JP-7855274-B2 - インサイチュ又はインビトロでのマルチパラメータ細胞及び細胞内画像データ用の計算システムパソロジー空間分析プラットフォーム

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Inventors

チェナブホットラ，シュリニーバスシー．
プラーラ，フィリッポ
テイラー，ダグラスエル．

Assignees

ユニバーシティオブピッツバーグ－オブザコモンウェルスシステムオブハイヤーエデュケーション

Dates

Publication Date: 20260508
Application Date: 20250512
Priority Date: 20181219

Claims (5)

特定の患者における疾患の時間発展を表現する方法であって、前記特定の患者は幾つかの患者のうちの１人であり、前記幾つかの患者は、前記幾つかの患者からの幾つかの組織サンプルから得られたマルチパラメータ細胞及び細胞内画像データと関連付けられており、前記特定の患者について疾患のランドスケープの幾何学的表現を生成する工程であって、前記幾何学的表現は複数の点を含み、前記幾何学的表現の各点は、（ｉ）特定の時点における前記特定の患者の疾患状況を記述し、前記特定の患者に関連する幾つかの組織サンプルのうちの特定の１つに基づいており、（ii）前記マルチパラメータ細胞及び細胞内画像データに基づいている幾つかの組織サンプルのうちの特定の１つにおけるマイクロドメインに基づいており、（iii）前記マイクロドメインについて空間情報に基づく異種細胞間コミュニケーションの表現を含む前記マイクロドメインについての異種細胞間コミュニケーションネットワークを含む、工程を含む方法。
各異種細胞間コミュニケーションネットワークは、常微分方程式の系を含むシステムバイオロジーモデルに関連付けられている、請求項１に記載の方法。
各異種細胞間コミュニケーションネットワークについて、前記常微分方程式の系は、前記特定の患者について前記疾患のランドスケープの時間発展を予測するための前記疾患のランドスケープのキネティクスを規定している、請求項２に記載の方法。
各マイクロドメインは、前記マルチパラメータ細胞及び細胞内画像データにおける幾つかの異なる所定の表現型の細胞間の空間的不均一性の定量化を生成し、前記定量化に基づいてそのマイクロドメインを特定する工程によって特定され、当該工程は、前記マルチパラメータ細胞及び細胞内画像データに細胞フェノタイピングを実行して前記幾つかの異なる所定の表現型を特定することを含む、請求項１に記載の方法。
各異種細胞間コミュニケーションネットワークは、前記マイクロドメインのコミュニケーショングラフを備えており、各表現型は、前記コミュニケーショングラフのノードであって、前記コミュニケーショングラフの表現型の各対の間のエッジは、その対における一方の表現型がその対における他方の表現型の存在に与える影響を示す、請求項１に記載の方法。

