Les scientifiques de l'École de médecine ICAHN du mont Sinaï ont développé un nouvel outil de calcul puissant qui pourrait transformer la façon dont les tissus cancer sont analysés et aider à ouvrir la voie à des traitements plus personnalisés. L'étude, publiée dans Génie biomédical de la natureprésente Marqo, un processus d'analyse d'image de nouvelle génération qui extrait des informations cellulaires et spatiales détaillées à partir de lames de tissu tumoral avec une précision et une évolutivité sans précédent.
Développé par une équipe dirigée par Sacha Gnjatic, PhD, professeur d'immunologie et d'immunothérapie à l'École de médecine ICAHN, Marqo rationalise la tâche complexe de l'analyse d'immunohistochimie (IHC) et d'immunofluorescence (IF), qui sont produites via des méthodes de coloration couramment utilisées pour détecter les cellules immunitaires et d'autres biomarqueurs dans les tissus cancéreux.
Lorsque quelqu'un a un cancer, les pathologistes inspectent les coupes de tissus colorés au microscope pour voir quelles cellules sont présentes et comment elles sont disposées. Le faire à la main est à intensité de main-d'œuvre et est généralement limité aux petites zones de l'échantillon.
Marqo relève ce défi de trois manières clés: premièrement, tandis que d'autres outils peuvent traiter des images entières, ils obligent souvent les utilisateurs à couper les diapositives dans des correctifs ou à s'appuyer sur des clusters informatiques coûteux. Marqo garde les diapositives intactes et termine le travail en quelques minutes plutôt qu'en heures, même sur les unités de traitement graphiques standard. Deuxièmement, Marqo travaille avec une gamme d'IHC courants et si les technologies de coloration, facilitant les comparaisons d'étude à étude et de renforcement de la reproductibilité. Troisièmement, Marqo signale automatiquement les cellules positives probables et attribue des coordonnées et des intensités de marqueur, puis remet la validation finale au pathologiste, en gardant l'expertise humaine au centre du flux de travail.
Nous avons conçu MARQO pour combler un écart majeur dans le domaine: transformer des images complexes entières entières en données structurées et structurées rapidement et de manière cohérente. En automatisant le travail lourd, nous permettons aux experts de se concentrer sur l'interprétation et la découverte. «
Sacha Gnjatic, PhD, professeur d'immunologie et d'immunothérapie à l'École de médecine ICAHN
Bien que Marqo soit actuellement conçu pour l'utilisation de la recherche et n'a pas été validé pour les diagnostics cliniques, sa compatibilité avec les méthodes de coloration clinique standard pourrait permettre de futures applications dans les laboratoires de pathologie.
L'équipe de recherche prévoit de continuer à développer MARQO en améliorant son interface utilisateur, en ajoutant des outils avancés d'analyse spatiale et de quartier et en élargissant son utilisation dans des environnements informatiques hautes performances pour prendre en charge des projets à grande échelle impliquant des millions de diapositives de tissu numérisées.
« Cette plate-forme pourrait accélérer la découverte de biomarqueurs, améliorer la façon dont nous prédisons quels patients bénéficieront de traitements spécifiques et soutiennent finalement le développement de diagnostics de cancer plus précis », a déclaré le Dr Gnjatic.
Les co-auteurs incluent Mark Buckup (maintenant étudiant en DM / PhD à l'Université de Californie San Diego); Edgar Gonzalez-Kozlova, PhD, professeur adjoint d'immunologie et d'immunothérapie dans le laboratoire gnjatique; Igor Figueiredo, ingénieur informatique; Pauline Hamon, PhD (aujourd'hui faculté junior en France); et Giorgio Ioannou, assistante de recherche senior et mène sur la plate-forme d'imagerie du MIHC.
Financement fourni par le National Cancer Institute (subventions U24, P01 et U01), avec un financement de semences de l'École de médecine ICAHN du mont Sinaï.
