(57)【要約】  組織サンプルの組織分類方法及びシステムが提供される。方法及びシステムは、組織画像データを、組織画像データにおける個々の細胞又は細胞内構造がＢＥＴＮのノードに対応するようにＢＥＴＮに変換し、関心の組織型を表す特徴集合に基づいて特徴ベクトルを定義し、特徴ベクトルの１以上の特徴の類似性基準に基づいてＢＥＴＮのノードをクラスタ化し、ＢＥＴＮのノードのグループ分けに基づいて組織画像データのノードを分類する。【選択図】【特許請求の範囲】
【請求項１】
組織サンプルの組織分類方法であって、
組織サンプルから組織画像データを取得する段階と、
組織画像データにおける個々の細胞又は細胞内構造がＢＥＴＮのノードに対応するように組織画像データをＢＥＴＮに変換する段階と、
組織型を表す特徴集合に基づいて特徴ベクトルを定義する段階と、
特徴ベクトルの１以上の特徴の類似性基準に基づいてＢＥＴＮのノードをグループ分けする段階と、
ＢＥＴＮのノードのグループ分けに基づいて組織画像データのノードを分類する段階と
を含む方法。
【請求項２】
組織画像データが、空間情報、形態情報、バイオマーカー情報又はこれらの組合せを含む、請求項１記載の方法。
【請求項３】
当該方法が特徴集合を決定する段階をさらに含んでいて、特徴集合を決定する段階が、
細胞特徴、細胞内特徴、タンパク質発現に基づく特徴又はこれらの組合せを決定し、
関心ターゲットを表す複数の特徴から１以上の特徴を選択する
ことを含む、請求項１又は請求項２記載の方法。
【請求項４】
ノードを分類する段階が、ＢＥＴＮにおけるノードの対の間の連結性を決定するアルゴリズムを用いることを含む、請求項１乃至請求項３のいずれか１項記載の方法。
【請求項５】
前記アルゴリズムが近傍式特徴を使用或いは頻出サブグラフを決定するための分類子アルゴリズムを使用する、請求項４記載の方法。
【請求項６】
近傍式特徴が、ロバスト性、媒介性、クラスタサイズ、クラスタリング係数、次数、中心性、フロー又はこれらの組合せを含む、請求項５記載の方法。
【請求項７】
アルゴリズムは、センターピースサブグラフ（ＣｅＰＳ）、グラフベース階層的概念クラスタリング、例を使用した部分構造探索（ＳＵＢＤＵＥ）、アプリオリベースアルゴリズム、ＧｒＡｐｈ・シーケンス・ツリー抽出（ＧＡＳＴＯＮ）、グラフベース推論、スパニングツリーベース最大グラフマイニング（ＳＰＩＮ）、グラフベース部分構造パターンマイニング（ｇＳｐａｎ）、高速な頻出サブグラフマイニング（ＦＦＳＭ）、リープ検索又はこれらの組合せの１以上を使用して少なくとも部分的に導出される、請求項４記載の方法。
【請求項８】
解析のためにグラフをツリーに変換することによって又はデータからツリーを直接形成することによって、近傍式特徴は少なくとも部分的に導出される、又は、分類は実施される、請求項５記載の方法。
【請求項９】
特徴ベクトルを定義するために、組織画像データを前処理することをさらに含む、請求項１乃至請求項８のいずれか１項記載の方法。
【請求項１０】
組織画像データを前処理することは、ノードをグループ分けする前にベースライン結果を提供することを含む、請求項９記載の方法。
【請求項１１】
ベースライン結果を提供することは、特徴ベクトルのための監督式機械学習を適用することを含む、請求項１０記載の方法。
【請求項１２】
ベースライン結果に基づいて特徴集合を修正することをさらに含む、請求項１０記載の方法。
【請求項１３】
修正特徴集合の１以上の特徴について組織サンプルのベースラインミーンを決定することをさらに含む、請求項１２記載の方法。
【請求項１４】
ノードの対についての特徴の平均値をベースラインミーンと比較することであって、それにより、ノードの対のノード間の接続の可能性を決定する、比較することをさらに含む、請求項１３記載の方法。
【請求項１５】
ノードをグループ分けすることは、ネットワーク編成から導出されたデータ、オリジナルの空間データ、タンパク質発現ベータ又はこれらの組合せを含む、請求項１乃至請求項１４のいずれか１項記載の方法。
【請求項１６】
ノードの対の間にリンクが形成されると、ＢＥＴＮを更新することをさらに含む、請求項１乃至請求項１５のいずれか１項記載の方法。
【請求項１７】
組織サンプル内の任意の誤分類されたノードを識別することをさらに含む、請求項１乃至請求項１６のいずれか１項記載の方法。
【請求項１８】
細胞又は細胞間の関係を手作業で識別し、
ＢＥＴＮ内で類似の細胞又は関係を識別するために、識別された細胞又は識別された細胞間の関係に基づいて訓練用モデルを形成する
ことをさらに含む、請求項１乃至請求項１７のいずれか１項記載の方法。
【請求項１９】
組織サンプルの細胞についてタンパク質発現データのセットを、組織画像データ上にオーバレイすることをさらに含む、請求項１乃至請求項１８のいずれか１項記載の方法。
【請求項２０】
ノードの分類データを、組織画像データの対応する細胞上にマッピングすることをさらに含む、請求項１９記載の方法。
【請求項２１】
組織画像を取得することは、１以上のバイオマーカーについてタンパク質発現データを明らかにするために処理された組織サンプルの顕微鏡の視野の２以上の組織画像を取得することを含む、請求項１乃至請求項２０のいずれか１項記載の方法。
【請求項２２】
ＢＥＴＮを決定することは、
確率的ネットワークを決定し、
ＢＥＴＮを決定するために、確率的ネットワークの各ノードについて１以上のバイオマーカーに対応するタンパク質発現データのセットを組み合わせる
ことを含む、請求項１乃至請求項２１のいずれか１項記載の方法。
【請求項２３】
組織サンプルの組織分類方法であって、組織サンプルは、１以上のバイオマーカーのタンパク質発現の１以上のレベルを明らかにするために処理されている、方法であって、
組織サンプルの１以上の組織画像を取得し、
確率的ネットワークを、確率的ネットワーク内の各ノードが組織画像内の細胞に対応するように、組織画像に基づいて決定し、
１以上のバイオマーカーのタンパク質発現のレベルを組み合わせることによってＢＥＴＮを決定し、
ＢＥＴＮの特徴集合に基づいて特徴ベクトルを決定し、それにより、特徴ベクトルは、関心の組織型を表し、
特徴ベクトルに基づいて類似性基準を満たすノードを決定し、
アルゴリズムを使用してノードを分類し、
ノードの分類データを、組織画像の対応する細胞上にオーバレイする
ことを含む、方法。
【請求項２４】
組織サンプルを解析するための画像解析システムであって、
組織サンプルを撮像するように構成される撮像デバイスと、
プロセッサとを備え、プロセッサは、ＢＥＴＮを、組織画像データ内の個々の細胞がＢＥＴＮにおけるノードに対応するように組織画像データに基づいて決定し、関心の組織型を表す特徴集合に基づいて特徴ベクトルを定義し、ノードの特徴集合の類似性基準に基づいてＢＥＴＮのノードをクラスタ化し、ＢＥＴＮのノードのグループ分けに基づいて組織画像データ内の細胞を分類するようにプログラムされる、システム。
【請求項２５】
組織サンプルの２以上の細胞を手作業でグループ分けするように構成される相互作用インタフェースをさらに備える、請求項２４記載のシステム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明の実施形態は、組織画像に関し、より具体的には、組織画像からコンテンツを抽出するための、組織画像内の対象物の分類に関する。
【背景技術】
【０００２】
細胞レベルでの組織分類は、医療診断又は医療予知のために望ましい。通常、診断又は予知のために、病理学者は、生検（バイオプシー）によって組織サンプルを採取し、高解像度の顕微鏡で組織サンプルを観察し、その画像を手作業で解析する。病理学者は、組織画像から、組織型を決定するか又は診断又は予知情報を得るために訓練及び経験に頼る。病理学者によって所望される情報のタイプに応じて、組織サンプルを観察するために、異なるバイオマーカー染色が使用される。各染色は、組織の特有のビューを提供し、組織の一部分に関する特有の情報を含む。異なるタイプの細胞及び細胞部分によるバイオマーカー染色の摂取の差は、組織内の細胞を区別し定量化するために使用される。解析を必要とする画像に関してユーザ（すなわち、病理学者）によって実施される組織分類法は、基本的な組織型を分類するのに有効である場合があるが、これらの方法は、高い非効率性及びユーザ変動性に苦しむ。同様に、手作業による方法は、複数の染色にわたって組織を観察することから獲得されうる複雑な情報を利用することができず、再現性を欠きうる。
【０００３】
