АНАЛИЗ ЭКСПРЕССИИ БИОМАРКЕРОВ В КЛЕТКАХ С ПОМОЩЬЮ КЛАСТЕРОВ

1. Способ анализа характеристик ткани на основе данных мультиплексированных биометрических изображений, включающий:
сохранение набора данных, включающего данные профилей клеток, включающие мультиплексированные биометрические изображения, в которых зафиксирована экспрессия множества биомаркеров в отношении множества полей обзора, в которых отдельные клетки выделены и сегментированы на компартменты, при этом упомянутые данные профилей клеток формируют на основе множества образцов ткани, взятых у группы пациентов, имеющих общность, и упомянутый набор данных также включает связь упомянутых данных профилей клеток по меньшей мере с одним элементом метаинформации, включающим оценку на уровне поля обзора или оценку на уровне пациента, связанную с упомянутой общностью;
формирование множества наборов кластеров сходных клеток на основе упомянутого набора данных, при этом каждый набор из упомянутого множества наборов кластеров включает уникальное число кластеров, каждую клетку назначают одному кластеру в каждом наборе из упомянутого множества наборов кластеров, и каждый из множества кластеров в каждом из множества наборов кластеров включает клетки, имеющие множество выбранных атрибутов, более сходных с множеством выбранных атрибутов других клеток в этом кластере, чем с множеством выбранных атрибутов клеток в других кластерах упомянутого набора;
в каждом из множества наборов кластеров, наблюдение количественной доли клеток, назначенных каждому кластеру;
анализ упомянутых наблюдаемых количественных долей для определения связи с упомянутым по меньшей мере одним элементом метаинформации, включающим оценку на уровне поля обзора или оценку на уровне пациента, связанную с упомянутой общностью, и
выбор одного набора из упомянутого множества наборов кластеров, включающего предиктивный набор кластеров, на основе сравнения эффективности по меньшей мере одной модели упомянутого множества наборов кластеров.
2. Способ по п.1, в котором набор данных связан с множеством серий измерений, при этом упомянутый способ также включает:
нормализацию данных профилей клеток в отношении множества серий измерений путем вычитания медианного значения интенсивности всей клетки для всех клеток в одной из упомянутого множества серий измерений из медианного значения интенсивности всей клетки, медианного значения интенсивности ядра, медианного значения интенсивности мембраны и медианного значения интенсивности цитоплазмы, для каждой клетки в серии измерений;
при этом формирование множества наборов кластеров включает формирование множества наборов кластеров сходных клеток на основе упомянутого нормализованного набора данных.
3. Способ по п.1, в котором сходство клеток основано на сравнении по меньшей мере одного атрибута клетки, основанного на экспрессии по меньшей мере одного из множества биомаркеров.
4. Способ по п.1, в котором упомянутый по меньшей мере один атрибут клетки выбран из четырех характеристик клетки, включающих медианное значение интенсивности всей клетки, коэффициент интенсивности ядра, коэффициент интенсивности мембраны и коэффициент интенсивности цитоплазмы,
при этом упомянутый коэффициент интенсивности ядра вычисляют путем вычитания полусуммы медианного значения интенсивности мембраны и медианного значения интенсивности цитоплазмы из медианного значения интенсивности ядра;
упомянутый коэффициент интенсивности мембраны вычисляют путем вычитания полусуммы медианного значения интенсивности ядра и медианного значения интенсивности цитоплазмы из медианного значения интенсивности мембраны, и
упомянутый коэффициент интенсивности цитоплазмы вычисляют путем вычитания полусуммы медианного значения интенсивности мембраны и медианного значения интенсивности ядра из медианного значения интенсивности цитоплазмы.
5. Способ по п.1, в котором сходство клеток основано на сравнении по меньшей мере двух атрибутов клетки, каждый из которых основан на экспрессии по меньшей мере одного из упомянутого множества биомаркеров.
6. Способ по п.1, в котором сходство клеток основано на сравнении по меньшей мере трех атрибутов клетки, каждый из которых основан на экспрессии по меньшей мере одного из упомянутого множества биомаркеров.
7. Способ по п.1, в котором сходство клеток основано на сравнении по меньшей мере четырех атрибутов клетки, каждый из которых основан на экспрессии по меньшей мере одного из упомянутого множества биомаркеров.
8. Способ по п.1, в котором профили нормальных клеток исключают из набора данных, используемого для формирования упомянутого множества наборов кластеров сходных клеток.
