基于深度学习的mIHC图像自动化细胞注释和分类

产品简介：
阔然生物推出的一站式NGP检测方案可对肿瘤微环境进行全面解析，检测方案可纳入pan-CK、CD3、CD20、CD66b和CD68等指标，深入研究基于mIHC图像的自动化细胞注释和分类。

基于深度学习的mIHC图像自动化细胞注释和分类

研究背景：
HE染色是临床病理诊断的常规手段。组织病理学的单细胞分析为理解疾病进展和治疗反应背后的复杂细胞相互作用提供了一种强大的工具。然而，现有的努力受到低效且容易出错的人工注释的阻碍。

研究结论：
该研究没有使用人工注释，而是利用多重荧光免疫组化（mIHC）根据细胞谱系蛋白标记来定义细胞类型。通过在单细胞水平上将HE图像与同一组织切片的mIHC图像进行共配准，创建了一个包含1,127,252个细胞的高质量注释数据集，这些细胞来自组织微阵列核心。训练了一个深度学习模型，该模型结合了自监督学习和领域适应，能够在HE图像上对四种细胞类型进行分类，总体准确率为86%-89%，并且该细胞分类模型适用于全切片图像。还发现肿瘤微环境中特定免疫细胞之间的空间相互作用与患者的生存率和对免疫检查点抑制剂的反应有关。该研究为标准组织病理学的单细胞分析提供了一种可扩展的方法，并可能有助于发现用于精准肿瘤学的新空间生物标志物。

阔然生物医药科技（上海）有限公司

Shanghai KR Pharmtech, Co., Ltd.