高手是如何从一张图延伸出一篇 CELL 的？
在 16 世纪末期的荷兰，眼镜制造商亚斯·詹森通过两片透镜，制成了第一台简易的显微镜。从此，打开了研究者凭肉眼通过显微镜对微观世界进行观察的大门。
1844 年，美国人德雷帕（John william draper）拍摄的《青蛙血球》，是世界上第一幅显微摄影作品。显微摄影术问世后，研究者可以方便的对目镜下关注的视野进行显微拍摄。
而后续发展出的显微镜数字照相系统，甚至可以自动对整张组织切片样本或是细胞培养进行拍摄，慢慢使研究者摆脱了整日对着显微镜的工作环境，节省了大量时间与精力。
为了便于观察定量与远程分享，对原始图像数据进行压缩优化的数字算法，以及基于颜色的细胞识别计数算法应运而生。但是由于其根本的定量方式仍然是基于研究者的主观判断，压缩算法可能对原始图像的细节部分造成损失，基于颜色识别的软件定量方式适用范围也比较窄。所以基础科研领域对数据的深度挖掘需求，以及临床上对病理样本辅助诊断的需求还是无法满足。
TG 组织细胞术，是一种从全景组织细胞定量分析系统发展出的，基于图像分析的病理定量技术。通过全自动的显微图像获取系统可得到全样本未经压缩的原始显微影像，在保留更多图像数据细节的基础上，还可获得大量包括染色强度、组织细胞形态学等方面的数据，从而有利于进行大数据信息学方面的研究。
精准医疗，因能通过在表型特征或标记物分析中，同时测量多个标记物，从而了解某种疾病致病分子机制的先决条件，并决定着后续的治疗方案，越来越成为癌症疗法的新方向。
运用 TG 系统对多种染色样本进行成像后，准确提取组织样本中所有细胞及特定组织结构的染色、形态学等多种信息，可实现靶点的量化分析和分类统计，将为精准医疗的研究提供便利。
2018 年，曹雪涛等人在CELL上发表了他们最新的实验研究结果。
该实验发现了一类新型促癌非白细胞类群 Ter-cell，并阐明了其促进肿瘤发生发展的机制，为晚期癌症贫血以及内分泌促进癌症发生发展提出了新思路，更为判断肿瘤患者预后以及临床治疗奠定了研究基础。
研究人员同时提出，深入研究胰腺微环境对 Ter-cell 的产生及 artemin 分泌的影响，将有助于我们加深对肿瘤-宿主之间相互作用的理解。
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图 1：针对正常肝组织、癌旁组织和肝癌组织中 GFRA 3 和磷酸化 RET 的蛋白水平，通过 IHC 染色，利用 TissueGnsotics 公司的 HistoFAX 系统在组织原位进行自动成像定量分析。
图 2：针对 Artemin 诱导 Thr125 中 Caspase-9 的磷酸化，以及 TRIOBP，ITGB5 的表达上调进行定量分析，E 为 IHC实验中对相关蛋白进行强度定量：PBS-GFRa3, 12.4；PBS-p-RET，38.8；artemin-GFRa3，49.1；artemin-p-RET，95.9。
图 3：在阻断 Artemin 或其受体 GFR 3 信号后，在组织原位定量分析 HCC 的生长情况，发现 HCC 的生长受抑制。
美国西达-赛奈医疗中心（Cedars-Sinai Medical Center）综合癌症研究所癌症生物学项目联合主任 Michael Freeman 博士及其团队，在 2018 年也完成了一个来自大型数据库中癌症患者的遗传数据和分子数据的分析。
研究人员发现在来自对激素疗法产生抵抗性的前列腺癌患者的肿瘤样本中，Onecut2 分子的活性增加了。在涉及人体组织样本、药学数据库和实验室动物的其他实验中，他们还发现了一种化合物——CSRM617，能显著降低小鼠前列腺癌转移的大小，可达到对抗 OC-2 的效果。
所以可以证明，OC-2 是致命性前列腺癌的主要调节因子，对于多达 1/3 扩散和逃避激素治疗的癌症患者来说，它可能是一个有用的治疗靶点。
图 4：OC-2 标记的前列腺癌 TMA 样本分别来源于：西达-赛奈医疗中心生物样本库前列腺癌 TMA 样本；TMA83，美国华盛顿大学快速尸检项目的 mCRPC 去势抵抗前列腺癌病例，tmas 78.1 和 89A 美国华盛顿大学
在这个研究中，TMA 83、78.1 和 89A 中的每个 TMA 核都通过免疫组化标记是否存在突触蛋白（syp）和 AR 的表达。DAPI 或细胞角蛋白标记来分别区分癌组织细胞核与细胞质区域。采用每个 TMA 核内肿瘤细胞的平均染色强度来测定 OC-2 分子的表达水平。
