Hautkrebs, insbesondere Melanom, bleibt ein bedeutendes Anliegen in der Onkologie. Fortschrittliche Techniken in der Dermatopathologie (DP), wie die Multikanal-Fluoreszenz, haben transformative Einblicke in die zellulären und molekularen Feinheiten von Hautkrebs geliefert. Diese Methode, die mehrere fluoreszierende Signale gleichzeitig erfasst, bietet einen detaillierten Blick auf das Tumormikroumfeld und die Wechselwirkungen von Therapeutika innerhalb dieses Umfelds.
Künstliche Intelligenz (KI) wurde eingesetzt, um die Immunfluoreszenzfärbung von Maus-Melanomgewebe zu bewerten.
Wichtige Marker wurden identifiziert:
- DAPI für Zellkerne,
- CD3 für allgemeine T-Zellen,
- CD8 für zytotoxische T-Zellen,
- CD11b für Makrophagen und dendritische Zellen,
- ERG für Endothelzellen,
- Ki67 als Proliferationsmarker.
Die Studie kategorisierte Maus-Tumore in vier unterschiedliche Gruppen basierend auf ihrem genetischen Profil und der Behandlung, die sie erhielten, entweder Immun-Checkpoint-Inhibitor-Therapie (Anti-PD-1) oder ein Placebo.
Frühere Forschungsergebnisse haben gezeigt, dass die Anti-PD-1-Therapie die T-Zell-Infiltration in den Tumor verstärkt, insbesondere den Anteil zytotoxischer T-Zellen erhöht. Dieser Anstieg, zusammen mit der erhöhten Aktivität der CD8-Zellen, trägt zur antitumoralen Wirkung des Medikaments bei. Ziel ist es, tiefer in die Verteilung der Immunzellen innerhalb der Tumore einzutauchen, wobei die Hypothese aufgestellt wird, dass eine zentrale Ansammlung dieser Zellen, im Gegensatz zur peripheren Ansammlung, eine verbesserte antitumorale Aktivität bedeutet.
Darüber hinaus sollte die Studie Veränderungen in den Makrophagenpopulationen untersuchen, nicht nur in der Zellzahl, sondern auch in der Zellgröße, indem der Zelldurchmesser und die Zellfläche gemessen wurden. Marker wie ERG und Ki67 wurden in allen Gruppen quantifiziert, um Unterschiede in der Angiogenese und im Tumorzellwachstum zu erkennen.
Mit der Integration von KI und Multikanal-Fluoreszenz in die Hautkrebsforschung besteht Hoffnung auf gezieltere und effektivere Behandlungen sowie ein tieferes Verständnis der Tumordynamik und der Immuninteraktionen.
Melanom
Melanom ist die schwerste Form von Hautkrebs und macht nur etwa 1% der Hautkrebserkrankungen aus. Doch das Melanom, das „schwarzer Tumor“ bedeutet, ist auch die tödlichste Form von Hautkrebs. Es entsteht aus Zellen, die Melanozyten genannt werden und das Pigment produzieren, das für die Hautfarbe verantwortlich ist. Es kann auch in den Augen und in seltenen Fällen in inneren Bereichen wie der Nase oder dem Hals auftreten.
Obwohl die genauen Ursachen aller Melanome unklar sind, erhöht die Exposition gegenüber ultravioletten (UV) Strahlen von der Sonne oder künstlichen Quellen wie Bräunungsgeräten die Wahrscheinlichkeit der Melanomentwicklung. Eine Reduzierung der UV-Exposition kann das Melanomrisiko verringern. Es gibt eine zunehmende Inzidenz von Melanomen bei Personen unter 40 Jahren, insbesondere bei Frauen. Das Erkennen der frühen Anzeichen von Hautkrebs ist entscheidend, da eine frühzeitige Diagnose und Behandlung das Melanom wirksam bekämpfen können. Es ist gut behandelbar. Tatsächlich beträgt die Heilungsrate 99%, wenn es frühzeitig erkannt wird. Früherkennung ist der Schlüssel, um den besten Behandlungsplan festzulegen.
Workflow mit HSA KIT
Bei HS Analysis verfolgen wir einen umfassenden Ansatz zur Folienanalyse. Wir analysieren nicht nur die Folien selbst, sondern integrieren unsere Lösungen auch in die bestehende Infrastruktur. Dies umfasst die Anbindung an LIS (Laborinformationssysteme) und die Benennung der Folien auf eine Weise, die das Speichern, Suchen und Nutzen für medizinische Zwecke erleichtert. Unser Ziel ist es, unseren Kunden ein nahtloses Erlebnis zu bieten, damit sie schnell und effizient auf die benötigten Daten zugreifen und diese nutzen können.