Description

本発明は、デジタルパソロジーに関しており、特に、インサイチュ又はインビトロでの高次元細胞及び細胞内解像画像データを統合し、視覚化し、モデル化することができる包括的計算システムパソロジー空間分析（ＣＳＰＳＡ）コンピュータプラットフォームに関する。デジタルパソロジーとは、組織学的に染色された組織サンプルを取得、保存、及び表示することを指しており、セカンドオピニオンテレパソロジー、免疫染色の解釈、術中テレパソロジーなどのニッチな用途で当初は注目を集めている。通常、３～５０枚のスライドで構成される大量の患者データが生検標本から生成されて、病理医によって顕微鏡で視覚的に評価されるが、デジタル技術を用いると高解像度モニターを見て評価できる。手作業が含まれることから、現在のワークフローの実務は時間がかかり、エラーが発生しやすく、主観的である。癌は不均一性疾患（heterogeneous disease）である。ヘマトキシリン・エオシン（Ｈ＆Ｅ）染色組織画像では、不均一性は、上皮内癌、浸潤癌、脂肪組織、血管や正常管のような様々な組織学的構造の存在によって特徴付けられる。更に、多くの悪性腫瘍では、分子及び細胞の不均一性は、異なる患者における腫瘍間で、同じ患者における異なる腫瘍形成（neoplasia）の部位間で、そして単一の腫瘍内での顕著な特徴となっている。腫瘍内不均一性は、表現型の異なる癌細胞クローン亜集団と、腫瘍微小環境（ＴＭＥ）を備える他の細胞型とを伴う。これらの癌細胞クローン亜集団及び他の細胞型には、局所的な骨髄由来ストロマ的幹細胞及び前駆細胞と、腫瘍促進又は腫瘍致死の何れかである免疫炎症性細胞のサブクラスと、癌関連線維芽細胞と、内皮細胞と、周皮細胞とがある。ＴＭＥは、発展する生態系と見ることができ、そこでは、癌細胞がこれら他の細胞型との異型相互関係に関わり、利用可能な資源を使用して増殖し、生き延びる。このような観点から、ＴＭＥ内の細胞型の間の空間的相互関係（即ち、空間的不均一性）は、疾患進行及び治療抵抗の主な要因の１つであると考えられる。従って、ＴＭＥ内の空間的不均一性を明らかにして、特定の疾患サブタイプを正しく決定し、個々の患者の最適な治療コースを特定することは是非とも必要なことである。今日まで、腫瘍内不均一性は、３つの主要なアプローチを使用して調査されてきた。第１のアプローチは、腫瘍の特定領域からコア試料を採取し、集団平均を測定することである。試料の不均一性は、全エクソーム解析、エピジェネティクス、プロテオミクス、及びメタボロミクスなどの複数の技術を使用して、腫瘍内の複数のコアを分析することにより測定される。第２のアプローチは、組織からの細胞の分離後に、上記の方法、ＲＮＡＳｅｑ、画像化又はフローサイトメトリーを使用する「単一細胞分析」を含んでいる。第３のアプローチは、光学顕微鏡画像化の空間分解能を利用して空間コンテクストを維持し、分子特異的標識と組み合わせて細胞のバイオマーカーをインサイチュで測定するものである。バイオマーカーは、細胞型、活性化の状態（例えば、標的タンパク質のリン酸化）、及び細胞内機能を特定することができる。これらのアプローチは、各々が一定レベルの効果を発揮する一方で、様々な欠点と限界を有している。更に、腫瘍不均一性の臨床的意義を評価する上での最大の問題の１つは、マルチパラメータ細胞及び細胞内画像データの空間的解析のための高度なツールがないことである。ある実施形態では、複数の患者又は幾つかの多細胞インビトロモデルからの複数の組織サンプルから得られたマルチパラメータ細胞及び細胞内画像データから、疾患の進行を分析する方法が提供される。本発明の方法は、マルチパラメータ細胞及び細胞内画像データにおいて、幾つかの異なる所定の表現型の細胞間の空間的不均一性の全体的定量化を生成する工程と、全体的定量化に基づいて、複数の組織サンプルについて複数のマイクロドメインを特定する工程であって、各マイクロドメインは複数の組織サンプルの個々の１つに関連している、工程と、マルチパラメータ細胞及び細胞内画像データについて重み付きグラフを構築する工程と、を含む。重み付きグラフは、複数のノードと、各々が前記ノードの対の間に位置する複数のエッジとを有し、重み付きグラフにおいて、各ノードはマイクロドメインの特定の１つであり、重み付きグラフにおけるマイクロドメインの各対の間のエッジは、マイクロドメインのその対の間の類似度の度合いを示す。別の実施形態では、複数の患者又は幾つかの多細胞インビトロモデルからの複数の組織サンプルから得られたマルチパラメータ細胞及び細胞内画像データから、疾患の進行を分析するためのシステムが提供される。本発明のシステムは、（ｉ）マルチパラメータ細胞及び細胞内画像データにおいて、幾つかの異なる所定の表現型の細胞間の空間的不均一性の全体的定量化を生成するように構成された空間的不均一性定量化コンポーネントと、（ii）全体的定量化に基づいて、複数の組織サンプルについて複数のマイクロドメインを特定するように構成されたマイクロドメイン識別コンポーネントであって、各マイクロドメインは複数の組織サンプルの個々の１つに関連している、マイクロドメイン識別コンポーネントと、（iii）マルチパラメータ細胞及び細胞内画像データについて重み付きグラフを構築する重み付きグラフコンポーネントであって、重み付きグラフは、複数のノードと、各々がノードの対の間に位置する複数のエッジとを有し、重み付きグラフにおいて、各ノードはマイクロドメインの特定の１つであり、重み付きグラフにおけるマイクロドメインの各対の間のエッジは、マイクロドメインのその対の間の類似度の度合いを示す、重み付きグラフコンポーネントとを含む処理装置を含む。