TissueFAXS Cytometry 系统可自动获取免疫组化染色切片及对染色强度做定量分析，本研究中所应用的 TMA 成像更是顺应了大数据时代，可做到自动识别 TMA 组织点及空白点位，对每个 TMA 组织点独立进行高倍物镜全景扫描和类流式散点图分析功能。
除此之外，TissueFAXS Cytometry 现在不再仅仅只是一项实验技术，已发展成为兼具多功能于一体的强大技术系统。不同的研究者，可在系统中实现不同的实验操作与研究目的。
下面我们来看几个例子：
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多色免疫荧光 TMA 样本分析
如下图的 7 色免疫荧光 TMA 肠组织样本所示。在光谱图像获取阶段，通过 TissueFAXS 系统对组织区域进行预览，根据每个 TMA 点的轮廓建立 ROI 区域后，对每个 ROI 区域影像进行获取。
在分析阶段，TissueFAXS 独有的 TMA 重排功能，可以针对每一个 ROI 区域进行重排，最终获得可以实时缩放的、包含所有 TMA 点的全景影像。
图 5：左边两图为无级放大后的原始影像，右图为全景原始影像
用通道自由组合/叠加功能，研究者可以独立分析目标 Marker 相互作用关系。对于每个原始通道和叠加后通道，可以单独调节高亮信号与背景的显示效果，以及改变伪彩颜色。
图 6：左图为光谱通道拆分后，独立的染色通道叠加后的多通道混合图像。右图为图像细节。
从图像细节可见不同染色标记蛋白位于肠上皮基底膜/上皮内/间质中。在组织原位，存在核形态不规则、核叠加、核黏连等现象，导致对细胞核内信号及细胞质内信号的定量分析产生误差。
TissueFAXS Cytometry 可以根据细胞核大小与形态等参数，结合散点图的设门圈选，与原始图像的实时联动校验，排除对分析结果可能产生误差的数据。另外，还可进行热力图展示，在二维散点图的基础上，利用不同颜色标注数据的聚集程度，为设置 Cutoff 及 Gate 提供更多的参考标准。
比如，对于下图中的 620 通道阳性细胞可根据相同的原理，对其中的 540 通道阳性细胞进行精准识别与定量分析。从包含 620 阳性细胞数据的象限中，层层筛选，获得 620-540 共标的细胞阳性率结果。
图 7：第一张图标记黄色的为符合染色强度与面积形态的 620 通道阳性细胞。二维散点图横坐标为染色面积，纵坐标为染色强度。
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独有的2D/3D全景组织扫描功能
图 8：原始图像
利用特异性标志物对甲状腺滤泡上皮进行免疫荧光标记，通过 TissueGnostics Cytometry 独有的细胞质形态学识别模式，可对阳性细胞的蛋白表达强度进行定量分析。并在分子水平、单细胞水平、组织水平提供结构数量、染色强度、空间信息等多个层面的量化分析。（厚度 80 um, 40 层）
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全自动智能化骨髓细胞分析
骨髓抹片是血液肿瘤诊断中重要的信息来源，而现在人工判读方法相当费力耗时。TissueFAXS Bone Marrow 全自动骨髓抹片扫描系统已于 6 月 11 日安装完毕。
通过全自动显微成像定制化工作流程及算法，在抹片中可对数千颗具有分析价值的骨髓细胞进行成像，并进行数字化存储。同时，该系统能够自动获取大量骨髓单细胞样本提供 AI 分析，未来也可以搭配人工智能系统，进行全自动骨髓分析。
图 9：全自动人工智能的骨髓诊断的操作细节
多年来，对免疫组织学和免疫荧光样本的分析一直是人工进行，具有明显的主观性，而且往往有明显的偏差。基于自动化的组织切片图像分析和单细胞水平定量分析，将很好地解决这一问题。
TG 公司的组织细胞术逐渐为精准医疗打下了坚实的基础， 未来 TG 将继续致力于为全球科研用户提供最先进的图像和组织细胞定量的解决方案，与研究者一起面对科研难题。
除此之外，TG 提供的不仅仅是产品或者系统，而是间距多功能于一体的强大技术方法。不同的研究者，可在系统中实现不同的实验操作与研究目的。
Note
文章来源：TissueGnostics Asia Pacific Limited
题图来源：站酷海洛