9. Способ по п.1, также включающий определение сходства клеток путем применения алгоритма кластеризации с помощью К-средних по меньшей мере к одному атрибуту клетки, основанному на экспрессии по меньшей мере одного из упомянутого множества биомаркеров.
10. Способ по п.1, также включающий определение сходства клеток путем применения алгоритма кластеризации с помощью К-средних по меньшей мере к одному атрибуту клетки, основанному на экспрессии по меньшей мере одного из упомянутого множества биомаркеров.
11. Способ по п.1, в котором упомянутая наблюдаемая количественная доля клеток представляет собой наблюдаемую количественную долю клеток каждого поля обзора, назначенных каждому кластеру.
12. Способ по п.1, в котором
анализ упомянутых наблюдаемых количественных долей включает анализ наблюдаемых количественных долей для определения связи с упомянутым по меньшей мере одним элементом метаинформации, включающим оценку на уровне поля обзора, связанную с упомянутой общностью, а
выбор предиктивного набора кластеров включает выбор предиктивного набора кластеров на основе сравнения эффективности моделей оценки на уровне поля обзора, основанных на упомянутом множестве наборов кластеров.
13. Способ по п.1, в котором упомянутая наблюдаемая количественная доля клеток представляет собой наблюдаемую количественную долю клеток каждого пациента, назначенных каждому кластеру.
14. Способ по п.1, в котором
анализ упомянутых наблюдаемых количественных долей включает анализ наблюдаемых количественных долей для определения связи с прогнозом состояния или заболевания (временем жизни), а
выбор одного из множества наборов кластеров включает выбор одного из множества наборов кластеров на основе сравнения эффективности модели оценки на уровне пациента, основанной на упомянутом множестве наборов кластеров.
15. Способ по п.1, в котором упомянутые данные клеток включают обучающие данные и тестовые данные, при этом упомянутое множество наборов кластеров сходных клеток формируют на основе обучающих данных, а эффективность упомянутой по меньшей мере одной модели для сравнения определяют на основе упомянутых тестовых данных.
16. Способ по п.1, также включающий
сравнение эффективности по меньшей мере одной модели в отношении количества кластеров в каждом наборе из упомянутого множества наборов кластеров.
17. Способ по п.1, в котором выбор предиктивного набора кластеров также включает выбор одного набора из упомянутого множества наборов кластеров с таким количеством кластеров, выше которого большее количество кластеров в этом наборе не дает статистически значимого повышения эффективности.
18. Способ п.1, в котором выбор предиктивного набора кластеров также включает выбор одного набора из упомянутого множества наборов кластеров с таким количеством кластеров, ниже которого меньшее количество кластеров в этом наборе дает снижение эффективности.
19. Способ по п.1, также включающий анализ упомянутых наблюдаемых количественных долей в упомянутом выбранном наборе кластеров для определения одномерной связи с упомянутым по меньшей мере одним элементом метаинформации.
20. Способ по п.1, также включающий анализ упомянутых наблюдаемых количественных долей в упомянутом выбранном наборе кластеров для определения многомерной связи с упомянутым по меньшей мере одним элементом метаинформации.
21. Способ по п.1, также включающий выбор предиктивного набора кластеров на основе эффективности по меньшей мере одной модели упомянутого набора кластеров, соответствующей согласованности больше порога.
22. Способ по п.1, также включающий определение по меньшей мере одного предиктивного кластера из упомянутого предиктивного набора кластеров.
23. Способ анализа характеристик кластера клеток на основе мультиплексированных биометрических изображений, включающий:
сохранение набора данных, включающего данные профилей клеток, включающие мультиплексированные биометрические изображения, в которых зафиксирована экспрессия множества биомаркеров в отношении множества полей обзора, в которых отдельные клетки выделены и сегментированы на компартменты;
определение первого кластера в множестве кластеров сходных клеток на основе упомянутого набора данных, при этом каждую клетку назначают одному из множества кластеров, каждый кластер в упомянутом множестве кластеров включает клетки, имеющие множество выбранных атрибутов, более сходных с множеством выбранных атрибутов других клеток в этом кластере, чем с множеством выбранных атрибутов клеток в других кластерах упомянутого набора;
создание монтажа первой клетки в первом кластере, при этом упомянутый монтаж включает часть по меньшей мере некоторых мультиплексированных изображений, описывающих экспрессию в первой клетке каждого из множества биомаркеров, каждая часть упомянутых по меньшей мере некоторых изображений включает упомянутую первую клетку и небольшую область, представляющую интерес, вокруг упомянутой первой клетки, и
отображение упомянутого монтажа первой клетки в первом кластере для обеспечения пользователю возможности понимать характеристику первого кластера.