画像のデジタル化が、非効率性の問題の一部を低減するために使用される。しかし、画像をデジタル化しても、方法は、迅速で正確で複雑な結果をユーザが生成する能力に主に依存する。
【０００４】
異なる染色を使用して集められた情報を組み合わせることによって、組織サンプルのより包括的な映像を得ることができる。画像レジストレーションによって、同じ組織についての異なる染色の画像が整列されて、多重画像を形成することができる。各染色から、特有のデータコンテンツの全てを使用して、画像区分化を、細胞内レベル及び細胞間レベルで実施することができる。このプロセスの結果は、全ての染色について、それぞれの細胞、細胞膜、細胞核、及び細胞の細胞質についての、サイズ、形状、及び染色レベルに関する定量的情報を含むデータセットを提供することができる。しかし、画像区分化プロセスは、時として、失敗する場合がある、細胞を誤分類する場合がある、又は、アーチファクト又は焦点外画像を扱うことができない場合がある。
【０００５】
標識された十分な訓練用データがある場合、従来の分類技法は、患者固有、腺固有、及び組織固有とすることができる分類子を生み出すことが可能である場合がある。適切なアノテーションツール及びリアルタイム分類によって、これらの分類技法は、機械学習技法と共に、臨床状況で固有のタスクを実施することができる。しかし、これらの分類技法は、いろいろな腺構成及び組織型を管理できない。
【０００６】
したがって、自動化され、より信頼性がある組織区分化及び分類の強化された方法を有し、診断及び予知情報並びに後続の処理を強化し、組織分類におけるコスト及びエラーを低減することが望ましい。
【発明の概要】
【０００７】
一例では、組織サンプルの組織分類法が提供される。方法は、組織サンプルから組織画像データを取得することを含み、その技術的効果は、組織画像データにおける個々の細胞又は細胞内構造がＢＥＴＮ（biomarker enhanced tissue network；バイオマーカー増強組織ネットワーク）のノードに対応するように組織画像データをＢＥＴＮに変換し、関心の組織型を表す特徴集合に基づいて特徴ベクトルを定義し、特徴ベクトルの１以上の特徴の類似性基準に基づいてＢＥＴＮのノードをグループ分けし、ＢＥＴＮのノードのグループ分けに基づいて組織画像データのノードを分類することである。
【０００８】
別の例では、組織サンプルの組織分類法が提供され、組織サンプルは、１以上のバイオマーカーのタンパク質発現の１以上のレベルを明らかにするために処理され、その技術的効果は、組織サンプルの１以上の組織画像を取得し、確率的ネットワークを、確率的ネットワーク内の各ノードが組織画像内の細胞に対応するように組織画像に基づいて決定し、１以上のバイオマーカーのタンパク質発現のレベルを組み合わせることによってＢＥＴＮを決定し、特徴ベクトルを、特徴ベクトルが関心の組織型を表すようにＢＥＴＮの特徴集合に基づいて決定し、特徴ベクトルに基づいて類似性基準を満たすノードを決定し、アルゴリズムを使用してノードを分類し、ノードの分類データを、組織画像の対応する細胞上にオーバレイすることである。
【０００９】
組織サンプルを解析するための画像解析システムの実施形態が提供される。システムは、組織サンプルを撮像するように構成される撮像デバイスと、プロセッサとを備え、プロセッサは、ＢＥＴＮを、組織画像データ内の個々の細胞がＢＥＴＮにおけるノードに対応するように組織画像データに基づいて決定し、関心の組織型を表す特徴集合に基づいて特徴ベクトルを定義し、ノードの特徴集合の類似性基準に基づいてＢＥＴＮのノードをクラスタ化し、ＢＥＴＮのノードのグループ分けに基づいて組織画像データ内の細胞を分類するようにプログラムされる。
【００１０】
本発明のこれらのまた他の特徴、態様、及び利点は、以下の詳細な説明が、添付図面を参照して読まれると、よりよく理解されるであろう。その図面では、同じ符号は、図面全体を通して同じ部品を示す。
【図面の簡単な説明】
【００１１】
【図１】組織サンプルのＢＥＴＮのノードとしての個々の細胞を使用する組織分類のための例示的な方法のフローチャートである。
【図２】類似性基準を使用して所与のノードの対の間のリンク編成を決定するための例示的な方法のフローチャートである。
【図３】組織サンプルのＢＥＴＮにおけるノードとしての個々の細胞を使用する組織分類のための例示的なシステムのブロック図である。
【図４】組織サンプル内の２以上の組織型を区別するために組織分類を受けた後の組織サンプルの例示的なＢＥＴＮの画像である。
【図５】連結性アルゴリズムが、組織を分類するための近傍式特徴として媒介性を含む、例示的なＢＥＴＮの一部分の画像である。
【図６】連結性アルゴリズムが、組織を分類するための近傍式特徴としてクラスタリング係数を含む、例示的なＢＥＴＮの一部分の画像である。
【図７】連結性アルゴリズムが、組織を分類するための近傍式特徴として次数を含む、例示的なＢＥＴＮの一部分の画像である。
【図８】個々の細胞アイデンティティが対応するノード上にオーバレイされた状態のバイオマーカー染色済み組織画像データの例の画像である。
【発明を実施するための形態】
【００１２】
組織を分類するためのシステム及び方法を、組織サンプルの自動化インテリジェント細胞及び細胞内分類のために構成することができる。組織画像から得られるデータは、空間データ、形態データ、及びバイオマーカーデータ又は染色関連データを含むことができる。空間情報は、組織画像を構成する個々の細胞の近傍細胞に関する情報を含むことができる。例えば、空間情報は、１以上の細胞の近傍細胞の型及び数に関する情報を含むことができる。形態情報は、組織サンプル内で提示される場合がある異なる型の細胞（例えば、間質細胞又は上皮細胞）に関する情報を含むことができる。
【００１３】
組織画像を、細胞及び細胞内レベルでデジタル的に区分化することができる。すなわち、組織を、個々の細胞単位に区分化することができる。細胞単位を、限定はしないが、核、膜、及び細胞質などの細胞内コンパートメントにさらに区分化することができる。画像データは、各細胞の１以上のコンパートメントから得られることができる。バイオマーカーのタンパク質発現のレベルなどの特徴は、個々の細胞の異なるコンパートメントから得られることができる。タンパク質発現のレベルは、例えば、そのコンパートメントに関連する全ての細胞についてそのバイオマーカーについてのプローブに関連する標識からの信号強度の指示子である。そのため、細胞の所与のコンパートメントについて各バイオマーカーに関連する信号強度を評価するために、細胞の所与のコンパートメントに関連する全ての細胞にわたって和がとられることができる。
【００１４】
ある例では、組織分類法は、組織サンプルから組織画像データを取得することを含むことができる。組織画像は、１以上の組織画像からのデータを含むことができる。組織画像は、１以上のバイオマーカーについてタンパク質発現データを明らかにするために処理される組織サンプルの視野を含むことができる。組織画像データは、ＢＥＴＮに変換されることができ、それにより、組織画像データにおける個々の細胞又は細胞内構造は、ＢＥＴＮにおけるノードに対応する。関心の組織型を表す特徴集合に基づく特徴ベクトルを定義することができる。ＢＥＴＮのノードを、特徴ベクトルの１以上の特徴の類似性基準に基づいてクラスタ化又はグループ分けすることができる。閾値設定について望ましい値を含むグループ分けされたノードは、ＢＥＴＮ内で区分化されることができる。ノードの分類データを、組織画像データの対応する細胞上にマッピングすることができる。バイオマーカー染色データ及び分類データを含む組織画像データを、表示することができる。
【００１５】
特許請求される本発明の主題をより明確にかつ簡潔に述べ指摘するために、以下の定義が、以下の説明及び添付特許請求の範囲で使用される特定の用語について提供される。本明細書全体を通して、特定の用語の例示は、非制限的な例として考えられるべきである。
【００１６】
本明細書で用いる「媒介性（betweenness）」という用語は、あるノードが、ネットワーク内で他のノードの間に存在する範囲を指す。
【００１７】
本明細書で用いる「クラスタサイズ」という用語は、特定のノードがそれに接続するか又は関連するノードの数を指す。特定のノードを、クラスタサイズによって表される数のノードに直接的に又は（他のノードを介して）間接的に接続することができる。
【００１８】
本明細書で用いる「クラスタリング係数」という用語は、ノードの２つのアソシエイト（associate）がそれら自体でアソシエイトである可能性の尺度を指す。
【００１９】
