであって、
処理装置を備えており、前記処理装置は、
前記マルチパラメータ細胞及び細胞内画像データにおける幾つかの異なる所定の表現型の細胞間の空間的不均一性の定量化を生成するように構成された空間的不均一性定量化コンポーネントであって、前記幾つかの異なる所定の表現型を特定するために前記マルチパラメータ細胞及び細胞内画像データで細胞フェノタイピングを実行する、空間的不均一性定量化コンポーネントと、
前記定量化に基づいて、前記幾つかの組織サンプルについて複数のマイクロドメインを特定するように構成されたマイクロドメイン識別コンポーネントであって、各マイクロドメインは、前記幾つかの組織サンプルの１つに関連している、マイクロドメイン識別コンポーネントと、
前記複数のマイクロドメインの選択された一つについてコミュニケーショングラフを構築するように構成されているコミュニケーションネットワークコンポーネントであって、各表現型は、前記コミュニケーショングラフのノードであって、前記コミュニケーショングラフの表現型の各対の間のエッジは、その対における一方の表現型がその対における他方の表現型の存在に与える影響を示す、コミュニケーションネットワークコンポーネントと、
を含んでおり、
前記コミュニケーショングラフの各表現型は、前記マルチパラメータ細胞及び細胞内画像データから得られたデータベクトルによって表され、前記コミュニケーションネットワークコンポーネントは、
表現型の各対について、その対の表現型のデータベクトル間の関連性又は影響の強さの値を決定することで、その対の表現型間の数値関係を確立する工程と、各数値関係について方向性を確立する工程とを含んでおり、表現型の各対間のエッジは、その対における表現型間の数値関係と、その対における表現型間の数値関係の方向性とを示すように構成される、システム。
各関連性又は影響の強さの値は、線形又は非線形の相関係数値である、請求項３３に記載のシステム。
各データベクトルは、幾つかの所定のバイオマーカーの発現値のベクトルであり、前記幾つかの所定のバイオマーカーは、前記マルチパラメータ細胞及び細胞内画像データを生成する際に使用されたものである、請求項３３に記載のシステム。
発現値の各ベクトルは、前記幾つかの所定のバイオマーカーのバイオマーカー強度パターンである、請求項３５に記載のシステム。
各数値関係について方向性を確立する工程は、前記幾つかの所定のバイオマーカーについて、幾つかの受容体－リガンドデータベースに基づいて行われる、請求項３５に記載のシステム。
前記コミュニケーションネットワークコンポーネントは、各データベクトルを解釈して、各表現型について幾つかの活性化の状態を決定する工程と、前記幾つかの活性化の状態の各々を前記コミュニケーショングラフに含める工程とを更に含む、請求項３３に記載のシステム。
その対の表現型のデータベクトル間の関連性又は影響の強さの値を決定する工程は、その対の表現型以外の表現型の交絡効果を除去する工程を含む、請求項３３に記載のシステム。
前記幾つかの多細胞インビトロモデルは、２Ｄ培養物、３Ｄスフェロイド、オルガノイド、及び生体模倣微小生理学システムからなる群から選択される、請求項１に記載の方法。
前記幾つかの多細胞インビトロモデルは、２Ｄ培養物、３Ｄスフェロイド、オルガノイド、及び生体模倣微小生理学システムからなる群から選択される、請求項１３に記載のシステム。
前記幾つかの多細胞インビトロモデルは、２Ｄ培養物、３Ｄスフェロイド、オルガノイド、及び生体模倣微小生理学システムからなる群から選択される、請求項２５に記載の方法。
前記幾つかの多細胞インビトロモデルは、２Ｄ培養物、３Ｄスフェロイド、オルガノイド、及び生体模倣微小生理学システムからなる群から選択される、請求項３３に記載のシステム。