論文の概要: Spatio-Temporal Analysis of Patient-Derived Organoid Videos Using Deep
Learning for the Prediction of Drug Efficacy
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2308.14461v1
- Date: Mon, 28 Aug 2023 09:58:34 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2023-08-29 14:32:57.253849
- Title: Spatio-Temporal Analysis of Patient-Derived Organoid Videos Using Deep
Learning for the Prediction of Drug Efficacy
- Title(参考訳): 深層学習による患者由来オルガノイドビデオの時空間分析による薬物効用予測
- Authors: Leo Fillioux, Emilie Gontran, J\'er\^ome Cartry, Jacques RR Mathieu,
Sabrina Bedja, Alice Boil\`eve, Paul-Henry Courn\`ede, Fanny Jaulin, Stergios
Christodoulidis, Maria Vakalopoulou
- Abstract要約: PDOのタイムラプス顕微鏡ビデオからリアルタイム薬物効果を評価するための新しいスクリーニング手法を提案する。
本研究では, ATPの予測において, データの時間的変動が重要な要因であることを示す。
- 参考スコア(独自算出の注目度): 1.3606622227036818
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: Over the last ten years, Patient-Derived Organoids (PDOs) emerged as the most
reliable technology to generate ex-vivo tumor avatars. PDOs retain the main
characteristics of their original tumor, making them a system of choice for
pre-clinical and clinical studies. In particular, PDOs are attracting interest
in the field of Functional Precision Medicine (FPM), which is based upon an
ex-vivo drug test in which living tumor cells (such as PDOs) from a specific
patient are exposed to a panel of anti-cancer drugs. Currently, the Adenosine
Triphosphate (ATP) based cell viability assay is the gold standard test to
assess the sensitivity of PDOs to drugs. The readout is measured at the end of
the assay from a global PDO population and therefore does not capture single
PDO responses and does not provide time resolution of drug effect. To this end,
in this study, we explore for the first time the use of powerful large
foundation models for the automatic processing of PDO data. In particular, we
propose a novel imaging-based high-throughput screening method to assess
real-time drug efficacy from a time-lapse microscopy video of PDOs. The
recently proposed SAM algorithm for segmentation and DINOv2 model are adapted
in a comprehensive pipeline for processing PDO microscopy frames. Moreover, an
attention mechanism is proposed for fusing temporal and spatial features in a
multiple instance learning setting to predict ATP. We report better results
than other non-time-resolved methods, indicating that the temporality of data
is an important factor for the prediction of ATP. Extensive ablations shed
light on optimizing the experimental setting and automating the prediction both
in real-time and for forecasting.
- Abstract(参考訳): 過去10年間で、患者由来のオルガノイド(pdos)が、生き生きとした腫瘍アバターを生成する最も信頼できる技術として出現した。
PDOは元の腫瘍の主な特徴を保ち、前臨床および臨床研究のためのシステムとして選択される。
特にpdosは、特定の患者からの生きた腫瘍細胞(例えばpdos)が抗がん剤のパネルに曝露される、前生存中の薬物試験に基づく機能的精密医学(fpm)の分野に関心を寄せている。
現在、アデノシン三リン酸(ATP)ベースの細胞生存測定は、薬物に対するPDOの感受性を評価するための金標準試験である。
読み出しは、全世界のPDO集団からのアッセイの最後に測定され、従って単一のPDO応答を捉えず、薬物効果の時間分解を提供しない。
そこで本研究では,pdoデータの自動処理に強力な大規模基礎モデルを用いることを初めて検討する。
特に,pdosのタイムラプス顕微鏡映像からリアルタイム薬物有効性を評価するための画像ベースの高スループットスクリーニング手法を提案する。
最近提案されたセグメンテーションとDINOv2モデルのためのSAMアルゴリズムは、PDO顕微鏡フレームを処理するための包括的なパイプラインに適応している。
さらに,複数インスタンス学習環境で時間的特徴と空間的特徴を融合してatpを予測するための注意機構を提案する。
他の非時間分解法よりも良好な結果を報告し,データの時間性がatpの予測に重要な要因であることを示した。
大規模な改善は、実験的な設定を最適化し、リアルタイムと予測の両方で予測を自動化することに光を当てた。
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