論文の概要: Nondestructive, quantitative viability analysis of 3D tissue cultures using machine learning image segmentation

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2311.09354v1
• Date: Wed, 15 Nov 2023 20:28:31 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-11-17 17:41:19.269277
• Title: Nondestructive, quantitative viability analysis of 3D tissue cultures using machine learning image segmentation
• Title（参考訳）: 機械学習画像分割を用いた3次元組織培養の非破壊的定量的生存率解析
• Authors: Kylie J. Trettner, Jeremy Hsieh, Weikun Xiao, Jerry S.H. Lee, Andrea M. Armani
• Abstract要約: 本稿では,3次元培養における細胞生存率の定量化のための画像処理アルゴリズムについて述べる。 提案アルゴリズムは,1対の人的専門家に対して,数日にわたる全体像と培養マトリクスの合成において,同様の性能を示すことを示す。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Ascertaining the collective viability of cells in different cell culture conditions has typically relied on averaging colorimetric indicators and is often reported out in simple binary readouts. Recent research has combined viability assessment techniques with image-based deep-learning models to automate the characterization of cellular properties. However, further development of viability measurements to assess the continuity of possible cellular states and responses to perturbation across cell culture conditions is needed. In this work, we demonstrate an image processing algorithm for quantifying cellular viability in 3D cultures without the need for assay-based indicators. We show that our algorithm performs similarly to a pair of human experts in whole-well images over a range of days and culture matrix compositions. To demonstrate potential utility, we perform a longitudinal study investigating the impact of a known therapeutic on pancreatic cancer spheroids. Using images taken with a high content imaging system, the algorithm successfully tracks viability at the individual spheroid and whole-well level. The method we propose reduces analysis time by 97% in comparison to the experts. Because the method is independent of the microscope or imaging system used, this approach lays the foundation for accelerating progress in and for improving the robustness and reproducibility of 3D culture analysis across biological and clinical research.
• Abstract（参考訳）: 異なる細胞培養条件下での細胞の集団生存率の確認は、通常、平均測色指標に依存しており、単純な二分読み出しでしばしば報告される。 近年の研究では、セル特性のキャラクタリゼーションを自動化するために、画像に基づくディープラーニングモデルと有効性評価技術を組み合わせている。 しかし,細胞培養条件における細胞状態の持続性と摂動応答を評価するための生存可能性測定のさらなる発展が必要である。 本研究では,3次元培養における細胞生存率の定量化のための画像処理アルゴリズムについて述べる。 提案アルゴリズムは,1対の人的専門家に対して,数日にわたる全体像と培養マトリクスの合成を行う。 膵癌スフェロイドに対する既知の治療の効果を縦断的に検討した。 ハイコンテントイメージングシステムで撮影された画像を用いて、アルゴリズムは個々のスフェロイドおよび全ウェルレベルでの生存率を追跡することに成功した。 提案手法は,専門家と比較して分析時間を97%削減する。 本手法は、使用する顕微鏡やイメージングシステムとは無関係であるため、生物学的・臨床的研究における3次元培養解析の堅牢性と再現性を向上させるための基礎となる。

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