本明細書で用いる「次数（degrees）」又は「次数の数（degrees number）」という用語は、あるノードが、直接接続又はリンクされるノードの数を指す。
【００２０】
本明細書で用いる「中心性（centrality）」という用語は、特定のノードがネットワークにどれほどうまく接続しているかの指標である。例えば、媒介性と次数は中心性の尺度である。
【００２１】
本明細書で用いる「フロー（flow）」という用語は、特定のノードが、ノードの全ての対の間の最大フローの和に寄与する程度を指す。
【００２２】
組織分類法を、単一組織サンプル又は複数組織サンプルに関して実施することができる。サンプルを、単一被検体又は複数被検体から取出す（draw）ことができる。一実施形態では、組織分類法を、組織サンプル内の異なる細胞型を分類するために使用することができる。別の実施形態では、特定の被検体内の異なる場所からの組織サンプルを、分類することができる。例えば、被検体の同じ器官からの間質組織及び上皮組織が区分化されて、２つの組織間の差を決定することができる。別の実施形態では、異なる被検体から得られる類似の組織型のサンプルを、検査することができる。例えば、評価中の特定の薬物で処理される２以上の被検体からの腫瘍組織が検査されて、異なる被検体の組織に関する処理の影響の量を決定することができる。
【００２３】
プリプロセス段階として、分類される組織サンプルを、エピトープ特異的抗体断片などの抗体代用物の標識抗体で処理することができる。組織に結合する各標識の量を測定することができる。抗体又は抗体代用物は、関心のバイオマーカーに特異的であり、通常、適切な波長の光で問い掛けられると光学信号を生成する成分で直接的に又は間接的に標識される。一実施形態では、組織サンプルを、異なるバイオマーカーに特異的な抗体又は抗体代用物を含む各処理によって反復して処理することができる。一実施形態では、直前の処理からの信号生成を、光学的又は化学的方法を使用することによって無効にすることができる。抗体又は抗体代用物によって関心のバイオマーカーに結合された各標識の量を、適した波長の放射を組織サンプルに受けさせ、その応答を撮像することによって測定することができる。
【００２４】
スライドを、例えば細胞学プロシージャを使用して、標識バイオマーカープローブで染色することができる。一実施形態では、各スライドの初期染色は、限定はしないが、核、細胞質、及び膜などの細胞コンパートメントの１以上についてバイオマーカーの使用を含むことができる。一実施形態では、バイオマーカープローブに付着した標識がブリーチされるときにブリーチされないバイオマーカーを使用することができる。これらのプロシージャは、一般に、スライド組織内のバイオマーカーを、標識プローブにアクセス可能にし、所望の期間、調製済みスライドによって標識プローブを培養することを含む。スライドを、それぞれが異なるバイオマーカーにとって特異的であるいくつかの標識バイオマーカープローブによって同時に培養することができる。しかし、スライドによって同時に培養することができる標識プローブの数に対する実用上の制限が存在する場合がある。その理由は、各標識プローブが、他の標識プローブによって生成される信号から、かなり識別可能な信号を生成することを要求される。一実施形態では、バイオマーカーのセットに特異的な標識プローブのセットを、スライドを染色するために使用することができ、その後、光学的又は化学的に、標識を、信号を生成する能力を破壊するためにブリーチすることができる。異なるバイオマーカーに特異的であるが、以前の染色段階で使用された成分と同一の標識成分を有する標識プローブの別のセットがその後使用されて、同じスライドを染色することができる。このアプローチを、関心のバイオマーカーの全てについて染色された同じスライドから画像が取得されるまで、反復して使用することができる。
【００２５】
バイオマーカーを、検査される生物学的現象に従って好都合に選択することができる。例えば、特定の生物学的経路が検査下の現象に関わる場合、その経路に関わるタンパク質又はそれらのタンパク質をコードするＲＮＡを、適したバイオマーカーとして選択することができる。
【００２６】
バイオマーカーの発現のレベルの指標を与え、おそらくは、選択された組織の生物学的状態又は履歴に応答して変動するための、履歴検査に適する任意のバイオマーカーを使用することができる。バイオマーカーは、ＤＮＡ、ＲＮＡ、又はタンパク質ベース、或いはその組合せとすることができる。そのため、その組織内の全ての細胞の間での発生の平均レベルと異なる発生のレベルを有する所与の遺伝子を有する組織内の細胞のパターンを決定することができる。同様に、ＲＮＡ又はタンパク質発現の異なるレベルを有する細胞のパターンを決定することができる。
【００２７】
関心のバイオマーカーの発現のレベルを、適切な条件下で信号を生成することができる標識に関連するバイオマーカーに特有のプローブによって組織のスライドを染色することによって評価することができる。２つの有用なプローブは、関心のＤＮＡ又はＲＮＡに相補的な配列を有するＤＮＡプローブ、或いは、抗体又はＤＮＡ、ＲＮＡ、又はタンパク質とすることができる関心のバイオマーカーに特異的に結合するエピトープ特異的領域を有する抗体断片などの抗体代用物である。いくつかの例では、標識から得られる信号の強度が、そのターゲットに結合したプローブの量を示すように、プローブが標識されることが重要である。
【００２８】
適したプローブの１つの非制限的な例は、可用性及び十分に確立された特徴付けの観点から、関心のバイオマーカーについて特異的であるモノクロナール抗体又はポリクロナール抗体である。いろいろなバイオマーカーに特異的な市販の抗体が存在する。これらの抗体の多くを標識に関連付けるメカニズムは十分に確立されている。多くの場合、これらの抗体の結合挙動も十分に確立されている。
【００２９】
組織画像を、組織サンプルの処理及び撮像によって取得することができる。ある実施形態では、処理は、組織サンプルのスライドを調製すること、並びに、細胞境界、細胞コンパートメント境界、及び選択されたバイオマーカーの発現のレベルを識別するために、組織を染色するための適したバイオマーカーを使用して組織を染色することを含むことができる。ある実施形態では、バイオマーカー染色組織サンプルを、組織分類のために撮像することができる。撮像は、１以上の所望の視野のデジタル的撮像を含むことができる。組織画像は、バイオマーカータンパク質発現を含むことができる。撮像は、蛍光撮像を含むことができる。
【００３０】
代表的な数の視野を、サンプルに性質に応じて各組織サンプルについて選択することができる。例えば、スライドが単一組織サンプルで作られる場合、多数の視野が利用可能であるとすることができ、一方、検査のターゲットが組織マイクロアレイ（tissue microarray）（ＴＭＡ）である場合、より制限された数の視野が実用的であるとすることができる。
【００３１】
ある実施形態では、各視野の画像は、適切な顕微鏡及び適切な品質の制御ルーチンに結合されたデジタルカメラによって取得される。一例では、顕微鏡は、蛍光画像を取込むように設計され、適切なフィルタを装備することができる。この例では、顕微鏡を、自己蛍光のために適切な合焦及び補正を保証するソフトウェアによって制御することができる。自己蛍光のための例示的なルーチンは、所与の蛍光標識について適切なフィルタを使用して参照画像を取得すること（しかし、こうした標識は参照画像において活性でない）、及び、その後、この参照画像を使用することであって、それにより、蛍光標識がその中で活性である画像から、その波長窓の自己蛍光を減算する、使用することを含むことができる。
【００３２】
ある実施形態では、複数のバイオマーカー染色を、組織サンプルを観察するために使用することができる。例えば、各染色が、全体的な組織の一部分に関して特有の情報を含む組織の特有のビューを与えることができるように、複数のバイオマーカーを使用することができる。異なる染色の画像が取得されて、組織の相対的に包括的な映像を提供することができる。多重画像と呼ばれる結合画像を、組織分類のために使用することができる。
【００３３】