24. Способ по п.23, в котором упомянутый монтаж первой клетки включает ряд соседних частей по меньшей мере некоторых изображений поля обзора, описывающих экспрессию в первой клетке каждого из множества биомаркеров.
25. Способ по п.23, в котором упомянутый монтаж первой клетки включает ряд наложенных друг на друга частей по меньшей мере некоторых изображений поля обзора, описывающих экспрессию в первой клетке каждого из множества биомаркеров.
26. Способ по п.23, также включающий:
создание монтажа второй клетки в первом кластере, при этом упомянутый монтаж включает часть по меньшей мере некоторых изображений поля обзора, описывающих экспрессию во второй клетке каждого из множества биомаркеров, каждая часть упомянутых по меньшей мере некоторых изображений включает упомянутую вторую клетку и небольшую область, представляющую интерес, вокруг упомянутой второй клетки, и
отображение упомянутого монтажа второй клетки в первом кластере для обеспечения пользователю возможности понимать упомянутую характеристику первого кластера.
27. Способ по п.23, также включающий:
отображение упомянутого монтажа первой клетки в первом кластере и упомянутого монтажа второй клетки в первом кластере одновременно, для обеспечения пользователю возможности понимать упомянутую характеристику первого кластера.
28. Система для анализа характеристик ткани на основе данных мультиплексированных биометрических изображений, включающая:
устройство хранения данных для хранения набора данных, включающих данные профилей клеток, включающие мультиплексированные биометрические изображения, в которых зафиксирована экспрессия множества биомаркеров в отношении множества полей обзора, в которых отдельные клетки выделены и сегментированы на компартменты, при этом упомянутые данные профилей клеток формируются на основе множества образцов ткани, взятых у группы пациентов, имеющих общность, и упомянутый набор данных включает также связь упомянутых данных профилей клеток по меньшей мере с одним элементом метаинформации, включающим оценку на уровне поля обзора или оценку на уровне пациента, связанную с упомянутой общностью;
по меньшей мере один процессор для исполнения кода, который обеспечивает выполнение упомянутым по меньшей мере одним процессором следующих шагов:
формирования множества наборов кластеров сходных клеток на основе упомянутого набора данных, при этом каждый набор из упомянутого множества наборов кластеров включает уникальное число кластеров, каждую клетку назначают одному кластеру в каждом наборе из множества наборов кластеров, и каждый из множества кластеров в каждом наборе из множества наборов кластеров включает клетки, имеющие множество выбранных атрибутов, более сходных с множеством выбранных атрибутов других клеток в этом кластере, чем с множеством выбранных атрибутов клеток в других кластерах упомянутого набора;
в каждом наборе из упомянутого множества наборов кластеров, наблюдение количественной доли клеток, назначенных каждому кластеру;
анализ упомянутых наблюдаемых количественных долей для определения связи с упомянутым по меньшей мере одним элементом метаинформации, включающим оценку на уровне поля обзора или оценку на уровне пациента, связанную с упомянутой общностью, и
устройство визуального отображения, которое обеспечивает возможность выбора одного набора из упомянутого множества наборов кластеров, включающего предиктивный набор кластеров, на основе сравнения эффективности по меньшей мере одной модели упомянутого множества наборов кластеров.
29. Система по п.28, в которой набор данных связан с множеством серий измерений, и упомянутый процессор также исполняет код, который обеспечивает выполнение упомянутым по меньшей мере одним процессором
нормализации данных профилей клеток в отношении множества серий измерений путем вычитания медианного значения интенсивности всей клетки для всех клеток в одной из упомянутого множества серий измерений из медианного значения интенсивности всей клетки, медианного значения интенсивности ядра, медианного значения интенсивности мембраны и медианного значения интенсивности цитоплазмы, для каждой клетки в серии измерений;
при этом формирование множества наборов кластеров включает формирование множества наборов кластеров сходных клеток на основе упомянутого нормализованного набора данных.
30. Система по п.28, в которой сходство клеток основано на сравнении по меньшей мере одного атрибута клетки, основанного на экспрессии по меньшей мере одного из множества биомаркеров.
