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公開番号2025037907
公報種別公開特許公報(A)
公開日2025-03-18
出願番号2024202348,2022553148
出願日2024-11-20,2021-03-06
発明の名称多重免疫蛍光イメージングを使用する組織特性の決定
出願人ボストンジーンコーポレイション,BostonGene Corporation
代理人個人,個人,個人,個人
主分類G01N 33/48 20060101AFI20250311BHJP(測定;試験)
要約【課題】多重免疫蛍光イメージングを使用する組織特性の決定。
【解決手段】
多重免疫蛍光(MxIF)画像を処理するための技術。これらの技術は、同じ組織試料の少なくとも1つのMxIF画像を取得することと、少なくとも1つのMxIF画像内の細胞の配置を示す情報を取得することと、少なくとも1つのMxIF画像内の細胞の複数の群を、少なくとも一部には、少なくとも1つのMxIF画像と少なくとも1つのMxIF画像内の少なくともいくつかの細胞の配置を示す情報とを使用してそれらの細胞のうちの少なくともいくつかの細胞に対する特徴値を決定し、決定された特徴値を使用してそれらの細胞のうちの少なくともいくつかの細胞を複数の群にグループ化することによって識別することと、複数の細胞群を使用して組織試料の少なくとも1つの特性を決定することとを含む。
【選択図】なし
特許請求の範囲【請求項１】
少なくとも1つのハードウェアプロセッサを使用して、
同じ組織試料の少なくとも1つの多重免疫蛍光(MxIF)画像を取得するステップと、
前記少なくとも1つのMxIF画像内の細胞の配置を示す情報を取得するステップと、
前記少なくとも1つのMxIF画像内の細胞の複数の群を、少なくとも一部には、
前記少なくとも1つのMxIF画像と前記少なくとも1つのMxIF画像内の細胞の配置を示
す前記情報とを使用して前記細胞のうちの少なくともいくつかの細胞に対する特徴値を決
定し、
前記決定された特徴値を使用して前記細胞のうちの前記少なくともいくつかの細胞
を前記複数の群にグループ化する
ことによって識別するステップと、
前記複数の群を使用して前記組織試料の少なくとも1つの特性を決定するステップと
を、実行する方法。
続きを表示（約 1,800 文字）【請求項２】
前記少なくとも1つのMxIF画像を取得するステップは、前記同じ組織試料の単一のマル
チチャネル画像を取得するステップを含み、前記単一のマルチチャネル画像内のチャネル
は、複数のマーカーにおけるそれぞれのマーカーに関連付けられる、請求項1に記載の方
法。
【請求項３】
前記少なくとも1つのMxIF画像を取得するステップは、前記同じ組織試料の複数の免疫
蛍光画像を取得するステップを含む、請求項1または請求項2に記載の方法。
【請求項４】
前記複数の免疫蛍光画像のうちの少なくとも1つは、それぞれのマーカーに関連付けら
れているシングルチャネル画像を含む、請求項3、または請求項1もしくは2のいずれか一
項に記載の方法。
【請求項５】
前記複数の免疫蛍光画像のうちの少なくとも1つは、マルチチャネル画像を含み、前記
マルチチャネル画像内のチャネルは、複数のマーカーにおけるそれぞれのマーカーに関連
付けられる、請求項3、または請求項1、2、もしくは4のいずれか一項に記載の方法。
【請求項６】
前記組織試料の前記少なくとも1つのMxIF画像は、インビトロで取り込まれる、請求項1
、または請求項2から5のいずれか一項に記載の方法。
【請求項７】
前記細胞のうちの前記少なくともいくつかの細胞は、第1の細胞を含み、前記特徴値を
決定するステップは、前記少なくとも1つのMxIF画像内の前記第1の細胞の配置に関連付け
られている少なくとも1つのピクセル値を使用して前記第1の細胞に対する第1の特徴値を
決定するステップを含む、請求項1、または請求項2から6のいずれか一項に記載の方法。
【請求項８】
前記細胞のうちの前記少なくともいくつかの細胞は、第2の細胞を含み、前記特徴値を
決定するステップは、前記少なくとも1つのMxIF画像内の前記第2の細胞の配置に関連付け
られている少なくとも1つのピクセル値を使用して前記第2の細胞に対する第2の特徴値を
決定するステップを含む、請求項7、または請求項1から6のいずれか一項に記載の方法。
【請求項９】
前記第1の細胞に対する前記第1の特徴値を決定するステップは、前記少なくとも1つのM
xIF画像の複数のチャネルにおける前記第1の細胞のそれぞれの配置に関連付けられている
ピクセル値を使用するステップを含む、請求項7、または請求項1から6もしくは8のいずれ
か一項に記載の方法。
【請求項１０】
前記第1の特徴値を決定するステップは、ALK、BAP1、BCL2、BCL6、CAIX、CCASP3、CD10
、CD106、CD11b、CD11c、CD138、CD14、CD16、CD163、CD1、CD1c、CD19、CD2、CD20、CD2
06、CD209、CD21、CD23、CD25、CD27、CD3、CD3D、CD31、CD33、CD34、CD35、CD38、CD39
、CD4、CD43、CD44、CD45、CD49a、CD5、CD56、CD57、CD66b、CD68、CD69、CD7、CD8、CD
8A、CD94、CDK1、CDX2、Clec9a、クロモグラニン、コラーゲンIV、CK7、CK20、CXCL13、D