スライドを反復して染色しブリーチするアプローチが使用される実施形態では、多数のバイオマーカーに関する情報を得るために、各ラウンドからの各視野の画像が、前の視野からの同じ視野に適切に整列されるメカニズムを提供することが望ましい場合がある。これらの実施形態では、２以上の画像が、所与の視野から撮影され、したがって、一般に総称的にスタックと呼ばれる連続画像がレジストリに維持されることが望ましい。一例では、スタック内の各画像のそれぞれの視野は、同じ特徴又は複数の同じ特徴が、視野の各画像に存在するように整列される。例えば、その特徴は、適切な染色によって明らかにされる細胞核のパターンとすることができる。スタックの画像の１つを、参照として撮影することができ、適切な変換が、そのスタック内の他の画像に適用されて、その画像をレジストリにもたらすことができる。一例では、撮影される最初の画像を、参照として使用することができる。
【００３４】
ある実施形態では、組織の撮像に続いて、各ノードが細胞を示すネットワークに組織画像を変換することを行うことができる。これらの実施形態では、複数のノードがネットワークを構成し、各ノードは組織画像内の細胞に対応する。組織の分類後に、各ノードは、同じクラスタ又はグループの全ての他のノードに接続される。グループの各ノードは、そのノードから出て、ネットワークのそのグループ内の他のノードまで延びる複数の接続線を有することができる。したがって、接続線又はリンクは、ノードから出るか、ノードに交差するか、又はノードから分岐することができる。
【００３５】
一実施形態では、ネットワークは、限定はしないが、ベイジアンネットワークなどの確率ネットワークとすることができる。そのネットワークでは、各細胞は、ノードとして扱われ、各ノードは、そのノードが示す対応する細胞について情報のキャリアとして役立つ。そのノードは、そのノードが示す細胞の核、細胞質、及び膜の１以上に関する情報を含むことができる。
【００３６】
ある実施形態では、ＢＥＴＮを、ネットワークモデルと染色データとを組み合わせることによって形成することができる。染色データを、ネットワークの各ノードについて提供することができる。複数のバイオマーカーを、細胞の空間パターン及びタンパク質パターンを生成するために使用することができる。ＢＥＴＮネットワークモデルを、複数の組織型を分類するように構成することができる。染色情報を、特定のバイオマーカーによるノードの染色のレベルに基づいてノードに異なるカラーを割当てることによって表示することができる。複数の組織が組織サンプル内で分類される実施形態では、ＢＥＴＮを、それぞれの個々の組織について正規化することができる。測定値を、任意の数学的統計技法を使用して正規化することができる。一例では、所与の調査の所与のバイオマーカーに関連する全ての測定のミーン及び標準偏差を得ることができ、このミーン値を、各測定値から減算することができる。その結果の差が、標準偏差によって除算されて、正規化値又は標準化値を得ることができる。この正規化値又は標準化値を、数値問い掛けの一部として生成することができる。一例では、正規化値又は標準化値を、データベースに記憶することができる。
【００３７】
ＢＥＴＮは、特定のバイオマーカー染色について細胞の特徴、細胞質、膜、及び核に基づいて組織を分類するために、組織及び細胞の特徴と組み合わせてネットワークの属性を使用することができる。ネットワークの属性の非制限的な例は、介在性、次数、フロー、クラスタリング係数、及びクラスタサイズを含むことができる。ネットワークの属性は、組織サンプル内の異なる組織型の分類を可能にするために、閾値設定が割当てられることができる。異なる染色タイプは、その染色の特性に基づいて異なるネットワークをもたらし、組織を定量化するために使用することができる固有の情報を分類のために提供することができる。ＢＥＴＮは、閾値設定を調整することによって、異なる組織型及び腺構造の分類のために単一モデルが使用されることを可能にする。一例では、閾値設定を、分類の感度を修正するために調整することができる。より高い閾値設定は、ノード接続の可能性を高くし、それにより、より多くのノードが接続されることをもたらす場合がある。
【００３８】
ある実施形態では、細胞の特定の型に特異的である細胞の特徴及び／又はネットワークワイドである特徴を、組織サンプル内のノードをグループ分けするために使用することができる。これらの特徴を、組織構造体を記述する特徴を生成するために同様に使用することができる。一例では、ＢＥＴＮネットワークは、異なる腺構造を有する組織、容易に分離可能な腺、小さな細胞、大きな細胞、及び異なる組織型（例えば、肺、結腸、前立腺など）と共に使用するように適合されることができる。モデルは、腺内の、組織内の、腺と組織との間の定量的差を決定するように構成される。分類に加えて、方法を、ネットワークの属性を使用して特徴を構築するために同様に使用することができる。
【００３９】
組織特徴を、組織型を区別し、組織構造体を決定するために使用することができる。例えば、個々の細胞内の又は個々の細胞の細胞内コンパートメント内の複数のバイオマーカーの発現レベルの測定を、特徴として使用することができる。一実施形態では、限定はしないが、細胞の核、細胞質、及び膜などの情報を、細胞の異なるコンパートメントから導出することができる。特徴の非制限的な例は、細胞の面積、細胞の核の面積、細胞の膜の面積、細胞の細胞質の面積、及び細胞のタンパク質（バイオマーカー）の定量化値を含むことができる。一例では、特徴集合は、細胞の膜及び／又は細胞質の、ミーンタンパク質発現レベル、標準偏差タンパク質発現レベル、最大タンパク質発現レベル、及び最小タンパク質発現レベルを含むことができるが、それに限定されない。選択された特徴の一部又は全てを、組織分類のために使用することができる。さらなる細胞特徴は、細胞形態、及び、血管のような特定の特徴に対する近接性などの組織構造体内の細胞の場所を含むことができる。ある実施形態では、組織型を表す１以上の特徴を、ネットワーク又はＢＥＴＮから選択することができる。例えば、バイオマーカーが使用されて、細胞の空間パターン及びタンパク質発現パターンのコード化を可能にできる特徴を生成することができる。
【００４０】
予備的特徴集合を、例えば、確率ネットワーク又はＢＥＴＮから選択することができる。一実施形態では、予備的特徴集合を、アプリオリな知識に基づいて選択することができる。予備的特徴ベクトルを、予備的特徴集合から構築することができる。機械学習技法が使用されて、組織分類のために予備的特徴ベクトルを使用してベースライン結果を得ることができる。機械学習技法は、監督式学習技法を必要とする場合がある。すなわち、機械学習技法は、決定境界を生成するために、標識された又は「既知の（known）」データを必要とする場合がある。ある実施形態では、機械学習技法を、組織の予備的分類のために、任意選択で、この予備的分類に基づいて使用することができ、予備的特徴集合を修正することができる。予備的特徴集合を、ユーザによって手作業で、又は、システムによって自動的に修正することができる。一例では、修正特徴集合は、予備的特徴集合のサブセットとすることができる。他のある実施形態では、確率ネットワーク又はＢＥＴＮから導出される予備的特徴集合を、特徴集合をダウンセレクト（down select）することなく、組織分類のための特徴集合として使用することができる。選択された特徴集合に基づいて特徴ベクトルを構築することができる。特徴ベクトルは、組織型を表すｎ次元ベクトルとすることができる。特徴ベクトルのベクトルに関連するベクトル空間を、特徴空間を呼ぶことができる。
【００４１】
一例では、適したサイズの予備的特徴集合を生成することができる。特徴集合を、特徴ベクトルを形成するために使用することができる。この実施形態では、サポートベクトルマシン（support vector machine）（ＳＶＭ）を、例えば、組織分類のためのベースライン結果を提供するために使用することができる。ＳＶＭモデルが使用されて、パラメータ及び決定境界を決定することができる。ＳＶＭでは、入力データを、ノード間の距離がノード（細胞）間の類似性を示す特徴空間（ヒルベルト空間）内にカーネライズ（変換）することができる。ＳＶＭが使用されて、超平面の形態で、ベクトルに対して最大の考えられる最小距離を有する決定境界を決定することができる。ＳＶＭプロセスは、通常入力において非線形決定境界を提供することができ、これらの非線形決定境界は、特徴空間内で線形境界とすることができる。一実施形態では、組織分類のためにどの特徴及びどの特徴の組合せが望ましいかを判定するアルゴリズムを、フィットネス関数としてＳＶＭを使用して生み出すことができる。
【００４２】
一例では、複数のＳＶＭモデルを、ノードのサブセットについて生成することができる。小さなサブセットに関して生成された複数のＳＶＭモデルが、その後組み合わされて、データを分類することにとって有益であるとすることができる予備的特徴集合から特徴のサブセット（特徴集合）を決定するためのコレクティブインテリジェンスを使用することができる。
