Dlaczego testowanie hipotezy zerowej ma znaczenie w przypadku segmentacji tkanek sterowanej przez AI?

Testowanie hipotezy zerowej zapewnia, że zaobserwowane różnice proteomiczne pomiędzy populacjami komórek wzbogaconymi za pomocą mikrodysekcji laserowej są statystycznie istotne, co wspiera rzetelną walidację celów i zmniejsza ryzyko błędnych odkryć we wczesnych badaniach onkologicznych.

W jaki sposób izolacja zmiennej niezależnej wpisuje się w schemat wzbogacania LMD?

Segmentacja i trenowanie klasyfikatorów oparte na sztucznej inteligencji umożliwiają precyzyjną izolację populacji komórek nowotworowych, zrębu oraz komórek odpornościowych, co pozwala na kontrolowane porównanie profili molekularnych i wspiera ograniczanie ryzyka mechanistycznego w procesach badawczych.

Co umożliwiają ilościowe pomiary proteomiczne w tym protokole?

Wyniki ilościowej spektrometrii mas dostarczają wysokoprzepustowych danych molekularnych dla każdej populacji komórek zdefiniowanej histologicznie, co umożliwia analizę porównawczą heterogeniczności guza i wspiera odkrywanie biomarkerów translacyjnych.

Dlaczego wymogi dotyczące powtórzeń są kluczowe dla międzyfunkcyjnego pobierania próbek?

Zestandaryzowane, powtarzalne procedury LMD ograniczają zmienność wynikającą z działania operatora i zapewniają spójną jakość próbek, co ułatwia niezawodną integrację danych między zespołami badawczymi, translacyjnymi i analitycznymi.

Jakie możliwości analizy statystycznej są wymagane przed wdrożeniem proteomiki?

Do analizy różnicowej ekspresji białek, walidacji wydajności klasyfikatora oraz potwierdzenia powtarzalności wzbogacania populacji komórek przed dalszą implementacją niezbędne są solidne narzędzia statystyczne.

Uprzemysłowiona, sterowana sztuczną inteligencją mikrodysekcja laserowa do mikroskalowej analizy proteomicznej mikrośrodowiska guza

800 wyświetleń

Cytowany 5 razy

13:01 min

3 czerwca 2022

10.3791/64171-v

3 czerwca 2022

800 wyświetleń

Dave Mitchell^*¹^,² , Allison L. Hunt^*¹^,⁴ , Kelly A. Conrads¹^,² , Brian L. Hood¹^,² , Sasha C. Makohon-Moore¹^,² , Christine Rojas¹ , G. Larry Maxwell¹^,³^,⁴ , Nicholas W. Bateman¹^,²^,³ , Thomas P. Conrads¹^,³^,⁴

¹Women’s Health Integrated Research Center, Gynecologic Cancer Center of Excellence, Department of Obstetrics and Gynecology, Uniformed Services University and Walter Reed National Military Medical Center, ²The Henry M. Jackson Foundation for the Advancement of Military Medicine, ³The John P. Murtha Cancer Center Research Program, Department of Surgery, Uniformed Services University, ⁴Women’s Health Integrated Research Center, Inova Women’s Service Line, Inova Health System

^* These authors contributed equally

Ten protokół opisuje wysokoprzepustowy przepływ pracy dla sterowanej przez sztuczną inteligencję segmentacji obszarów zainteresowania potwierdzonych patologicznie na podstawie barwionych, cienkich obrazów skrawków tkanek w celu wzbogacenia populacji komórek z rozdzielczością histologiczną za pomocą mikrodysekcji laserowej. Strategia ta obejmuje nowatorski algorytm umożliwiający przenoszenie znaczników oznaczających interesujące populacje komórek bezpośrednio do mikroskopów laserowych.