API、DC-SIGN、デスミン、EGFR、ER、ERKP、フィブロネクチン、FOXP3、GATA3、GRB、グ
ランザイムB、H3K36TM、HER2、HLA-DR、ICOS、IFNg、IgD、IgM、IRF4、Ki67、KIR、ルミ
カン、Lyve-1、マンマグロビン、MHCI、p53、NaKATPase、PanCK、PAX8、PCK26、CNAP、PB
RM1、PD1、PDL1、パーレカン、PR、PTEN、RUNX3、S6、S6P、SMA、SMAa、SPARC、STAT3P、
TGFb、Va7.2、およびビメンチンのうちの1つまたは複数のマーカーに対する特徴値を決定
するステップを含む、請求項9、または請求項1から8のいずれか一項に記載の方法。
（【請求項１１】以降は省略されています）
発明の詳細な説明【技術分野】
【０００１】
関連出願の相互参照
本出願は、内容全体が参照により本明細書に組み込まれている、2020年3月6日に出願し
た米国仮出願第62/986,010号、名称「DETERMINING TISSUE CHARACTERISTICS USING MULTI
PLEXED IMMUNOFLUORESCENCE IMAGING」の米国特許法第119条(e)項に基づく利益を主張す
るものである。
続きを表示（約 4,500 文字）【背景技術】
【０００２】
多重免疫蛍光(MxIF: multiplexed immunofluorescence)イメージングは、単一の生体試
料(たとえば、組織試料)中の複数の蛍光細胞および/または組織学的マーカーをイメージ
ングするための技術である。MxIFイメージングは、染色、イメージング、色素化学的不活
性化(たとえば、漂白)、再イメージングを数回繰り返して、複数の蛍光マーカーを生体試
料中の同じ関心領域上に層状に重ねることを伴う。次いで、マーカーの蛍光が画像を形成
するために使用される。MxIFイメージングは、単一の組織試料に対して複数の異なるマー
カー(たとえば、30から100個のマーカー)をイメージングすることを可能にし、これによ
り、組織の単一の切片からより多くの情報を少しずつ集めることができる。
【０００３】
MxIFイメージングの一部として、細胞膜、細胞質、ならびに細胞の細胞膜、細胞質、お
よび核領域内でそれぞれ結合する核マーカーを含む異なる種類のマーカーが使用され得る
。したがって、その結果得られる画像は、細胞下レベルで組織分析を可能にする。
【先行技術文献】
【非特許文献】
【０００４】
Yury Goltsevら、「Deep Profiling of Mouse Splenic Architecture with CODEX Multiplexed Imaging」、PMID:30078711(2018年8月)
Stuart Bergら、「ilastik: interactive machine learning for (bio) image analysis」(2019年9月)
Peter Bankheadら、「QuPath: Open source software for digital pathology image analysis」(2017年12月)
Kaiming Heら「Deep Residual Learning for Image Recognition」、arXiv:1512.03385v1(2015年12月)
Mingxing TanおよびQuoc Le「EfficientNet: Rethinking Model Scaling for Convolutional Neural Networks」、arXiv:1905.11946v5(2020年9月)
Kaiming Heら、「Mask R-CNN」、arXiv:1703.06870(2018年1月)
Petar Velickovicら、「Deep Graph Infomax」、ICLR 2019 Conference Blind Submission (2018年9月27日)
arXiv:1809.10341
Thomas KipfおよびMax Welling、「Semi-Supervised Classification with Graph Convolutional Networks」、arXiv1609.02907(217年2月)
William Hamiltonら、「Inductive Representation Learning on Large Graphs」、arXiv1706.02216(2018年9月)
Navaneeth Bodla、「Improving Object Detection With One Line of Code」、arXiv:1704.04503v2(2017年8月)
Alexander Kirillov、「Panoptic Segmentation」、arXiv:1801.00868(2019年4月)
【発明の概要】
【課題を解決するための手段】
【０００５】
いくつかの実施形態は、少なくとも1つのコンピュータハードウェアプロセッサを使用
して、同じ組織試料の少なくとも1つの多重免疫蛍光(MxIF)画像を取得することと、少な
くとも1つのMxIF画像内の細胞の配置を示す情報を取得することと、少なくとも1つのMxIF
画像内の細胞の複数の群を、少なくとも一部には、少なくとも1つのMxIF画像と少なくと
も1つのMxIF画像内の細胞の配置を示す情報とを使用して細胞のうちの少なくともいくつ
