オルガノイド外層の個々の細胞における3D解析結果のプレビューが、異なる色で可視化されています。

画像解析

オルガノイド研究と解析のためのAIベースの画像解析

FDAのModernization Act 2.0を受け、オルガノイドは重要な研究分野で中心的な役割を果たしています。ライフサイエンスやバイオテクノロジー分野、製薬業界の研究者たちは、オルガノイドの成長、体積、定量化の複雑な3D解析を可能にするAIベースのアプローチを採用することに意欲的です。ZEISSの革新的なアルゴリズムはオルガノイド研究をサポートします。ビジュアライゼーションから自動解析、細胞内セグメンテーションに至るまで、AIモデルがオルガノイド解析を新たな高みへと引き上げます。

オルガノイドの光学顕微鏡画像が3Dで解析され、個々の細胞や細胞内構造が明らかになりました。オルガノイドは緑色で表示されます。外層の細胞の核は赤色に、内腔の核は黄色で区分表示されます。 — オルガノイド（緑色）、外層の細胞層の核（赤色）、内腔の核（黄色）の3Dビジュアライゼーション。

細胞レベルでのオルガノイドの成長解析

オルガノイド内の単一細胞を3Dでセグメント化し、細胞数とマーカー発現を定量化してオルガノイドの成長を解析

自動化された解析は、薬剤がオルガノイドの成長やオルガノイド内の細胞の分化に与える影響を定量化するために重要です。

このソリューションは、ZEISS arivis ProでAIツールと従来の画像解析手法を組み合わせて、オルガノイド、その内腔、およびオルガノイド内の核をセグメンテーションするために使用できます。核のマスクを使用して、オルガノイドの外層にある個々の細胞の細胞体をセグメンテーションします。

オルガノイドとその内部の細胞をセグメンテーションした後、オルガノイドと内腔の体積、オルガノイドの真球度、オルガノイドあたりの細胞数など、いくつかの読み取り値が提供されます。さらに、マーカーの発現を単一細胞レベルで解析し、マーカー陽性細胞の割合を報告します。この解析は、個々の画像またはマルチウェルプレートを使用して取得した数百の画像に対して実行できます。ZEISS arivis Hubを使用すると、3Dオルガノイド解析をスケールアップさせて多くの異なるオルガノイドを含めることが可能になります。

3Dオルガノイド解析

オルガノイド解析結果の3Dビジュアライゼーションでは、オルガノイドの外層が緑色で表示され、内腔はマゼンタで表示されます。左下隅には、9つの異なるオルガノイドについて、オルガノイド全体および内腔の体積がプロットされたグラフが表示されています。 — オルガノイド（緑色）と内腔（マゼンタ）の3Dビジュアライゼーションで体積解析を行ったものが、積み上げ棒グラフで表示されます。

オルガノイド体積の定量化

オルガノイドとその内腔の体積を解析し、成長と分化を定量化

オルガノイドの成長と分化の自動解析は、毒性試験、薬物スクリーニング、品質管理プロトコルにおいて重要です。

このソリューションは、オルガノイドとその内腔の体積を定量化するために使用できます（適用可能な場合）。まず最初に、オルガノイド領域と内腔領域が、ZEISS arivis Cloudでトレーニングされた深層学習ネットワークを使用してセグメンテーションされます。次に、このセグメンテーションが、マルチウェルプレートから収集された多くのオルガノイドのZスタック画像に適用されます。

各オルガノイドに対して3Dオブジェクトが生成され、これを使用してオルガノイドと内腔の体積が定量化されます。最後に、測定結果はテーブルとインタラクティブなプロットとして提示され、結果を理解しやすく解釈できるようになります。

総体積に基づいて、オルガノイドの成長が評価されます。オルガノイドあたりの内腔の比率に基づいて、各オルガノイドの分化が評価されます。

オルガノイド解析に関するウェビナーのスクリーンショット。左上にはオルガノイドの顕微鏡画像のスライスが表示され、その右にはその画像に適用されたAIモデルの予測結果があります。さらに右側にはオルガノイド全体の3Dビジュアライゼーションが表示され、左側にはいくつかのオルガノイドのオルガノイド体積と内腔体積を示す積み上げ棒グラフがあります。画像の下にはウェビナーのタイトルが表示されます。左下にはZEISSのロゴとプレゼンターであるDr. Sandra Lemkeの顔が映っています。

AIを活用したオルガノイド画像解析で研究を加速

録画ウェビナー

このウェビナーでは、ZEISSの専門家であるDr. Sandra Lemkeが、AIの力を活用し、コーディングなしでオルガノイド画像を2D・3Dで解析する方法を紹介します。オルガノイドの成長と分化を監視するのに役立つ再現性のある結果を確保するためのエンドツーエンドのパイプラインを設定する方法もデモンストレーションします。