論文の概要: Sampling-Aware 3D Spatial Analysis in Multiplexed Imaging

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2604.07890v1
• Date: Thu, 09 Apr 2026 06:59:15 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2026-04-10 18:34:05.752182
• Title: Sampling-Aware 3D Spatial Analysis in Multiplexed Imaging
• Title（参考訳）: 多重画像におけるサンプリング型3次元空間解析
• Authors: Ido Harlev, Tamar Oukhanov, Raz Ben-Uri, Leeat Keren, Shai Bagon,
• Abstract要約: 高多重顕微鏡は、単一細胞の分解能で組織をリッチに特徴づけることができる。 ほとんどの分析は、本質的に3次元組織組織であるにもかかわらず、2次元の切断に依存している。 直列断面からのスパースかつ一貫した3次元解析を可能にする幾何認識再構成モジュールを提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 6.355732454577005
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Highly multiplexed microscopy enables rich spatial characterization of tissues at single-cell resolution, yet most analyses rely on two-dimensional sections despite inherently three-dimensional tissue organization. Acquiring dense volumetric data in spatial proteomics remains costly and technically challenging, leaving practitioners to choose between 2D sections or 3D serial sections under limited imaging budgets. In this work, we study how sampling geometry impacts the stability of commonly used spatial statistics, and we introduce a geometry-aware reconstruction module that enables sparse yet consistent 3D analysis from serial sections. Using controlled simulations, we show that planar sampling reliably recovers global cell-type abundance but exhibits high variance for local statistics such as cell clustering and cell-cell interactions, particularly for rare or spatially localized populations. We observe consistent behavior in real multiplexed datasets, where interaction metrics and neighborhood relationships fluctuate substantially across individual sections. To support sparse 3D analysis in practice, we present a reconstruction approach that links cell projections across adjacent sections using phenotype and proximity constraints and recovers single-cell 3D centroids using cell-type-specific shape priors. We further analyze the trade-off between section spacing, coverage, and redundancy, identifying acquisition regimes that maximize reconstruction utility under fixed imaging budgets. We validate the reconstruction module on a public imaging mass cytometry dataset with dense axial sampling and demonstrate its downstream utility on an in-house CODEX dataset by enabling structure-level 3D analyses that are unreliable in 2D. Together, our results provide diagnostic tools and practical guidance for deciding when 2D sampling suffices and when sparse 3D reconstruction is warranted.
• Abstract（参考訳）: 高多重顕微鏡は、単一細胞の分解能で組織を豊かな空間的特徴付けを可能にするが、ほとんどの分析は、本質的に3次元の組織組織であるにもかかわらず、2次元の断面に依存している。 空間プロテオミクスで高密度の体積データを取得することはコストと技術的に困難であり、実践者は限られた画像予算の下で2Dセクションまたは3Dシリアルセクションを選択する必要がある。 本研究では, サンプリング幾何が空間統計の安定性にどのように影響するかを考察し, 直列断面からのスパースで一貫した3次元解析を可能にする幾何認識再構成モジュールを提案する。 制御されたシミュレーションにより, 平面サンプリングはグローバルな細胞タイプの存在量を確実に回復するが, 細胞クラスタリングや細胞-細胞相互作用などの局所的な統計量, 特に希少あるいは空間的に局在した個体群に対して高いばらつきを示す。 実多重データセットにおける一貫した振る舞いを観察し、相互作用のメトリクスと近傍の関係は個々のセクション間で大きく変動する。 そこで本研究では,表現型および近接制約を用いて隣接領域の細胞突起を連結し,セル型特異形状を用いた単細胞型3Dセンタロイドを復元する再構成手法を提案する。 さらに, 画像予算の固定化により, 部分間隔, カバレッジ, 冗長性のトレードオフを解析し, 再生ユーティリティを最大化する買収体制を同定する。 本研究では,2次元では信頼性の低い構造レベルの3次元解析を可能にすることで,高密度なX線サンプリングによる公開画像質量サイトメトリーデータセット上の再構成モジュールの有効性を検証し,社内のCODEXデータセット上でのダウンストリームの有用性を実証する。 本研究は,2次元サンプリングが適切で,スパース3次元再構成が保証される時期を決定するための診断ツールと実践的ガイダンスを提供する。

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