論文の概要: Multiplex Imaging Analysis in Pathology: a Comprehensive Review on Analytical Approaches and Digital Toolkits
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2411.00948v1
- Date: Fri, 01 Nov 2024 18:02:41 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2024-11-05 21:26:57.442286
- Title: Multiplex Imaging Analysis in Pathology: a Comprehensive Review on Analytical Approaches and Digital Toolkits
- Title（参考訳）: 病理における多重画像解析:解析的アプローチとデジタルツールキットの総合的考察
- Authors: Mohamed Omar, Giuseppe Nicolo Fanelli, Fabio Socciarelli, Varun Ullanat, Sreekar Reddy Puchala, James Wen, Alex Chowdhury, Itzel Valencia, Cristian Scatena, Luigi Marchionni, Renato Umeton, Massimo Loda,
- Abstract要約: マルチ多重イメージングは、複数のバイオマーカーを1つのセクションで同時に視覚化することを可能にする。
多重画像からのデータは、前処理、セグメンテーション、特徴抽出、空間解析のための洗練された計算方法を必要とする。
PathMLは、画像分析を効率化するAIベースのプラットフォームで、臨床および研究環境では複雑な解釈がアクセス可能である。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.7968706282619793
- License:
- Abstract: Conventional histopathology has long been essential for disease diagnosis, relying on visual inspection of tissue sections. Immunohistochemistry aids in detecting specific biomarkers but is limited by its single-marker approach, restricting its ability to capture the full tissue environment. The advent of multiplexed imaging technologies, like multiplexed immunofluorescence and spatial transcriptomics, allows for simultaneous visualization of multiple biomarkers in a single section, enhancing morphological data with molecular and spatial information. This provides a more comprehensive view of the tissue microenvironment, cellular interactions, and disease mechanisms - crucial for understanding disease progression, prognosis, and treatment response. However, the extensive data from multiplexed imaging necessitates sophisticated computational methods for preprocessing, segmentation, feature extraction, and spatial analysis. These tools are vital for managing large, multidimensional datasets, converting raw imaging data into actionable insights. By automating labor-intensive tasks and enhancing reproducibility and accuracy, computational tools are pivotal in diagnostics and research. This review explores the current landscape of multiplexed imaging in pathology, detailing workflows and key technologies like PathML, an AI-powered platform that streamlines image analysis, making complex dataset interpretation accessible for clinical and research settings.
- Abstract（参考訳）: 従来の病理組織学は、組織部分の視覚的検査に頼って、病気の診断に欠かせない存在であった。
免疫組織化学は、特定のバイオマーカーを検出するのに役立つが、単一のマーカーアプローチによって制限され、完全な組織環境を捕捉する能力を制限する。
多重蛍光や空間転写学のような多重イメージング技術の出現は、複数のバイオマーカーを1つのセクションで同時に可視化し、分子情報と空間情報で形態データを増強することを可能にする。
これは、組織のミクロ環境、細胞間相互作用、および疾患のメカニズムをより包括的に把握し、疾患の進行、予後、治療反応を理解するのに不可欠である。
しかし、多重画像からの広範なデータは、前処理、セグメンテーション、特徴抽出、空間解析のための洗練された計算方法を必要とする。
これらのツールは、大規模な多次元データセットを管理し、生画像データを実行可能な洞察に変換するために不可欠である。
労働集約的なタスクの自動化と再現性と精度の向上により、計算ツールは診断と研究において重要な役割を担っている。
このレビューでは、病理学における多重画像の現在の状況、ワークフローの詳細、および画像分析を効率化するAIベースのプラットフォームであるPathMLのような重要な技術について検討し、複雑なデータセットの解釈を臨床的および研究的な設定で利用できるようにする。
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