【００４３】
ある実施形態では、修正特徴集合内の各特徴について、組織サンプルについてのミーンを決定することができる。「特徴集合（feature set）」及び「修正特徴集合（revised feature set）」という用語は、本明細書を通して互換的に用いられる。特徴ベクトルが使用されて、類似性基準に到達し、それにより、ノードの所与の対の２つのノード間でリンクが発生する場合があるか否かを判定することができる。異なる染色、ノード間の距離、並びに、空間情報及び形態情報などの他の有用な情報を、種々の組合せで使用して、特徴ベクトルが生み出されて、異なるネットワークを形成することができる。一実施形態では、１以上の特徴のミーンを、ノードの所与の対の間で接続が形成されるべきか否かを判定するためのベースラインとして使用することができる。細胞の所与の対の間で接続が行われるべきか否かを判定するとき、各特徴についての平均を、対の両方のノードについてのベースラインミーンと比較することができる。全てのこうした比較の平均を、ノードの距離メトリックを修正するために使用することができる。２つのノード間の空間的距離を、この修正子で除算することができる。一例では、平均より大きい染色レベルは、短い距離を生成し、平均より小さい染色レベルは長い距離を生成する。
【００４４】
ある実施形態では、機械学習技法であって、いくつかの訓練用の例のそれぞれについて公知（known）の分類によって提供される監督下で動作する、機械学習技法を使用して、分類前段階を実施することができる。監督式機械学習は、データを分類することにとって有益であるとすることができる特徴の識別を容易にする。監督式機械学習は、特徴ベクトル（Ｆ１，Ｆ２，…ＦＮ）をいくつかのクラスにマッピングする関数（関数の挙動）を、その関数の複数の入力−出力例（訓練用データ）を考慮することによって、学習（近似）するように設計される。訓練用データは、臨床データ及び病理学上の証明済みクラスからの入力オブジェクト（ベクトル）の対を含むことができる。
【００４５】
ある実施形態では、分類アルゴリズムを、組織を分類するために使用することができる。組織の分類は、組織の細胞に対応するノードの分類を含むことができる。細胞固有特徴及びネットワークベース特徴を、分類アルゴリズムのために使用することができる。ネットワークの特性は、ネットワークの構造の決定を容易にする。例えば、ネットワーク特性が使用されて、腺を区別し、腺の外側細胞、腺の形状及び特性、特定のエリアの密度、及び同様なものを決定することができる。
【００４６】
分類子は、ＢＥＴＮ内の連結性を示すアルゴリズムとすることができる。分類子は、ネットワーク内の連結性を示すＢＥＴＮネットワークの１以上の属性とすることができ、アルゴリズムとして表現されることができる。ＢＥＴＮネットワークの近傍式特徴の非制限的な例は、ロバスト性又は頻出サブグラフを発見するための分類子アルゴリズムを含むことができる。分類子アルゴリズムは、媒介性、クラスタサイズ、クラスタリング係数、次数、中心性、フロー又はこれらの組合せを含むことができるが、それに限定されない。
【００４７】
ある実施形態では、センターピースサブグラフ（ＣｅＰＳ；Center-Piece Subgraph）、グラフベース階層的概念クラスタリング（Graph-based Hierarchical Conceptual Clustering）、例を使用した部分構造探索（ＳＵＢＤＵＥ；SUBstructure Discovery Using Examples）、アプリオリベースアルゴリズム、ＧｒＡｐｈ・シーケンス・ツリー抽出（ＧＡＳＴＯＮ；GrAph, Sequences, and Tree extraction）、グラフベース推論（Graph-based induction）、スパニングツリーベース最大グラフマイニング（Spanning tree based maximal graph mINing）（ＳＰＩＮ）、グラフベース部分構造パターンマイニング（Graph-based Substructure Pattern Mining）（ｇＳｐａｎ）、高速な頻出サブグラフマイニング（Fast Frequent Subgraph Mining）（ＦＦＳＭ）、リープ検索（Leap Search）又はこれらの組合せの使用によって、近傍式特徴を少なくとも部分的に導出することができる、又は、分類を実施することができる。一実施形態では、ＣＭＴｒｅｅＭｉｎｅｒを含む方法による解析のために、グラフをツリーに変換することによって又はデータからツリーを直接形成することによって、特徴が導出される、又は、分類を実施することができる。
【００４８】
ＢＥＴＮのための連結性についての適したアルゴリズムが使用されて、いくつかの組織型に関して分類タスクを実施し、全体的な組織に関する有意な特徴を導出することができる。方法は、所与の用途に応じて感度を調整することができる。方法は、組織を区別し、知識を発見するために、種々の方法で構成することができる。
【００４９】
ある実施形態では、監督式の学習又は部分的に監督式の学習を、ＢＥＴＮモデルによって反復的方法で使用することができる。一実施形態では、あるタンパク質の発現の閾値レベルを有する細胞のグループを識別することができ、その後、そのグループの１以上のサブグループを、オリジナルの基準タンパク質を含むか又は含まない場合がある複数のバイオマーカーに基づく監督式グループ分けを使用して生成することができる。別の実施形態では、細胞のグループのサブグループを、非監督式グループ分けによって、或いは、部分的に又は完全に監督式のグループ分けを使用して生成することができる。さらに別の事例では、特に関心があるグループを、非監督式グループ分けによって生成することができ、その後、そのグループ分けルーチンのさらなる適用が使用されて、このグループと類似の細胞の他のグループを識別することができる。
【００５０】
ある実施形態では、関心の細胞を、組織画像内で選択することができ、この選択を、画像内で類似の細胞を強調するために使用することができる。これらの実施形態では、アノテーションインタフェースを設けることができる。アノテーションインタフェース又はツールは、細胞用の１以上のマーカーを、オリジナルの組織画像上にオーバレイすることができる。一実施形態では、アノテーションツールを、異なる組織型を標識するために使用することができる。異なる組織型の標識を、ユーザが提供することができる。
【００５１】
ある実施形態では、ブースティング技法を、組織の分類中にＢＥＴＮに適用することができる。これらの実施形態では、細胞又は細胞のセットが選択されるたびに、モデルは、ＢＥＴＮを更新し、選択プロセスが継続するときに、組織画像に変更を適用することができる。ブースティングは、関心の細胞を選択することができる組織分類プロセスを相互作用的にし、類似の細胞を、その後、組織画像内で強調することができる。
【００５２】
ある実施形態では、システム及び方法は、多重化撮像の解析用の自動化プラットフォームの一部を形成することができる。方法及びアルゴリズムを、皮膚がん患者などの患者の個人化された予知、診断、及び治療を容易にする臨床ツールとして使用することができる。
【００５３】
図１は、強化組織分類法の例を示す。方法は、コンピュータ実行可能命令を含むことができる。一般に、コンピュータ実行可能命令は、特定の機能を実施するか又は特定の抽象データ型を実装する、ルーチン、プログラム、オブジェクト、コンポーネント、データ構造、プロシージャ、モジュール、関数、及び同様なものを含むことができる。いくつかの実施形態では、コンピュータ実行可能命令を、システムに対してローカルにある又はプロセッサと動作可能に連結した、メモリなどのコンピュータ記憶媒体内に配置することができる。他の実施形態では、コンピュータ実行可能命令を、システムから取外されるメモリ記憶デバイスなどのコンピュータ記憶媒体内に配置することができる。さらに、強化組織分類の方法は、ハードウェア、ソフトウェア又はこれらの組合せで実装することができる動作のシーケンスを含むことができる。
【００５４】
ステップ１０にて、関心の組織特性を示すことができる組織画像データを取得することができる。ステップ１２にて、組織画像データに基づいて、本出願ではＢＥＴＮとも呼ばれる染色修正式ネットワークモデルを、組織画像データ内の細胞がＢＥＴＮにおけるノードに対応するように決定することができる。一実施形態では、ＢＥＴＮモデルは、特定の染色についての細胞、細胞質、膜、及び核用の特徴を使用する。２以上の組織サンプルが使用される実施形態では、個々の組織サンプルのＢＥＴＮモデルを、それぞれの個々の組織サンプルについて正規化することができる。
