Nowe oprogramowanie usprawnia analizę złożonych obrazów tkanek w badaniach nad nowotworami

Zespół badaczy z Heinrich-Heine-Universität Düsseldorf, Universitätsklinikum Düsseldorf oraz European Molecular Biology Laboratory opracował oprogramowanie spatialproteomics, które upraszcza analizę złożonych obrazów mikroskopowych tkanek. Narzędzie umożliwia systematyczne i odtwarzalne przetwarzanie danych pochodzących z obrazowania wieloparametrowego oraz może wspierać badania nad nowotworami, procesami zapalnymi i innymi chorobami związanymi ze zmianami organizacji komórek w tkankach.

W artykule:

• Znaczenie obrazowania wieloparametrowego w badaniach tkanek
• Trudności związane z analizą złożonych obrazów mikroskopowych
• Najważniejsze funkcje oprogramowania spatialproteomics
• Zastosowanie narzędzia w badaniach nad chłoniakami B-komórkowymi
• Znaczenie współpracy klinicystów, biologów i bioinformatyków
• Możliwe zastosowania programu w badaniach biomedycznych

Obrazowanie wieloparametrowe pozwala tworzyć mapy tkanek

Dzięki współczesnym metodom obrazowania możliwe jest obecnie określenie na podstawie jednej próbki tkanki, jakie komórki są w niej obecne oraz w jaki sposób są zorganizowane przestrzennie. Rozwój tych technologii znacząco ułatwił diagnostykę i badanie mechanizmów wielu chorób.

Interdyscyplinarny zespół naukowców z Heinrich-Heine-Universität Düsseldorf (HHU), Universitätsklinikum Düsseldorf (UKD) oraz European Molecular Biology Laboratory (EMBL) opracował oprogramowanie, które ma ułatwić analizowanie wyników uzyskiwanych za pomocą nowoczesnych technik mikroskopowych. Rezultaty prac zespołu zostały opublikowane w czasopiśmie naukowym Nature Methods.

Obrazowanie wieloparametrowe pozwala tworzyć swoistą mapę badanej próbki tkanki. Naukowcy mogą analizować między innymi liczebność poszczególnych typów komórek, ich właściwości oraz rozmieszczenie przestrzenne. Metoda umożliwia jednoczesne oznaczanie licznych białek i innych markerów w obrębie tej samej próbki.

Ma to szczególne znaczenie w badaniach onkologicznych. Komórki nowotworowe nie funkcjonują w izolacji, lecz pozostają w ścisłych relacjach z komórkami układu odpornościowego, komórkami śródbłonka naczyń krwionośnych, fibroblastami oraz innymi elementami mikrośrodowiska guza. Przestrzenna organizacja tych struktur może być związana z przebiegiem choroby oraz odpowiedzią na leczenie.

W odróżnieniu od klasycznych metod badania tkanek, w których jednocześnie ocenia się zazwyczaj ograniczoną liczbę cech, obrazowanie wieloparametrowe pozwala szczegółowo scharakteryzować od tysięcy do nawet milionów pojedynczych komórek. Może dzięki temu dostarczać informacji istotnych zarówno dla badań podstawowych, jak i dla rozwoju diagnostyki chorób nowotworowych.

Analiza obrazów pozostaje jednym z największych wyzwań

Uzyskanie szczegółowego obrazu tkanki jest jednak dopiero pierwszym etapem pracy. Poszczególne typy komórek muszą zostać zidentyfikowane, zmierzone i policzone. Następnie można ocenić, które populacje wykazują nietypowe cechy, tworzą przestrzenne skupiska lub występują w określonych obszarach tkanki.

Dotychczas realizacja takiej analizy wymagała korzystania z kilku różnych programów oraz tworzenia specjalnie dostosowanych procedur przetwarzania danych. Poszczególne etapy nie zawsze były ze sobą łatwo integrowane, co zwiększało stopień skomplikowania całego procesu oraz utrudniało odtwarzanie analiz przez inne zespoły badawcze.

Nowe oprogramowanie spatialproteomics, przedstawione przez zespół kierowany przez pierwszego autora publikacji, Matthiasa Meyera-Bendera z EMBL, ma znacząco uprościć tę procedurę. Narzędzie pozwala połączyć różne etapy pracy w jeden uporządkowany proces i wspiera analizę od momentu przetwarzania pierwotnych obrazów mikroskopowych.

