АНАЛИЗ ЭКСПРЕССИИ БИОМАРКЕРОВ В КЛЕТКАХ С ПОМОЩЬЮ МОМЕНТОВ РАСПРЕДЕЛЕНИЯ

1. Способ анализа характеристик ткани на основе данных мультиплексированных биометрических изображений, включающий:
сохранение данных профилей клеток, включающих мультиплексированные биометрические изображения, в которых зафиксирована экспрессия множества биомаркеров по меньшей мере для одного образца ткани пациента в отношении по меньшей мере одного поля обзора, в котором отдельные клетки выделены и сегментированы на компартменты;
вычисление по меньшей мере одной характеристики клетки на основе экспрессии в этой клетке каждого из упомянутого множества биомаркеров;
вычисление первого момента распределения для каждой из по меньшей мере одной характеристики клетки для каждого из по меньшей мере одного поля обзора и
анализ упомянутых вычисленных первых моментов распределения для определения связи с диагнозом, прогнозом или реакцией на лечение состояния или заболевания.
2. Способ по п.1, также включающий получение по меньшей мере одного образца ткани пациента.
3. Способ по п.1, также включающий выделение отдельных клеток упомянутого по меньшей мере одного образца ткани пациента на основе мультиплексированных изображений, в которых зафиксирована экспрессия каждого из упомянутого множества биомаркеров.
4. Способ по п.1, также включающий сегментирование отдельных клеток упомянутого по меньшей мере одного образца ткани пациента на компартменты на основе мультиплексированных изображений, в которых зафиксирована экспрессия каждого из упомянутого множества биомаркеров.
5. Способ по п.1, также включающий:
вычисление по меньшей мере двух характеристик клетки на основе экспрессии в этой клетке каждого из упомянутого множества неморфологических биомаркеров и
вычисление первого момента распределения для каждой из упомянутых по меньшей мере двух характеристик клетки для каждого из по меньшей мере одного поля обзора.
6. Способ по п.5, в котором каждую из упомянутых по меньшей мере двух характеристик клетки вычисляют путем сравнения экспрессии в этой клетке биомаркера по меньшей мере в двух компонентах клетки из ядра, мембраны и цитоплазмы для каждого из упомянутого множества биомаркеров.
7. Способ по п.1, также включающий:
вычисление по меньшей мере трех характеристик клетки на основе экспрессии в этой клетке каждого из множества неморфологических биомаркеров и
вычисление первого момента распределения для каждой из упомянутых по меньшей мере трех характеристик клетки для каждого из по меньшей мере одного поля обзора.
8. Способ по п.1, также включающий:
вычисление второго момента распределения для каждого из упомянутого множества полей обзора на основе каждой из по меньшей мере одной характеристики клетки и
анализ упомянутых вычисленных первого и второго моментов распределения для определения связи с диагнозом, прогнозом или реакцией на лечение состояния или заболевания.
9. Способ по п.1, также включающий
вычисление третьего момента распределения для каждого из упомянутого множества полей обзора на основе каждой из по меньшей мере одной характеристики клетки и
анализ упомянутых вычисленных первого, второго и третьего моментов распределения для определения связи с диагнозом, прогнозом или реакцией на лечение состояния или заболевания.
10. Способ по п.1, в котором анализ упомянутых вычисленных первых моментов распределения включает анализ упомянутых вычисленных первых моментов распределения для определения одномерной связи с диагнозом, прогнозом или реакцией на лечение состояния или заболевания.
11. Способ по п.1, в котором анализ упомянутых вычисленных первых моментов распределения включает анализ упомянутых вычисленных первых моментов распределения для определения многомерной связи с диагнозом, прогнозом или реакцией на лечение состояния или заболевания.
12. Способ по п.1, в котором упомянутая связь с диагнозом или прогнозом заболевания включает степень изменения ткани.
13. Способ по п.1, в котором упомянутая связь с диагнозом состояния или заболевания включает время жизни.
14. Система для анализа характеристик ткани на основе данных мультиплексированных биометрических изображений, включающая:
устройство хранения данных для хранения данных профилей клеток, включающих мультиплексированные биометрические изображения, в которых зафиксирована экспрессия множества биомаркеров по меньшей мере для одного образца ткани пациента в отношении по меньшей мере одного поля обзора, в котором отдельные клетки выделены и сегментированы на компартменты, и
по меньшей мере один процессор для исполнения кода, который обеспечивает выполнение упомянутым по меньшей мере одним процессором следующих шагов:
вычисления по меньшей мере одной характеристики клетки на основе экспрессии в этой клетке каждого из упомянутого множества биомаркеров;
вычисление первого момента распределения для каждой из по меньшей мере одной характеристики клетки для каждого из по меньшей мере одного поля обзора и
анализ упомянутых вычисленных первых моментов распределения для определения связи с диагнозом, прогнозом или реакцией на лечение состояния или заболевания.
