组织标本的成像是转化研究的一个重要方面，它弥合了基础实验室科学和临床科学之间的差距，以提高对癌症的理解并帮助开发新疗法。为了充分发挥图像分析的潜力，理想情况下，科学家们需要一个能够同时查看多个图像的应用程序。在《模式》杂志上发表的一篇文章中，莫菲特癌症中心的研究人员描述了他们开发的一种新的开源软件程序，该程序允许用户同时查看许多多路复用图像。
在过去十年中，研究癌症的方法有了显着改进，包括研究组织样本的新技术。例如，现在可以对机器进行编程以同时对数百张载玻片进行染色，或者，可以将多达 1,000 个不同的组织样本核心放置在一张载玻片上，同时对生物标志物进行染色。随着这些方法的出现，产生新数据和信息的可能性越来越大。由于这些信息的量级和癌症本身的复杂性，需要计算建模和软件来查看和研究这些样本之间的癌症生物标志物、组织结构和细胞相互作用。
当 Moffitt 综合数学肿瘤科 (IMO) 的研究人员正在开展一个项目时，他们意识到当前可用的图像查看软件无法满足他们的需求。
“我们有兴趣了解肿瘤和免疫细胞之间的潜在空间模式以及肿瘤是如何组织的。这需要我们同时比较多个图像，我们意识到没有免费或商业的软件可以实现这一点，”Sandhya Prabhakaran 说，博士，Moffitt 的主要作者和应用研究科学家。
IMO 团队决定创建一个软件程序，使他们能够同时查看多张图像，并通过可用于多种目的的额外分析提取数据，包括识别生物标志物和了解组织结构和不同部位的空间组织。细胞类型。他们的程序称为 Mistic，从多维图像中获取信息，并使用称为 t 分布随机邻域嵌入 (t-SNE) 的降维方法将每个图像抽象为缩减空间中的一个点。Mistic 是一款开源软件，可用于来自 Vectra、CyCIF、t-CyCIF 和 CODEX 的图像。
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