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墨尔本大学开发新工具,还能检测糖尿病的细胞功能障碍

2023-05-19 11:19
来源:澎湃新闻·澎湃号·湃客
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原创 转网 转化医学网

本文为转化医学网原创,转载请注明出处

作者:Alan

导读:空间多重蛋白质组学技术取得最新进展,可以通过检测组织切片中多达80种蛋白质来详细描述细胞表型。这些技术可以生成由数十万个细胞的位置坐标、蛋白质表达强度和形态特征组成的多维数据集。

5月15日,墨尔本大学研究人员在《Nature:Communications》上发表了名为“Spatial analysis with SPIAT and spaSim to characterize and simulate tissue microenvironments”的文章,研究人员开发了SPAT工具包,揭示了多个癌症亚型以及糖尿病细胞功能障碍的特征。

https://www.nature.com/articles/s41467-023-37822-0

研究背景

01

空间技术已彻底改变了研究免疫微环境的方式,特别是在癌症方面。空间蛋白质组学技术揭示了几种实体肿瘤中与预后和免疫检查点抑制剂反应相关的免疫细胞空间模式的巨大复杂性。这些平台现在已经成为帮助询问肿瘤免疫生物学复杂性的重要工具,并定位于为肿瘤分类和治疗选择贡献新一代生物标志物。

除癌症外,空间蛋白质组学技术已被应用于多个领域,例如帮助表征I型糖尿病进展过程中胰岛进化,以及了解结核肉芽肿的结构和复杂的免疫调节。应用并不局限于人类样本,因为这些平台也被用于表征恒河猴对埃博拉感染的免疫反应以及小鼠脾脏和动脉粥样硬化斑块的组成。随着这些平台变得更易访问,应用程序的范围将进一步扩大。

研究方法

02

然而空间分析方法已经落后于技术进步。迄今为止,大多数方法开发工作都集中在通过细胞分割和细胞表型从原始显微镜图像中提取信息。一旦这些数据被捕获,就很少有下游的方法来量化空间数据,这些方法主要集中在简单的基本分析上。除此之外,用于组织空间数据分析的计算工具通常是针对特定平台量身定制的,专注于为空间数据创建基础设施的工程,空间分析方法的发展由于缺乏空间数据模拟器而进一步受到阻碍,从而无法对新方法进行稳健、可重复和定量的评估。目前的点模式模拟器,例如在spatstat22中可用的点模式模拟器,不能反映生物组织中观察到的固有复杂性或常见模式。因此,目前无法对单个方法捕捉和表征不同空间模式的能力进行基准测试。

为帮助空间分析方法的发展与新的空间平台的发展和组织的多样性相适应,研究人员开发了spat(组织的空间图像分析),这是一个平台无关、用户友好型分析工具包,用于描述多重组织图像的空间模式,以及用于空间指标基准的组织细胞空间模式的新型模拟器spaSim(空间模拟器)。通过对前列腺癌、乳腺癌、结肠癌、黑色素瘤和糖尿病的病例研究,确定了与患者生存相关的免疫亚型,并提高了对I型糖尿病细胞功能障碍的理解。

https://www.nature.com/articles/s41467-023-37822-0

SPIAT是空间分析工具包,与来自任何空间技术的数据兼容,生成细胞坐标、细胞表型和/或标记强度表,这些都是SPIAT所需的输入。SPIAT中的方法基于确定性算法、空间统计和数学方程。在6个分析模块和40多个功能中,SPIAT包括可视化、基于距离的分析、共定位度量、无需用户输入的结构和结构边缘检测的自动算法、无需使用阈值的细胞-细胞关系分类以及用于识别细胞邻域的多种算法(图1)。SPIAT还可以量化单个组织切片内组织微环境的异质性。目前为止,也是空间分析中被低估的一个方面。SPIAT有一系列的质量控制步骤,可以检测染色伪影,细胞表型,并排除错误表型的细胞。SPIAT显著增强了对组织微环境进行综合空间分析的能力。算法的实现优化了速度,使其能够在30分钟内在本地计算机上分析至少100万个细胞。

SpaSim是实现的首个组织空间数据模拟器。其目的是在清洁和受控的环境中测试空间度量,以了解在不同参数设置生成的不同空间模式范围内的行为。在spaSim中,模拟图像以从模拟细胞背景开始,使用肿瘤组织的Hardcore过程或正常组织的均匀间隔模型,然后使用随机数采样和使用几何形状分配细胞类。模拟图像概括了组织切片的主要空间特性,包括背景细胞的总体分布,组织区域,与基于点模式的软件包相比,spaSim还可以模拟图像,在提取基本特征(如细胞总数、细胞类型比例、大小和位置)后,再现真实组织图像的空间特性。为简化基准测试,spaSim允许模拟一系列随用户指定的任何参数而变化的图像。

研究意义

03

研究人员开发了出spat,这是一个用于组织空间分析且与平台无关的工具包,还研发出了组织空间数据的第一个模拟器SpaSim。研究人员在黑色素瘤、前列腺癌、结肠癌、乳腺癌和糖尿病的病例表明,SPIAT作为一种患者和细胞邻域分类工具,拥有在生物学背景下识别临床相关的已知和新型亚型的能力。

参考资料:

https://www.nature.com/articles/s41467-023-37822-0

注:本文旨在介绍医学研究进展,不能作为治疗方案参考。如需获得健康指导,请至正规医院就诊。

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