KI-basierte Analysen mit HSA KIT bieten:
- Standardisierter Prozess mit subjektiver/objektiver Analyse
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- Modulauswahl und -konfiguration ohne übermäßiges Programmieren
- Einfach zu erlernende Software: Annotieren, Trainieren und Automatisieren
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Die HSA KIT-Software ist so konzipiert, dass sie nahtlos in bestehende Laborinformationssysteme (LIS) integriert werden kann, um einen reibungslosen Datenaustausch und Interoperabilität zu gewährleisten. Diese Integration rationalisiert den gesamten Workflow, von der Probenerfassung bis zur Berichtserstellung, minimiert manuelle Dateneingaben und reduziert die Wahrscheinlichkeit von Transkriptionsfehlern. Die Echtzeitsynchronisierung der Daten zwischen der HSA KIT-Software und dem LIS stellt sicher, dass alle relevanten Informationen leicht zugänglich sind, was einen reibungslosen und effizienten Diagnoseprozess ermöglicht.
Darüber hinaus wird es mit dem HSA Case Viewer unglaublich einfach, Kundenakten wesentlich organisierter zu speichern. Wir bieten ein intelligentes Datenmanagementsystem mit HSA KIT, das strukturierte Daten für fallbasierte Workflows verfügbar macht. Unser System ist ein nützliches Werkzeug zur Optimierung von Abläufen, da es den Benutzern ermöglicht, Daten schnell zu organisieren und zu analysieren. Darüber hinaus sorgen die ausgeklügelten Funktionen für Datensicherheit und -schutz und bieten den Benutzern Komfort beim Umgang mit sensiblen Informationen.
Wir verstehen die Bedeutung einer genauen und effizienten Folienanalysesoftware. Deshalb bieten wir eine Reihe von Funktionen, die Ihnen helfen, Ihre Ziele zu erreichen.
- Unsere Software ist mit Linux- und Windows-Betriebssystemen kompatibel und läuft reibungslos in Docker. Mit der Offline-Funktionalität können Sie ohne Internetverbindung an Ihren Folien arbeiten, aber wenn Sie auf die Online-Nutzung erweitern möchten, ist das auch möglich.
- Wir bieten auch eine professionelle Integration in Ihre Netzwerk-Infrastruktur, sodass Sie unsere Software nahtlos in Ihre bestehenden Systeme einbinden können.
- Unsere Software ist so konzipiert, dass sie auch mit anderen Programmen arbeitet, sodass Sie alle benötigten Werkzeuge zur Verfügung haben.
- Selbst auf schwächeren Computern bietet unsere Software volle Leistung, sodass Sie Folien schnell und genau analysieren können.
- Und mit der Möglichkeit, Berichte im CSV- und Excel-Format zu erstellen, haben Sie alle Daten, die Sie benötigen, griffbereit.
- Schließlich sorgt das Benutzerprofilmanagement dafür, dass die Geschichte und Präferenzen jedes Benutzers gespeichert werden, um einen einfachen Zugriff zu gewährleisten.
Innerhalb kurzer Zeit hat die HS Analysis GmbH zahlreiche Unternehmen, Krankenhäuser und Labore als Kunden gewonnen, die mikroskopische Folien oder Daten zur Analyse benötigen. Die physischen Folien können mit Hilfe der HSA KIT-Software, die in gängige Mikroskope integriert werden kann, digitalisiert werden, um Ganzfolienbilder (WSI) zu erstellen. Die Daten können in Form von Berichten und automatisierten grafischen Darstellungen abgerufen werden. Dies trägt dazu bei, den umfangreichen Prozess, der üblicherweise von Medizinern praktiziert wird, zu eliminieren.
KI-basierte Analysen können weitaus effizienter sein, können jedoch nur als unterstützendes Werkzeug für menschliche Fachkenntnisse dienen und niemals ein vollständiger Ersatz sein.
KI-Algorithmen neigen dazu, falsche Positive und falsche Negative zu erzeugen, und können Schwierigkeiten haben, sich an Daten anzupassen, die von den Trainingsdaten abweichen.
Mit unserer fortschrittlichen Technologie und unserem Expertenteam sind wir zuversichtlich, dass wir erstklassige Folienanalysedienste bieten können, die den einzigartigen Bedürfnissen jedes einzelnen Kunden gerecht werden.
Egal, ob Sie eine einmalige Analyse oder fortlaufende Unterstützung suchen, wir haben die Werkzeuge und das Fachwissen, die notwendig sind, um Ihnen zu helfen, Ihre Ziele zu erreichen.