Zastosowanie w badaniach nad chłoniakami B-komórkowymi

W publikacji Matthias Meyer-Bender, współautor korespondencyjny i jeden z ostatnich autorów pracy dr Peter-Martin Bruch z HHU i UKD oraz pozostali członkowie zespołu przedstawili sposób działania oprogramowania na przykładzie chłoniaków nie-Hodgkina wywodzących się z komórek B.

Za pomocą programu możliwe było przeanalizowanie rozmieszczenia różnych typów komórek w obrębie materiału biopsyjnego. Narzędzie umożliwiło systematyczną ocenę organizacji tkanki oraz wspierało rozróżnianie łagodnych i złośliwych zmian limfoidalnych.

Nie oznacza to, że program samodzielnie stawia rozpoznanie. Oprogramowanie porządkuje i analizuje dane obrazowe, dostarczając naukowcom oraz specjalistom informacji o liczebności, charakterystyce i wzajemnym położeniu poszczególnych populacji komórkowych.

Łatwiejszy dostęp do zaawansowanej analizy danych

– Łatwo dostępne programy analityczne są ważnym warunkiem szerokiego wykorzystywania nowych technologii obrazowania. Zmniejszają techniczne bariery wejścia, poprawiają porównywalność badań i ułatwiają odtwarzalną analizę złożonych danych – wyjaśnił Matthias Meyer-Bender.

Peter-Martin Bruch podkreślił, że spatialproteomics może wspierać nie tylko badania nad chłoniakami. Narzędzie może być wykorzystywane także do analizowania innych chorób nowotworowych, procesów zapalnych oraz pozostałych schorzeń związanych ze złożoną organizacją tkanek.

Odtwarzalność ma szczególne znaczenie w badaniach wykorzystujących duże zbiory danych obrazowych. Jasno zdefiniowany i możliwy do powtórzenia sposób analizy pozwala ograniczyć różnice wynikające z wykorzystywania odmiennych programów, ustawień lub ręcznie przygotowywanych procedur.

Współpraca klinicystów, biologów i bioinformatyków

Według Petera-Martina Brucha jednym z ważnych czynników umożliwiających powstanie programu była interdyscyplinarna współpraca pomiędzy HHU, UKD i EMBL.

– Udało nam się połączyć wiedzę kliniczną i eksperymentalną zespołów z Düsseldorfu z kompetencjami metodologicznymi EMBL w zakresie bioinformatyki, nauki o danych i tworzenia oprogramowania. Ta ścisła współpraca była decydująca dla stworzenia narzędzia, które jest zarówno zaawansowane technicznie, jak i ukierunkowane na konkretne pytania biologiczne oraz medyczne – zaznaczył Bruch.

Projekt pokazuje, że rozwój narzędzi wykorzystywanych w medycynie i biologii coraz częściej wymaga współpracy specjalistów reprezentujących różne dziedziny. Wiedza kliniczna i biologiczna pozwala określić istotne pytania badawcze, natomiast bioinformatyka i nauka o danych umożliwiają przetwarzanie rozbudowanych zbiorów informacji.

Oprogramowanie udostępniono społeczności naukowej

Oprogramowanie zostało udostępnione bezpłatnie, aby mogło wspierać możliwie wiele projektów badawczych. Jego otwarta dostępność może ułatwiać wdrażanie ujednoliconych metod analizy w kolejnych laboratoriach i ośrodkach naukowych.

Oprócz HHU, UKD i EMBL w projekcie uczestniczyły również Universität Heidelberg oraz Center für integrierte Onkologie (CIO) Aachen, Bonn, Köln, Düsseldorf.

Autorzy publikacji wskazują, że program może znaleźć zastosowanie wszędzie tam, gdzie konieczna jest jednoczesna analiza wielu markerów oraz ocena przestrzennej organizacji komórek w złożonej tkance. Dotyczy to między innymi badań nad mikrośrodowiskiem nowotworowym, odpowiedzią immunologiczną, przewlekłymi procesami zapalnymi oraz zmianami zachodzącymi w tkankach pod wpływem choroby lub leczenia.

Źródło: Nature Methods, „Spatialproteomics: an interoperable toolbox for analyzing highly multiplexed fluorescence image data”.
DOI: https://doi.org/10.1038/s41592-026-03155-1