31. Система по п.28, в которой упомянутый по меньшей мере один атрибут клетки выбран из четырех характеристик клетки, включающих медианное значение интенсивности всей клетки, коэффициент интенсивности ядра, коэффициент интенсивности мембраны и коэффициент интенсивности цитоплазмы,
при этом упомянутый коэффициент интенсивности ядра вычисляется путем вычитания полусуммы медианного значения интенсивности мембраны и медианного значения интенсивности цитоплазмы из медианного значения интенсивности ядра;
упомянутый коэффициент интенсивности мембраны вычисляется путем вычитания полусуммы медианного значения интенсивности ядра и медианного значения интенсивности цитоплазмы из медианного значения интенсивности мембраны, и
упомянутый коэффициент интенсивности цитоплазмы вычисляется путем вычитания полусуммы медианного значения интенсивности мембраны и медианного значения интенсивности ядра из медианного значения цитоплазмы.
32. Система по п.28, в которой упомянутый по меньшей мере один процессор определяет сходство клеток на основе сравнения по меньшей мере двух атрибутов клетки, каждый из которых основан на экспрессии по меньшей мере одного из упомянутого множества биомаркеров.
33. Система по п.28, в которой упомянутый по меньшей мере один процессор определяет сходство клеток на основе сравнения по меньшей мере трех атрибутов клетки, каждый из которых основан на экспрессии по меньшей мере одного из упомянутого множества биомаркеров.
34. Система по п.28, в которой упомянутый по меньшей мере один процессор определяет сходство клеток на основе сравнения по меньшей мере четырех атрибутов клетки, каждый из которых основан на экспрессии по меньшей мере одного из упомянутого множества биомаркеров.
35. Система по п.28, в которой упомянутый по меньшей мере один процессор также исполняет код, который обеспечивает выполнение упомянутым по меньшей мере одним процессором исключения профилей нормальных клеток из набора данных, используемого для формирования упомянутого множества наборов кластеров сходных клеток.
36. Система по п.28, в которой упомянутый по меньшей мере один процессор определяет сходство клеток путем применения алгоритма кластеризации с помощью K-средних по меньшей мере к одному атрибуту клетки, основанному на экспрессии по меньшей мере одного из упомянутого множества биомаркеров.
37. Система по п.28, в которой упомянутый по меньшей мере один процессор определяет сходство клеток путем применения алгоритма кластеризации с помощью K-средних по меньшей мере к одному атрибуту клетки, основанному на экспрессии по меньшей мере одного из упомянутого множества биомаркеров.
38. Система по п.28, в которой упомянутая наблюдаемая количественная доля клеток представляет собой наблюдаемую количественную долю клеток каждого поля обзора, назначенных каждому кластеру.
39. Система по п.28, в которой
анализ упомянутых наблюдаемых количественных долей включает анализ наблюдаемых количественных долей для определения связи с упомянутым по меньшей мере одним элементом метаинформации, включающим оценку на уровне поля обзора, связанную с упомянутой общностью;
при этом выбор предиктивного набора кластеров включает выбор предиктивного набора кластеров на основе сравнения эффективности моделей оценки на уровне поля обзора, основанных на упомянутом множестве наборов кластеров.
40. Система по п.28, в которой упомянутая наблюдаемая количественная доля клеток представляет собой наблюдаемую количественную долю клеток для каждого пациента, назначенных каждому кластеру.
41. Система по п.28, в которой
анализ упомянутых наблюдаемых количественных долей включает анализ наблюдаемых количественных долей для определения связи с прогнозом состояния или заболевания (временем жизни), и
выбор одного из множества наборов кластеров включает выбор одного из множества наборов кластеров на основе сравнения эффективности модели оценки на уровне пациента, основанной на упомянутом множестве наборов кластеров.
42. Система по п.28, в которой упомянутый по меньшей мере один процессор также разделяет упомянутые данные клеток на обучающие данные и тестовые данные, формирует упомянутое множество наборов кластеров сходных клеток на основе упомянутых обучающих данных и определяет эффективность упомянутой по меньшей мере одной модели для сравнения на основе упомянутых тестовых данных.
43. Система по п.28, в которой упомянутый по меньшей мере один процессор исполняет код, который обеспечивает выполнение упомянутым по меньшей мере одним процессором
сравнения эффективности по меньшей мере модели в отношении количества кластеров в каждом из упомянутого множества наборов кластеров.