15. Система по п.14, также включающая камеру для формирования цифрового изображения упомянутого по меньшей мере одного образца ткани пациента.
16. Система по п.14, в которой упомянутый по меньшей мере один процессор исполняет код, который обеспечивает выполнение упомянутым по меньшей мере одним процессором выделения отдельных клеток по меньшей мере одного образца ткани пациента на основе мультиплексированных изображений, в которых зафиксирована экспрессия каждого из упомянутого множества биомаркеров.
17. Система по п.14, в которой упомянутый по меньшей мере один процессор исполняет код, который обеспечивает выполнение упомянутым по меньшей мере одним процессором сегментирования отдельных клеток по меньшей мере одного образца ткани пациента на компартменты на основе мультиплексированных изображений, в которых зафиксирована экспрессия каждого из упомянутого множества биомаркеров.
18. Система по п.14, в которой упомянутый по меньшей мере один процессор исполняет код, который обеспечивает выполнение упомянутым по меньшей мере одним процессором следующих шагов:
вычисления по меньшей мере двух характеристик клетки на основе экспрессии в этой клетке каждого из упомянутого множества неморфологических биомаркеров и
вычисления первого момента распределения для каждой из упомянутых по меньшей мере двух характеристик клетки для каждого из по меньшей мере одного поля обзора.
19. Система по п.14, в которой упомянутый по меньшей мере один процессор исполняет код, который обеспечивает выполнение упомянутым по меньшей мере одним процессором следующих шагов:
вычисления по меньшей мере трех характеристик клетки на основе экспрессии в этой клетке каждого из упомянутого множества неморфологических биомаркеров и
вычисления первого момента распределения для каждой из упомянутых по меньшей мере трех характеристик клетки для каждого из по меньшей мере одного поля обзора.
20. Система по п.14, в которой упомянутый по меньшей мере один процессор исполняет код, который обеспечивает выполнение упомянутым по меньшей мере одним процессором следующих шагов:
вычисления второго момента распределения для каждого из упомянутого множества полей обзора на основе каждой из по меньшей мере одной характеристики клетки и
анализа упомянутых вычисленных первого и второго моментов для определения связи с диагнозом, прогнозом или реакцией на лечение состояния или заболевания.
21. Система по п.14, в которой упомянутый по меньшей мере один процессор исполняет код, который обеспечивает выполнение упомянутым по меньшей мере одним процессором следующих шагов:
вычисления третьего момента распределения для каждого из упомянутого множества полей обзора на основе каждой из по меньшей мере одной характеристики клетки и
анализа упомянутых вычисленных первого, второго и третьего моментов распределения для определения связи с диагнозом, прогнозом или реакцией на лечение состояния или заболевания.
22. Система по п.22, в которой анализ упомянутых вычисленных первых моментов распределения включает анализ упомянутых вычисленных первых моментов распределения для определения одномерной связи с диагнозом, прогнозом или реакцией на лечение состояния или заболевания.
23. Система по п.14, в которой анализ упомянутых вычисленных первых моментов распределения включает анализ упомянутых вычисленных первых моментов распределения для определения многомерной связи с диагнозом, прогнозом или реакцией на лечение состояния или заболевания.
24. Система по п.14, в которой упомянутая связь с диагнозом или прогнозом заболевания включает степень изменения ткани.
25. Система по п.14, в которой упомянутая связь с диагнозом состояния или заболевания включает время жизни.
26. Комплект, содержащий моноклональные антитела для PCAD, Рl3Кр110а и pGSK3a, причем каждое из упомянутых антител имеет прикрепленную к нему обнаруживаемую метку, и инструкции для определения прогноза рака простаты на основе образца ткани, основанные на анализе мультиплексированного биометрического изображения, в котором зафиксирована экспрессия PCAD, Рl3Кр110а и pGSK3a в поле обзора упомянутого образца ткани.
27. Комплект по п.26, в котором упомянутые инструкции включают анализ мультиплексированного биометрического изображения для вычисления избыточной экспрессии в мембране Р13Кр110а и pGSK3a и избыточной экспрессии PCAD во всей клетке.
28. Комплект, содержащий моноклональное антитело для NaKATPase с прикрепленной к нему обнаруживаемой меткой и инструкции для классификации рака простаты по Глисону в образце ткани на основе анализа мультиплексированного биометрического изображения, в котором зафиксирована экспрессия NaKATPase в поле обзора упомянутого образца ткани.
29. Комплект по п.28, в котором упомянутые инструкции включают анализ упомянутого мультиплексированного биометрического изображения для вычисления среднеквадратического отклонения экспрессии NaKATPase.