徠卡精準空間生物學解決方案簡介（五）

Aivia 基于人工智能的圖像分析軟件

30個Biomarker標記的結腸腺癌組織切片,通過Cell DIVE系統(tǒng)進行成像,使用Aivia的多重細胞檢測方案和自動聚類工具進行分析。

Aivia 采用先進的基于人工智能的軟件架構，構建了一個二維至五維的圖像可視化、分析與數據詮釋的完整平臺，能夠在短短幾分鐘內可靠地處理和重建高度復雜的圖像。分析的主觀性和不易重復性是生物圖像分析中需要克服的關鍵障礙。標準分割方法會導致不符合標準的結果，因此需要進行大量的人工干預，而這很容易出錯。Aivia改變了這一切，Aivia13賦能研究者挖掘空間組學洞見。

 

►Aivia工作流程

 

組織區(qū)域與細胞表型分布。

通過Leiden自動聚類方法進行的組織區(qū)域與細胞表型分布分析。

距離分析與圖像展示。高表達的GLUT1+細胞根據與免疫細胞（青色）的距離進行著色，最近的細胞顯示為紅色，最遠的顯示為綠色。

數據結果可視化⸺柱狀圖，顯示了所有聚類的一項測量的并列比較�？梢赃x擇任何測量參數，包括標記強度或形態(tài)學。
 

數據結果可視化——分組散點圖。通過分組將數據點聚合到一起中，以幫助更好地查看數據。圓圈的大小對應于每個組中的數據點數量。每個組或子組以不同的顏色表示。
 

數據結果可視化——樹狀圖，用戶可以選擇包括標記物強度或形態(tài)在內的任何測量。樹狀圖顯示有助于跨聚類進行輕松比較。
 

數據結果可視化——熱圖，顯示兩項測量之間的皮爾遜相關性。
 

數據結果可視化——小提琴圖。展示多組數據的分布狀態(tài)以及概率密度。
 

降維分析是一種強大的工具,通過將數據表示為較低維度的數據，可視化和理解具有高維度的數據。Aiva中有三種維度規(guī)約方法:

1.UMAP-比t-SNE更快

2.PacMAP-比UMAP更快,并且更好地保留了高維數據的局部和全局結構

3. t-SNE

 

►方案特點

• 易于使用的深度學習分割和分類工具
• 打開、查看和交互大型多路復用二維圖像(最多100個通道，檢測到超過100萬個對象)
• 使用人工智能在大型多路復用二維圖像中準確分割具有不同形態(tài)學的細胞
• 分析的樣本多種多樣,包括明場、熒光，組織全景、組織ROI和組織芯片
• 使用基于人工智能的表型分析或數據驅動的無監(jiān)督自動表型分析發(fā)現圖像中的細胞表型
• 使用免費的Aivia Community軟件輕松打開和交互式探索來自任何地方的2到5D顯微數據集

Aivia組織芯片識別與分析

 

明場分析

K-means聚類分析

DM3000傳統(tǒng)病理染色明場成像，通過Aivia打開數據
 

Pixel Classifer進行細胞圈選與分割
 

基于細胞面積進行K-means聚類分析，同一顏色代表一種細胞群體
 

不同細胞群體按照面積大小進行數量的統(tǒng)計分布

 

熒光分析

Cell DIVE+Aivia繪制結腸腺癌免疫圖譜

Cell DIVE技術獲取結腸腺癌(CAC)組織成像。針對包括白細胞譜系、上皮細胞、基質細胞和內皮細胞類型的約30種生物標志物來表征人類結腸腺癌組織中的腫瘤免疫微環(huán)境。

Cell DIVE原始數據(左)與Aivia 以AI為基礎的細胞膜和細胞核分割(右)

生物標記物識別與細胞分型

 

CAC內的聚類分析揭示了標記物之間的等級關系。熱圖表示給定聚類中標記物強度的測量值。使用AIVIA上的PhenoGraph Leiden算法識別的20種聚類，用來識別CAC組織中標記物之間的復雜和非線性關系

降維分析(UMAP)顯示所有已識別的表型簇,并將這些簇分組。CAC組織內的各種標志物和標志物組以腫瘤發(fā)生增殖標志物(橙色)、髓細胞標志物(綠色)、血管標志物(紅色)、淋巴標志物(粉紅色)和代謝標志物(藍色)的形式廣泛聚集

 

►科研成果發(fā)表（部分）

1.Stringer C, Wang T, Michaelos M, Pachitariu M. Cellpose: a generalist algorithm for cellular segmentation. Nature Methods.(2021)

2.Traag, V.A., Waltman, L. & van Eck, N.J. From Louvain to Leiden: guaranteeing well- connected communities. Sci Rep (2019).

3.MacQueen, J. Some methods for classification and analysis of multivariate observations. Proceedings of the Fifth Berkeley Symposium on Mathematical Statistics and Probability, Volume 1: Statistics.(1967).

 

《徠卡精準空間生物學解決方案》

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