【００５５】
ステップ１４にて、特徴ベクトルを、組織画像内に存在する組織型を表す特徴集合に基づいて定義することができる。各特徴について、組織サンプルについてのベースラインミーンを決定することができる。
【００５６】
ステップ１５にて、監督式機械学習を、特徴集合をダウンセレクトするために使用することができる。一実施形態では、各特徴について、ベースラインミーンを、類似性基準のために使用することができる。この実施形態では、ノードの対の１以上の特徴についての平均を、その組織についての特徴のベースラインミーンと比較することができる。全ての比較の平均を、距離メトリックを修正するために使用することができる。任意の２つのノード間の空間的距離を、この修正子によって除算することができる。一例では、平均より大きい染色レベルは、短い距離を生成し、平均より小さい染色レベルは長い距離を生成する。そして、これは、ネットワーク内のリンクを決定するために、オリジナルのモデルと同じ閾値に対して使用される。一例では、類似性基準を、２つの所与のノード間のリンク又は接続を形成するために使用することができる。
【００５７】
ステップ１６にて、ＢＥＴＮのノードを、特徴集合の特徴の類似性基準に基づいてグループ分けすることができる。ステップ１８にて、画像データ内の組織を、ＢＥＴＮのノードのグループ分けに基づいて区分化又は分類することができる。
【００５８】
有利には、分類子の使用は、異なる組織型及び腺構造の分類のために使用されることを可能にし、２以上の染色と組み合わせた方法が、閾値設定又は分類子の値について調整が必要とされるだけである。異なる染色タイプは、その染色の特性に基づいて異なるネットワークをもたらし、分類のために組織を定量化するために使用することができる固有の情報を提供することができる。閾値設定を、組織サンプル内の組織型及び腺型に基づいて選択することができる。一例では、より高い閾値は、接続の可能性を高くし、より多くの細胞が接続されることをもたらす場合がある。
【００５９】
図２は、類似性基準を使用してノードの所与の対の間のリンク編成を決定するための例示的なプロシージャを示す。ステップ２０にて、組織サンプルのベースラインミーンが決定される。一実施形態では、ベースラインミーンを、特徴集合の１以上の特徴について決定することができる。別の実施形態では、ベースラインミーンを、特徴集合の各特徴について個々に決定することができる。一実施形態では、類似性基準は、組織サンプルのベースラインミーンを、ノードの対の特徴の平均ミーンと比較することを含むことができる。ベースラインミーンに関して述べたが、類似性基準は、ベースラインミーンに限定されるのではなく、限定はしないが、ベースライン分散又は標準偏差、ガウシアンカーネル、シグモイドカーケル、又は多項式カーネルなどの非線形変換、或いは、ファジーセットメンバーシップなどの他の数学的関数を含むことができる。ステップ２２にて、類似性基準が決定される。一実施形態では、類似性基準は、特徴ベクトルを形成する特徴内の類似性を含むことができる。例えば、類似性基準は、例えば、バイオマーカー発現レベル、個々の細胞の面積、又は個々の細胞のコンパートメントの面積における類似性を含むことができる。ある実施形態では、ネットワーク理論の近傍特徴に加えて、方法及びツールは、形態、テクスチャ、硬度又はこれらの組合せなどのさらなる特徴情報を含むことができる。
【００６０】
ステップ２４にて、１以上の分類子を、類似性基準を使用して定量化されるノードを選択するために使用することができる。固有の値を、組織型又は腺型に応じて、選択された分類子に割当てることができる。分類子は、細胞並びに組織に関する情報を提供することができる。例えば、平均媒介性を、２つの腺の間のクラスタ接続（腺区分化）を減少させる又はなくすために使用することができる。平均媒介性を、細胞の全体の数に対する高媒介性細胞の数の比として定義することができる。媒介性が分類子として選択される実施形態では、高媒介性は、細胞が、腺の構造にとって重要であるか又は２つの腺を接続して１つのクラスタにするときのリンクであることを示すことができる。高媒介性は、大きな細胞、腺の中心の細胞、又は腺の縁（rim）に近傍細胞を持たない細胞を示すことができる。
【００６１】
クラスタリング係数が分類子として使用されるとき、高いクラスタリング係数を有する細胞は、密にクラスタ化されていると見なされ、一方、クラスタリング係数の低い値を有する細胞は、腺又はクラスタの外に存在する可能性が高い。クラスタリング係数は、ノードの推移性の尺度である。組織のクラスタリング係数を、その組織の区別用の特徴として使用することができる。分類子として使用されるとき、クラスタリング係数を、ある腺を他の腺から分離するために使用することができる。一実施形態では、ノードのクラスタリング係数を、考えられる２次接続に対して、推移閉包（ノードＡがノードＢに達し、ノードＢがノードＣに達する場合、ノードＡがノードＣに達する）を形成する接続の数を決定することによって計算することができる。
【００６２】
ステップ２６にて、ＢＥＴＮモデルからの第１のノードが選択される。選択は、ランダムとすることができる、又は、画像データの一端から開始し、決定された方向に移動するシーケンシャル順序とすることができる。ステップ２８にて、第２のノードが、第１のノードと対形成されるように選択される。ステップ３０にて、類似性基準がノードの対に適用される。
【００６３】
ある実施形態では、細胞内コンパートメント（膜、細胞質、及び核を含む）に関する情報を含む、個々のノードに対するデータを、データベースに記憶することができ、データベースは、類似性基準に基づいてノードを共にグループ分けするために、ネットワークモデルによって問い掛けられる。データベースは、組織及び細胞並びに組織が取出される被検体内の場所に関する情報を記憶することができる。場所は、例えば、測定がそこから行われる特定の細部を含むことができる。情報は、その測定がそこから取出される細胞のコンパートメント（核、膜、又は細胞質）に対する参照を含むことができる。ある実施形態では、オリジナルの測定値、並びに、測定がそこから取得される／取出される、場所、細胞又は細胞のコンパートメントを、例えば、データベースに記憶することができる。
【００６４】
ある実施形態では、オーバレイ画像を、異なる組織型に対応するアノテーションと共に生成することができる。アノテーションは、参照組織画像とのオーバレイとして表示されて、例えば、生検、処置、診断、及び／又はさらなる（フォローアップ）検査のための関心領域を示す、容易に識別可能な組織分類結果を提供することができる。参照画像は、例えば、リアルタイム画像又は記憶された／取得された膣頸管検査画像とすることができる。
【００６５】
類似性基準が満たされる場合、ＢＥＴＮモデル内で第１のノードと第２のノードとの間でリンクが形成される（ステップ３２）。ＢＥＴＮモデルを、ノード間のリンク編成を反映するために更新することができる（ステップ３４）。一実施形態では、アノテーションツールが使用されて、オリジナル画像上に、特定のバイオマーカーに対応するタンパク質発現からのカラー付きドットをオーバレイすることができる。アノテーションツールは、ユーザが、画像から細胞の１以上の型を選択することを可能にするように適合することができる。例えば、アノテーションツールは、ユーザが、間質細胞及び上皮細胞を選択することを可能にすることができる。
【００６６】
ステップ３６にて、類似性基準が満たされない場合、第２のノードと異なる別のノードが選択されて、第１のノードと他のノードとの対を形成することができる。ステップ３０〜３４が反復される。さらに、類似性基準が満たされないとき、それを反映するために、ＢＥＴＮモデルを更新することができる。
【００６７】
第１のノードの対形成が、他のノードに関してチェックされると、異なるノードを選択することができ、その対形成を、ステップ２０〜３６に従うことによって、ネットワークのノードに関してチェックすることができる。
【００６８】
ある実施形態では、強化組織分類のためのシステムが提供される。図３は、強化組織分類法を実施するためのシステム４０を示す。システム４０は、所与の画像内の組織を分類するために最小の手作業介入を必要とする自動化システムとすることができる。画像は、細胞構造、血管構造、及び神経構造からなるグループから選択される１以上の構造を含むことができるが、それに限定されない。