Warum HSA KIT für FL-Datenanalyse wählen
Einfachheit bei Einzelkanälen
Das HSA KIT macht die Arbeit mit Einzelkanal-FL-Daten unglaublich einfach. Die benutzerfreundliche Oberfläche ermöglicht eine schnelle und effiziente Datenverarbeitung, was die Einarbeitungszeit für neue Benutzer verkürzt.
Flexibilität bei Mehrkanälen
Für diejenigen, die 2 oder 3 Kanäle gleichzeitig analysieren möchten, bietet das HSA KIT eine ebenso nahtlose Erfahrung. Diese Funktion ist besonders nützlich für komplexe Analysen, die Multikanaldaten erfordern.
Erweiterte Histogrammansicht
Das HSA KIT bietet eine Histogrammansicht für ein detaillierteres Verständnis Ihrer Datenverteilung. Diese Funktion ermöglicht es Ihnen, schnell Muster oder Anomalien zu erkennen, die in anderen Ansichten möglicherweise nicht sofort erkennbar sind.
Ganzfolienbilder (WSI)
Die ersten WSI-Scanner, die in den späten 1990er Jahren eingeführt wurden, waren im Vergleich zu ihren modernen Gegenstücken ziemlich primitiv. Vor der Einführung von WSI stützte sich die digitale Bildgebung in der anatomischen Pathologie weitgehend auf mikroskopmontierte Kameras zur Erstellung „statischer“ digitaler Bilder. Diese statischen Bilder hatten nur begrenzten klinischen Nutzen, da sie nur bestimmte Bereiche eines Glasobjektträgers erfassten. Dementsprechend wurde die robotische Mikroskopie eingesetzt, da sie es dem Telepathologen ermöglichte, einen gesamten Glasobjektträger aus der Ferne zu betrachten.
Ganzfolienbildgebung (WSI) ist eine Technologie, die das Scannen eines kompletten Mikroskopobjektträgers und die Erstellung einer einzigen hochauflösenden digitalen Datei umfasst. Die Ganzfolienbildgebung bietet zahlreiche Vorteile in der Pathologie, darunter verbesserte Zusammenarbeit, Zugänglichkeit, Effizienz, Archivierung und Bildung. Es ist ein wertvolles Werkzeug, das das Feld der Pathologie transformiert. Deep Learning wurde auf WSI für verschiedene Aufgaben angewendet, einschließlich Segmentierung und Analyse von Leberbildern.
Deep Learning im HSA KIT
HSA KIT nutzt die Kraft des Deep Learnings, einer Untergruppe des maschinellen Lernens, die durch mehrschichtige neuronale Netze charakterisiert ist, um die histopathologische Analyse zu revolutionieren. Dieser transformative Ansatz ermöglicht es HSA KIT, große Mengen histopathologischer Daten mit unvergleichlicher Effizienz zu verarbeiten. Die automatisierte Bildanalyse, ein Kernelement, ermöglicht die Erkennung und Annotation verschiedener Strukturen und Anomalien auf Folien, reduziert den manuellen Eingriff und verbessert die Konsistenz.
Über die bloße visuelle Analyse hinaus integrieren die Modelle von HSA molekulare Daten und bieten ein umfassendes Verständnis der Proben. Das kontinuierliche Training dieser Deep Learning-Modelle stellt sicher, dass sie mit den neuesten Forschungsergebnissen aktualisiert werden und ihre Vorhersagefähigkeiten im Laufe der Zeit weiter verfeinern.
Eine der herausragenden Funktionen ist die Echtzeitanalyse, die sofortige Einblicke während des Scannens der Folien bietet und die Lücke zwischen Datenerfassung und verwertbaren Ergebnissen schließt.
Die Präzision, die diese Modelle bieten, ist unübertroffen und gewährleistet detaillierte und genaue Annotationen, die für medizinische Forschungen entscheidend sind. Darüber hinaus skaliert der Deep Learning-Ansatz von HSA nahtlos, da das Volumen medizinischer Daten exponentiell wächst, und behält dabei seine Genauigkeit und Geschwindigkeit bei, was es zu einem entscheidenden Werkzeug in der modernen medizinischen Diagnostik macht.
DL-Modellvisualisierung
Nachdem die erforderlichen Ground-Truth-Daten für jeden Schlüsselmarker erstellt wurden, wurde ein DL-Modell trainiert. Und die visuellen Ergebnisse der Implementierung des Modells konnten in den folgenden Beispielen für alle Schlüsselmarker gesehen werden.
Ein Video zur Fallbearbeitung zur Erstellung von Ground-Truth-Daten für das CD8-DL-Modelltraining