更に別の実施形態では、複数の患者又は幾つかの多細胞インビトロモデルからの複数の組織サンプルから得られたマルチパラメータ細胞及び細胞内画像データから、空間情報に基づく異種細胞間コミュニケーションの表現を生成する方法が提供される。本発明の方法は、マルチパラメータ細胞及び細胞内画像データ内の幾つかの異なる所定の表現型の細胞間の空間的不均一性の定量化を生成して、定量化に基づいて前記幾つかの組織サンプルの１つについてマイクロドメインを特定する工程であって、マルチパラメータ細胞及び細胞内画像データにフェノタイピングを実行して前記幾つかの異なる所定の表現型を特定することを含む、工程と、マイクロドメインについてコミュニケーショングラフを構築する工程とを含む。各表現型は、前記コミュニケーショングラフのノードであって、コミュニケーショングラフの表現型の各対の間のエッジは、その対における一方の表現型がその対における他方の表現型の存在に与える影響を示す。更に別の実施形態では、複数の患者又は幾つかの多細胞インビトロモデルからの複数の組織サンプルから得られたマルチパラメータ細胞及び細胞内画像データから、空間情報に基づく異種細胞間コミュニケーションの表現を生成するためのコンピュータシステムが提供される。本発明のシステムは、（ｉ）マルチパラメータ細胞及び細胞内画像データにおける幾つかの異なる所定の表現型の細胞間の空間的不均一性の定量化を生成するように構成された空間的不均一性定量化コンポーネントであって、特定の異なる所定の表現型を特定するためにマルチパラメータ細胞及び細胞内画像データで細胞フェノタイピングを実行する、空間的不均一性定量化コンポーネントと、（ii）定量化に基づいて、幾つかの組織サンプルについて複数のマイクロドメインを特定するように構成されたマイクロドメイン識別コンポーネントであって、各マイクロドメインは、幾つかの組織サンプルの１つに関連している、マイクロドメイン識別コンポーネントと、（iii）複数のマイクロドメインの選択された一つについてコミュニケーショングラフを構築するように構成されているコミュニケーションネットワークコンポーネントであって、各表現型は、コミュニケーショングラフのノードであって、コミュニケーショングラフの表現型の各対の間のエッジは、その対における一方の表現型がその対における他方の表現型の存在に与える影響を示す、コミュニケーションネットワークコンポーネントとを含む処理装置を含む。更に別の形態では、特定の患者のための個別化医療戦略を作成する方法であって、特定の患者は幾つかの患者のうちの１人であり、幾つかの患者は、前記幾つかの患者からの幾つかの組織サンプルから得られたマルチパラメータ細胞及び細胞内画像データと関連付けられている方法が提供される。本発明の方法は、特定の患者に関連する幾つかの組織サンプルの１つにおける複数のマイクロドメインを特定する工程であって、複数のマイクロドメインは、マルチパラメータ細胞及び細胞内画像データに基づいている、工程と、複数のマイクロドメインの各々について異種細胞間コミュニケーションネットワークを生成する工程であって、各異種細胞間コミュニケーションネットワークは、マイクロドメインの空間情報に基づく異種細胞間コミュニケーションの表現を含む、工程と、異種細胞間通信ネットワークに基づいて、マイクロドメインの空間的及び時間的な相互依存関係を定量化する工程と、その定量化された結果に基づいて、特定の患者のための医療戦略を立てる工程とを含む。更に別の実施形態では、特定の患者における疾患の時間発展を表現する方法が提供され、特定の患者は幾つかの患者のうちの１人であり、幾つかの患者は、幾つかの患者からの幾つかの組織サンプルから得られたマルチパラメータ細胞及び細胞内画像データと関連付けられている。本発明の方法は、特定の患者について疾患のランドスケープの幾何学的表現を生成する工程であって、幾何学的表現は複数の点を含み、幾何学的表現の各点は、（ｉ）特定の時点における特定の患者の疾患状況を記述し、選択された患者に関連する幾つかの組織サンプルのうちの特定の１つに基づいており、（ii）マルチパラメータ細胞及び細胞内画像データに基づいている幾つかの組織サンプルのうちの特定の１つにおけるマイクロドメインに基づいており、（iii）マイクロドメインについて空間情報に基づく異種細胞間コミュニケーションネの表現を含むマイクロドメインについての異種細胞間コミュニケーションネットワークを含む、工程を含む。図１は、開示される概念の一実施形態に基づいた、インサイチュ又はインビトロのマルチパラメータ細胞及び細胞内画像データのための例示的な計算システムパソロジー空間分析（ＣＳＰＳＡ）プラットフォームの概略図である。図２は、例示的なハイパープレックス（hyperplexed）画像スタックの模式図である。図３は、患者コホートからの複数の腫瘍切片から得られたマルチパラメータ細胞及び細胞内画像データから腫瘍の進行／進展を分析する方法を示すフローチャートであって、当該方法は、開示される概念の例示的実施形態に基づいて図１のＣＳＰＳＡプラットフォームに実装できる。図４は、例示的な全体的空間マップの模式図である。図５は、開示される概念の例示的実施形態における所定の支配的バイオマーカー強度パターンの各々の模式図である。図６は、開示される概念の１つの特定の例示的実施形態に基づく、細胞空間依存性画像の概略図である。図７は、開示される概念の１つの例示的実施形態に基づく例示的組織切片の例示的マイクロドメインの模式図である。図８は、開示される概念の例示的一実施形態に基づいて、マルチパラメータ細胞及び細胞内画像データ用に構成された重み付けマイクロドメイングラフの模式図である。図９は、開示される概念の別の例示的実施形態に基づいて、マルチパラメータ細胞及び細胞内画像データから、空間情報に基づく異種細胞間コミュニケーションの表現を生成する方法を示すフローチャートである。図１０は、開示される