【００６９】
システムは、１以上の画像を少なくとも一時的に記憶するための記憶デバイス４２を備えることができる。記憶デバイスは、ＣＰＵ（中央処理ユニット）のＲＯＭ（読取り専用メモリ）、ＲＡＭ（ランダムアクセスメモリ）、又はＤＲＡＭ（ダイナミックランダムアクセスメモリ）などのプロセッサに関連する任意の適したハードドライブメモリ、或いは、ＤＶＤ又はＣＤなどの任意の適したディスクドライブメモリデバイス、或いはジップドライブ又はメモリカードを含むことができるが、必ずしもそれに限定されない。記憶デバイスは、プロセッサ又は画像を表示するための手段から遠隔に配置され、なおさらに、有線か無線かによらず、任意の適した接続デバイス、或いは、限定はしないが、ローカルエリアネットワーク、ケーブルネットワーク、衛星ネットワーク、及びインターネットを含む通信ネットワークを通してアクセスされることができる。
【００７０】
記憶デバイスは、ネットワークの各ノードが組織画像データ内の細胞に対応するように、組織画像データをネットワークデータに変換するプロセッサ４４とすることができる。プロセッサ又はＣＰＵは、マイクロプロセッサ、マイクロコントローラ、及びデジタル信号プロセッサ（ＤＳＰ）を備えることができる。
【００７１】
実施形態の１つでは、記憶デバイス４２及びプロセッサ４４は、１つのシステム内の組織マイクロアレイ（tissue micro array）（ＴＭＡ）を染色し撮像し、その画像をなおさらに解析する自動化された高スループットシステムなどの解析デバイスのコンポーネントとして組込むことができる。システム４０は、画像の１以上を表示するディスプレイ装置４６、インタフェース４８、顕微鏡５０、及び／又は、画像又は任意の関連するデータ又は解析情報の１以上を、通信ネットワーク５４を通じて１以上の遠隔場所５６に送信するデバイス５２をさらに備えることができる。
【００７２】
ディスプレイ装置４６は、限定はしないが、ＬＣＤ又はＣＲＴを組込むデバイスなどの、デジタル画像を表示することが可能な任意の適したデバイスを備えることができる。送信デバイス５２は、限定はしないが、有線又は無線のデジタル通信システムを含む通信ネットワークを通じてデジタル情報を送信する任意の適した送信デバイスを備えることができる。システム４０は、染色の１以上を適用するための自動化デバイス５８、及び、限定はしないが、撮像用顕微鏡であって、励起源６２を備え、ＴＭＡのデジタル画像を取得することが可能な、撮像用顕微鏡などのデジタル撮像デバイス６０をさらに備えることができる。こうした撮像デバイスは、好ましくは、処理全体を通して必要に応じて、自動合焦させ、次に、焦点特徴を維持し追跡することが可能である。
【００７３】
一実施形態では、インタフェース４８は、ネットワーク特性などの異なるパラメータに関する視覚検査を可能にする相互作用的インタフェースとすることができる。別の実施形態では、インタフェースは、細胞間のリンクをユーザが手作業で生成することを可能にすることができ、これらのリンクを、類似性について解析することができる（例えば、アノテーションツールのように）。一例では、ユーザは、関心のセル間の関係を選択することができ、ツールは、類似の関係を共有する細胞間にさらなるリンクを生成する。別の実施形態では、ユーザは、既存のリンク関数を修正することができる。相互作用的インタフェースは、リンク関数がリアルタイムに更新されることを可能にするため、ユーザは、所望の染色又は他の情報及びその情報を計算する方法を選択することができる。ある実施形態では、タッチスクリーンなどにおいて、ディスプレイ４６及びユーザインタフェース４８がオーバラップすることができる。同様に、いくつかの実施形態では、ディスプレイ４６及びユーザインタフェース４８は、共通エリアを含むことができる。例えば、ディスプレイ４６は、分類結果を表示し、ユーザから入力を同様に受け付けることができるタッチスクリーンとすることができる。一実施形態では、インタフェース４８は、治療を必要とする１以上の関心領域を臨床医が識別することを容易にするように構成される、マウスタイプデバイス、トラックボール、ジョイスティック、スタイラス、又はタッチスクリーンを備えることができる。しかし、認識されるように、限定はしないが、タッチスクリーンなどの他のヒューマンインタフェースデバイスを同様に使用することができる。インタフェース４８は、医療撮像システム４０によって取得された画像を通してナビゲートするときに臨床医を支援するように構成することができる。
【００７４】
図４は、距離が連結性の決定因子として染色レベルによって修正されるＢＥＴＮの画像である。全体的に実線の円７０で示される上皮細胞のネットワークは、適した閾値を使用して互いに接続される。示す実施形態では、中空円７２で示されるノード間の距離を、ノード７２の染色レベルと組み合わせて連結性の決定因子として使用することができる。一例では、ノード７２のネットワークは、クラスタサイズなどのアクティブなネットワーク特徴についての適切な閾値にセットされると、連結性を決定することができる。示す実施形態では、ノード７２は、アクティブなネットワーク特徴、この場合、クラスタサイズが５を超えることを示す。すなわち、各ノードは、ＢＥＴＮ内の少なくとも５つのノードに直接的又は（他のノードを介して）間接的に接続される。点線円７４で示されるノードは、関心のない細胞を示し、したがって、これらの細胞についてのネットワーク属性は、示す実施形態では決定されない。しかし、代替の実施形態では、これらのノード７４を選択することができる。
【００７５】
図５は、連結性アルゴリズムが、組織を分類するための近傍式特徴として媒介性を含むＢＥＴＮの画像を示す。媒介性は、ネットワーク内のどれだけ多くの最短パスが所与のノードを使用するかの尺度を示す。示す実施形態では、ノード８０についての高媒介性値は、細胞が、ノード８２によって示される別の腺に接続することを示す。高媒介性値のノード８０は、少数の同様な近傍を伴う。
【００７６】
図６は、連結性アルゴリズムが、組織を分類するための近傍式特徴としてクラスタリング係数を含むＢＥＴＮの画像を示す。示す実施形態では、選択された細胞型に対応するノード８４のクラスタリング係数が測定される。対応するノードに対する数値として示されるクラスタリング係数は、ネットワーク内の推移性の尺度である。示す実施形態では、外側エッジ上のエリアなどの腺の異なるエリアは、中心又はその他の所のクラスタリング係数と異なるクラスタリング係数を有することができる。同様に、異なる腺型及び組織型は、細胞の区別のために使用することができるクラスタリング特性とは異なるクラスタリング特性を有することができる。異なる細胞型に対応するノード８６のクラスタリング係数は、これらの細胞間の接続を決定することができないため、０として示される。
【００７７】
図７は、連結性アルゴリズムが、組織を分類するための近傍式特徴として次数を含むＢＥＴＮの画像を示す。示す実施形態では、特定の細胞型に対応するノード８８及び８９の次数は、個々に示される。ノード８８及び８９の次数は、ノードが他のノードと形成する直接接続を示す。クラスタリング係数のように、ノードの次数は、組織内のノードの位置の指標を提供する。ノードの位置は、組織内の細胞の位置を決定するために使用される。ノードの次数は、ネットワークの閾値設定が増加するにつれて線形に増加する。そのため、ノードの次数又はクラスタリング係数を、閾値設定を決定するために使用することができる。
【００７８】
図８は、バイオマーカー染色組織画像データを示し、個々の細胞のアイデンティティ（ＩＤ）が、細胞型９０及び９２に対応する対応するノード上にオーバレイされる。参照数字９４で示す組織画像データの一部分の拡大図に示すように、個々の細胞ＩＤをオーバレイすることは、異なるノードを個々の細胞として識別することによって、ＢＥＴＮを組織画像データに変換する。細胞のグループ分け又は区分化は、ＢＥＴＮのノード上への細胞ＩＤのオーバレイによって視覚化することができる。オーバレイは、オリジナルの組織画像内で異なる細胞型の分布を示すことができる。一例では、こうしたオーバレイを有する異なる組織サンプルからの画像が比較されて、例えば、１以上のプロファイルを有する細胞のパターン、例えば、１以上のグループに属する細胞のパターンが、任意の生物学的状態又はプロセスを示すか否かを判定することができる。例えば、所与のパターンと、あるタイプのがんについての生存期間などの、ある診断又は予知との間の関連付けを確立するために、臨床調査が行われうる。
