Convolutional Neural Networks for Automatic Detection of Intact Adenovirus from TEM Imaging with Debris, Broken and Artefacts Particles

要約

メーカーが製品のばらつきや汚染を回避するには、開発および製造プロセス中に医薬品の一次粒子と純度プロファイルを定期的にモニタリングすることが不可欠です。
透過型電子顕微鏡 (TEM) イメージングは​​、メーカーが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な影響を与えるかを予測するのに役立ちます。
無傷の粒子は有効な製品の特徴を示すことができるため、破片、破損した粒子、およびアーチファクト粒子が混在する無傷のウイルスのバックグラウンドに対して無傷のアデノウイルスの検出を自動化することは有益です。
このような粒子が存在すると、無傷のアデノウイルスを検出することが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、アデノウイルスの半自動アノテーションおよび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 システムにおける無傷のアデノウイルスの自動セグメンテーションおよび検出のためのソフトウェア ツールを開発しました。
開発された半自動ツールは従来の画像解析技術を活用し、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されました。
当社の定量的および定性的評価では、偽陽性および陰性率と比較して優れた真陽性検出率が示され、アデノウイルスは本物の破片、壊れたアデノウイルス、および/または染色アーチファクトと誤認することなく適切に検出されました。

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 2023-11-09 15:18:03+00:00
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