44. Система по п.28, в которой упомянутое устройство визуального отображения также обеспечивает возможность выбора одного набора из упомянутого множества наборов кластеров с таким количеством кластеров, выше которого большее количество кластеров в этом наборе не дает статистически значимого повышения эффективности.
45. Система по п.28, в которой упомянутое устройство визуального отображения также обеспечивает возможность выбора одного набора из упомянутого множества наборов кластеров с таким количеством кластеров, ниже которого меньшее количество кластеров в этом наборе дает снижение эффективности.
46. Система по п.28, также включающая анализ упомянутых наблюдаемых количественных долей в упомянутом выбранном наборе кластеров для определения одномерной связи с упомянутым по меньшей мере одним элементом метаинформации.
47. Система по п.28, также включающая анализ упомянутых наблюдаемых количественных долей в упомянутом выбранном наборе кластеров для определения многомерной связи с упомянутым по меньшей мере одним элементом метаинформации.
48. Система по п.28, в которой упомянутое устройство визуального отображения также обеспечивает возможность выбора одного набора из упомянутого множества наборов кластеров на основе эффективности по меньшей мере одной модели упомянутого набора кластеров, соответствующей согласованности больше порога.
49. Система по п.28, в которой упомянутый по меньшей мере один процессор исполняет код, который обеспечивает выполнение упомянутым по меньшей мере одним процессором определения по меньшей мере одного предиктивного кластера из упомянутого предиктивного набора кластеров.
50. Система для анализа характеристик ткани на основе данных мультиплексированных биометрических изображений, включающая:
устройство хранения данных для хранения набора данных, включающего данные профилей клеток, включающие мультиплексированные биометрические изображения, в которых зафиксирована экспрессия множества биомаркеров в отношении множества полей обзора, в которых отдельные клетки выделены и сегментированы на компартменты, и
устройство визуального отображения, которое обеспечивает возможность определения первого кластера в множестве кластеров сходных клеток на основе упомянутого набора данных, при этом каждую клетку назначают одному из множества кластеров, каждый кластер в упомянутом множестве кластеров включает клетки, имеющие множество выбранных атрибутов, более сходных с множеством выбранных атрибутов других клеток в этом кластере, чем с множеством выбранных атрибутов клеток в других кластерах упомянутого набора, и
по меньшей мере один процессор для исполнения кода, который обеспечивает создание упомянутым по меньшей мере одним процессором монтажа первой клетки в первом кластере, при этом упомянутый монтаж включает часть по меньшей мере некоторых мультиплексированных изображений, описывающих экспрессию в первой клетке каждого из множества биомаркеров, каждая часть упомянутых по меньшей мере некоторых изображений включает упомянутую первую клетку и небольшую область, представляющую интерес, вокруг упомянутой первой клетки;
при этом упомянутое устройство визуального отображения отображает упомянутый монтаж первой клетки в первом кластере для обеспечения пользователю возможности понимать характеристику первого кластера.
51. Система по п.50, в которой упомянутый монтаж первой клетки включает ряд соседних частей по меньшей мере некоторых изображений поля обзора, описывающих экспрессию в первой клетке каждого из множества биомаркеров.
52. Система по п.50, в которой упомянутый монтаж первой клетки включает ряд наложенных друг на друга частей по меньшей мере некоторых изображений поля обзора, описывающих экспрессию в первой клетке каждого из множества биомаркеров.
53. Система по п.50, в которой
упомянутый по меньшей мере один процессор также создает монтаж второй клетки в первом кластере, при этом упомянутый монтаж включает часть по меньшей мере некоторых изображений поля обзора, описывающих экспрессию во второй клетке каждого из множества биомаркеров, каждая часть упомянутых по меньшей мере некоторых изображений включает упомянутую вторую клетку и небольшую область, представляющую интерес, вокруг упомянутой второй клетки,
при этом упомянутое устройство визуального отображения отображает упомянутый монтаж второй клетки в упомянутом первом кластере для обеспечения пользователю возможности понимать упомянутую характеристику первого кластера.
54. Способ по п.23, в котором упомянутое устройство визуального отображения также отображает упомянутый монтаж первой клетки в первом кластере и упомянутый монтаж второй клетки в первом кластере одновременно для обеспечения пользователю возможности понимать упомянутую характеристику первого кластера.