【００７９】
グループ分けは、生物学的状態と所与の細胞属性との間の関連付けを調査するための基礎を形成することができる。それぞれのグループ分けが調査されて、所与の状態又は疾病の診断又は予知に関連する、或いは、所与の状態又は疾病についての所与の治療に対する応答に関連する任意の細胞属性を識別することができる。例えば、特定の細胞グループでは、所与のバイオマーカーの発現のレベルは、組織内のそのバイオマーカーについての発現のレベルが、一般にこうした関連付けを表示しなくても、所与の治療、例えば薬物の投与に対する応答に関連付けられるということである。
【００８０】
実施例
アルゴリズムが特徴選択のために実施された。遺伝子としての予備的クラスタリング特徴に加えて、以下に挙げた１８の特徴を使用して、特徴の染色体は、突然変異し、乗換えが起こり、その後、フィットネス関数としてＳＶＭを使用して選択された。突然変異及び乗換えは、（ランダムに対形成された）２つの親染色体を取得し、それの共通遺伝子を維持し、次に、４０％の見込みで第１の親だけから、別の４０％の見込みで第２の親だけから、そして、２０％の見込みのランダム遺伝子突然変異（いずれの親でもない）から遺伝子を選択することによって実施された。同様に、早期収束を防ぐために、共通遺伝子を含む、任意の遺伝子をランダムにドロップさせる（dropping any gene）わずかな見込みが存在した。子染色体サイズは、より高いフィットネスを有する親に対して加算されるか又は減算される、２つの親のサイズの差によって生成される範囲内にあることになる。結果が示すところによれば、閾値４０におけるクラスタリング及び細胞の面積が、最終ラウンドで最も大きな外観と結び付けられ、核の面積、ミーン細胞質ケラチンレベル、最小の膜ケラチンレベル、並びに３０及び２０の近接性の値が全て高いスコアを示した。
【００８１】
【表１】
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ケラチン染色ＢＥＴＮが、１２のケラチン特徴を使用して生成され、複数の組織型を有する複数の患者に関して上皮分類を実施するために使用された。これは、直接的又は間接的に細胞がどれだけ多くの他の細胞に接続されるかの尺度であるクラスタサイズ以外の他の特徴を必要としなかった。この基本的特徴は、上皮細胞にほぼ線形に相関することがわかった。さらに、組織サンプルが複数の特有の腺を含む場合、クラスタは、しばしば、腺固有であり、腺を区分化し比較するために使用されることができる。
【００８２】
データベースの可用性は、例えば、バイオマーカーグループ分けが種々の生物学的問題の文脈でどのように変化するかについての反復的でかつ相互作用的な調査にとって有用である。例えば、低酸素症を示すＧｌｕｔ１について陽性である全ての細胞を強調することができ、これらの陽性細胞に関連するバイオマーカーの発現を可視化することができる。これは、品質管理評価及び新しい仮説の調査にとって特に有用である。
【００８３】
グループ分けが、同様に好都合に使用されて、細胞の所与のグループ内のその発現レベルが、状態又は疾病の存在、予知、又はその処置に対する応答を示す１以上のバイオマーカーを識別するよう数値解析を導くことができる。バイオマーカー発現レベルデータは、１以上のコントロール被検体の組織からの細胞について、状態又は疾病を患うか又は関心の処置を受けた１以上の被検体の組織からの細胞について利用可能であった。このデータが、その後調査されて、コントロール被検体からの細胞とターゲットグループからの細胞との間の、任意の所与のグループ内の任意のバイオマーカーの発現レベルにおける関連付けが識別された。
【００８４】
方法段階の１以上を、適切にプログラムされたコンピュータによって実施することができる。適したコンピュータは、例えば、コンピュータプロセッサ、メモリユニット、記憶デバイス、コンピュータソフトウェア、及び他のコンポーネントを使用して実装することができる。ある実施形態では、プロセッサは、コンピュータの動作を、こうした動作を定義するコンピュータプログラム命令を実行することによって制御するように構成することができる。コンピュータプログラム命令を、記憶デバイス（例えば、磁気ディスク、光ディスク、又は任意のコンピュータ可読媒体）に記憶し、コンピュータプログラム命令の実行が所望されるときにメモリにロードすることができる。メモリを、方法の種々の段階の間に使用されるデータを記憶するために使用することができる。コンピュータは、（例えば、ローカルに又はネットワークを介して）他のデバイスと通信するための１以上のインタフェースを備えることができる。コンピュータは、コンピュータとのユーザ相互作用を可能にする入力デバイス／出力デバイス（例えば、ディスプレイ、キーボード、マウス、スピーカ、ボタンなど）を備えることができる。いくつかの実施形態では、本明細書で述べる処理段階を、専用ハードウェアを使用して同様に実装することができる。ハードウェアの回路を、こうした処理段階を実装するために構成することができる。代替的に、処理段階を、ハードウェア及びソフトウェアの種々の組合せを使用して実装することができる。さらに、種々の実装態様では、本明細書で述べる機能を、専用装置上で実施することができる、又は、その機能は、他の機能も実施するデバイスの一部とすることができる。
【００８５】
関心の組織画像内でバイオマーカータンパク質発現を特徴付け定量化するための方法を、限定はしないが、診断、予知、薬物発見、及び固有の生物学的知識発見のために使用することができる。組織分類法を、例えば、その生物学的状態又は履歴の結果として何らかの方法で変動する可能性がある任意の組織に適用することができる。例えば、方法を、例えば、特定の状態又は疾病があるか又はない被検体から適切な組織サンプルを得ることによって、状態の診断のために適用することができる。代替的に、方法を、被検体であって、その後続の臨床成績がわかっている、被検体からの適切な履歴的組織を使用して疾病又は状態の予知のために適用することができる。そのため、方法を、細胞質内のｃＭＥＴ発現と膜内のｃＭＥＴ発現の比から利用可能な生存率から結腸がん患者の生存率の予測を改善するために適用することができる。その比は、検査される組織内の全ての細胞に基づく。方法を、疾病又は状態に関する種々の処置の効果を評価するために適用することができる。例えば、方法が使用されて、未処置モデル動物からの腫瘍組織を、１以上の薬物によって処置されたモデル動物からの腫瘍組織と比較することができる。
【００８６】
システム及び方法は、医学及び医療研究におけるコスト及びヒューマンエラーを低減しながら、改善された処置、特に標的治療、及び患者固有の治療を提供する。システム及び方法は、異なる組織の性質、集合体細胞相互作用、及びタンパク質発現と組織編成との間の関係を報告することができる。
【００８７】
有利には、方法が使用されて、組織型に関する不変性を示すことができる。ネットワーク設計は、例えば、標識訓練データを必要としない。さらに、ネットワークデータは、調整可能な感度チューニングを含む。ある実施形態では、方法は、訓練を全く必要とせず、用途に応じて感度を調整することができ、組織を区別し知識を発見するための無数の特徴を提供する無数の方法で構成されることができる。
【００８８】
本発明のある特徴だけが本明細書で示され述べられたが、多くの修正及び変更を当業者が思い付くであろう。したがって、添付特許請求の範囲が、本発明の範囲内に入る全てのこうした修正及び変更を包含することを意図される。
【図１】
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【図２】
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【図３】
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【図４】
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【図５】
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【図６】
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【図７】
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【図８】
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