SegmentAnything helps microscopy images based automatic and quantitative organoid detection and analysis

要約

オルガノイドは、生体内組織および器官の構造および機能を厳密に模倣する自己組織化された 3D 細胞クラスターです。
オルガノイド形態の定量化は、器官発生、創薬、毒性評価の研究に役立ちます。
最近の顕微鏡技術は、オルガノイドの形態特徴を取得するための強力なツールを提供しますが、手動による画像解析は依然として労力と時間がかかるプロセスです。
したがって、この論文では、SegmentAnything を活用して個々のオルガノイドを正確に区別する顕微鏡分析のための包括的なパイプラインを提案します。
さらに、周長、面積、半径、非平滑性、非円形性などの一連の形態学的特性を導入し、研究者がオルガノイド構造を定量的かつ自動的に分析できるようにします。
私たちのアプローチの有効性を検証するために、ヒト人工多能性幹細胞（iPSC）由来の神経上皮（NE）オルガノイドの明視野画像でテストを実施しました。
当社の自動パイプラインから得られた結果は、手動オルガノイド検出および測定と密接に一致しており、オルガノイドの形態解析を加速する際の当社の提案方法の機能を示しています。

要約(オリジナル)

Organoids are self-organized 3D cell clusters that closely mimic the architecture and function of in vivo tissues and organs. Quantification of organoid morphology helps in studying organ development, drug discovery, and toxicity assessment. Recent microscopy techniques provide a potent tool to acquire organoid morphology features, but manual image analysis remains a labor and time-intensive process. Thus, this paper proposes a comprehensive pipeline for microscopy analysis that leverages the SegmentAnything to precisely demarcate individual organoids. Additionally, we introduce a set of morphological properties, including perimeter, area, radius, non-smoothness, and non-circularity, allowing researchers to analyze the organoid structures quantitatively and automatically. To validate the effectiveness of our approach, we conducted tests on bright-field images of human induced pluripotent stem cells (iPSCs) derived neural-epithelial (NE) organoids. The results obtained from our automatic pipeline closely align with manual organoid detection and measurement, showcasing the capability of our proposed method in accelerating organoids morphology analysis.

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