要約
製品のばらつきやコンタミネーションを避けるためには、開発・製造工程における医薬品の一次粒子と純度プロファイルの定期的なモニタリングが不可欠です。透過型電子顕微鏡(TEM)画像は、ウイルスベースの遺伝子治療ベクター製品や中間体の粒子特性や純度に変化がどのように影響するかを予測するのに役立ちます。インタクトな粒子は有効な製品を特徴付けることができるため、破片、破損、アーティファクト粒子が混在する非インタクトなウイルスバックグラウンドに対してインタクトなアデノウイルスの検出を自動化することは有益です。このような粒子の存在下では、インタクトなアデノウイルスの検出はより困難になります。このような存在による課題を克服するために、我々はアデノウイルスの半自動アノテーションとセグメンテーションのためのソフトウェアツールと、TEMイメージングシステムにおけるインタクトなアデノウイルスの自動セグメンテーションと検出のためのソフトウェアツールを開発した。開発した半自動ツールは従来の画像解析技術を利用し、自動ツールは畳み込みニューラルネットワークと画像解析技術に基づいて構築した。我々の定量的・定性的評価では、アデノウイルスは偽陽性率や陰性率に比べて優れた真陽性率を示し、本物の破片や壊れたアデノウイルス、あるいは染色アーチファクトと間違えることなく、きれいに検出された。
要約(オリジナル)
Regular monitoring of the primary particles and purity profiles of a drug product during development and manufacturing processes is essential for manufacturers to avoid product variability and contamination. Transmission electron microscopy (TEM) imaging helps manufacturers predict how changes affect particle characteristics and purity for virus-based gene therapy vector products and intermediates. Since intact particles can characterize efficacious products, it is beneficial to automate the detection of intact adenovirus against a non-intact-viral background mixed with debris, broken, and artefact particles. In the presence of such particles, detecting intact adenoviruses becomes more challenging. To overcome the challenge, due to such a presence, we developed a software tool for semi-automatic annotation and segmentation of adenoviruses and a software tool for automatic segmentation and detection of intact adenoviruses in TEM imaging systems. The developed semi-automatic tool exploited conventional image analysis techniques while the automatic tool was built based on convolutional neural networks and image analysis techniques. Our quantitative and qualitative evaluations showed outstanding true positive detection rates compared to false positive and negative rates where adenoviruses were nicely detected without mistaking them for real debris, broken adenoviruses, and/or staining artefacts.
arxiv情報
著者 | Olivier Rukundo,Andrea Behanova,Riccardo De Feo,Seppo Ronkko,Joni Oja,Jussi Tohka |
発行日 | 2023-11-06 14:58:19+00:00 |
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