かの細胞に対する特徴値を決定し、決定された特徴値を使用してそれらの細胞のうちの少
なくともいくつかの細胞を複数の群にグループ化することによって識別することと、複数
の群を使用して組織試料の少なくとも1つの特性を決定することとを、実行することを含
む方法を提供する。
【０００６】
いくつかの実施形態は、少なくとも1つのコンピュータハードウェアプロセッサと、プ
ロセッサ実行可能命令を記憶する少なくとも1つの非一時的コンピュータ可読記憶媒体と
を備え、プロセッサ実行可能命令は、少なくとも1つのコンピュータハードウェアプロセ
ッサによって実行されたときに少なくとも1つのコンピュータハードウェアプロセッサに
、同じ組織試料の少なくとも1つの多重免疫蛍光(MxIF)画像を取得することと、少なくと
も1つのMxIF画像内の細胞の配置を示す情報を取得することと、少なくとも1つのMxIF画像
内の細胞の複数の群を、少なくとも一部には、少なくとも1つのMxIF画像と少なくとも1つ
のMxIF画像内の細胞の配置を示す情報とを使用してそれらの細胞のうちの少なくともいく
つかの細胞に対する特徴値を決定し、決定された特徴値を使用してそれらの細胞のうちの
少なくともいくつかの細胞を複数の群にグループ化することによって識別することと、複
数の群を使用して組織試料の少なくとも1つの特性を決定することとを実行させる、シス
テムを提供する。
【０００７】
いくつかの実施形態は、プロセッサ実行可能命令を記憶する少なくとも1つの非一時的
コンピュータ可読記憶媒体であって、プロセッサ実行可能命令は少なくとも1つのコンピ
ュータハードウェアプロセッサによって実行されたときに、少なくとも1つのコンピュー
タハードウェアプロセッサに、同じ組織試料の少なくとも1つの多重免疫蛍光(MxIF)画像
を取得することと、少なくとも1つのMxIF画像内の細胞の配置を示す情報を取得すること
と、少なくとも1つのMxIF画像内の細胞の複数の群を、少なくとも一部には、少なくとも1
つのMxIF画像と少なくとも1つのMxIF画像内の細胞の配置を示す情報とを使用してそれら
の細胞のうちの少なくともいくつかの細胞に対する特徴値を決定し、決定された特徴値を
使用してそれらの細胞のうちの少なくともいくつかの細胞を複数の群にグループ化するこ
とによって識別することと、複数の群を使用して組織試料の少なくとも1つの特性を決定
することとを実行させる、非一時的コンピュータ可読記憶媒体を提供する。
【０００８】
いくつかの実施形態は、少なくとも1つのコンピュータハードウェアプロセッサを使用
して、組織試料の少なくとも1つの多重免疫蛍光(MxIF)画像を取得することと、少なくと
も1つのMxIF画像内の少なくとも1つの細胞の配置を示す情報を取得することと、少なくと
も1つのMxIF画像内で発現されている複数のマーカーおよび少なくとも1つのMxIF画像内の
細胞の配置を示す情報に基づき組織試料中の細胞に対するマーカー発現シグネチャを決定
することと、マーカー発現シグネチャを、複数の異なる種類の細胞に対する少なくとも1
つのマーカー発現シグネチャを含む細胞タイピングデータと比較して、細胞に対する細胞
種類を決定することと、を実行することを含む方法を提供する。
【０００９】
いくつかの実施形態は、少なくとも1つのコンピュータハードウェアプロセッサと、少
なくとも1つのコンピュータハードウェアプロセッサによって実行されたときに少なくと
も1つのコンピュータハードウェアプロセッサに、組織試料の少なくとも1つのMxIF画像を
取得することと、少なくとも1つのMxIF画像内の少なくとも1つの細胞の配置を示す情報を
取得することと、少なくとも1つのMxIF画像内で発現されている複数のマーカーおよび少
なくとも1つのMxIF画像内の細胞の配置を示す情報に基づき組織試料中の細胞に対するマ
ーカー発現シグネチャを決定することと、マーカー発現シグネチャを、複数の異なる種類
の細胞に対する少なくとも1つのマーカー発現シグネチャを含む細胞タイピングデータと
比較して、細胞に対する細胞種類を決定することとを、実行させるプロセッサ実行可能命
令を記憶する少なくとも1つの非一時的コンピュータ可読記憶媒体とを備えるシステムを
提供する。
【００１０】
いくつかの実施形態は、プロセッサ実行可能命令を記憶する少なくとも1つの非一時的
コンピュータ可読記憶媒体であって、プロセッサ実行可能命令は少なくとも1つのコンピ
ュータハードウェアプロセッサによって実行されたときに、少なくとも1つのコンピュー
タハードウェアプロセッサに、組織試料の少なくとも1つのMxIF画像を取得することと、
少なくとも1つのMxIF画像内の少なくとも1つの細胞の配置を示す情報を取得することと、
少なくとも1つのMxIF画像内で発現されている複数のマーカーおよび少なくとも1つのMxIF
画像内の細胞の配置を示す情報に基づき組織試料中の細胞に対するマーカー発現シグネチ
ャを決定することと、マーカー発現シグネチャを、複数の異なる種類の細胞に対する少な
くとも1つのマーカー発現シグネチャを含む細胞タイピングデータと比較して、細胞に対
する細胞種類を決定することとを、実行させるプロセッサ実行可能命令を記憶する少なく
とも1つの非一時的コンピュータ可読記憶媒体を提供する。
（【００１１】以降は省略されています）

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