AIソフト PathExplore™

腫瘍学研究用分析

H&Eから腫瘍微小環境(TME)をAIによりかつてない解像度で解析。 PathExploreは、腫瘍微小環境（TME）を単一細胞の分解能で空間的に特徴付ける、AIを搭載した病理組織学的特徴のパネルです1。 ギガピクセル画像のピクセルレベル解析 PathExploreの基礎となるAIモデルは、ヘマトキシリン・エオジン（H&E）全スライド画像（WSI）の組織領域全体にわたって数百万の細胞をセグメント化、検出、分類します。 HIF - TMEの構造化、標準化、スケーラブルな解析 Human interpretable features (HIFs)は、各WSIの細胞および組織構成を特徴付ける標準化された指標です。PathExploreは、サンプルごとに600を超えるユニークなHIFを提供し、細胞のカウントと組織領域にわたる空間分布を含むため、TMEの合理的で構造化された解析を可能にします。 ヒトの解釈可能な特徴の例 腫瘍組織の面積 リンパ球総数 間質におけるリンパ球密度（間質TILs） 上皮-間質界面付近の線維芽細胞に対するリンパ球の比率 既存のH&EsのアクセシビリティとAIの前例のない解像度を組み合わせることで、精密腫瘍学研究を加速する。 PathExploreは何百もの標準化されたヒト解釈可能特徴（HIF）を提供し、TMEを定量的に特徴付けます。 HIFは、構造化された病理組織学的データを提供し、補完的な分子データとシームレスにリンクすることで、複数のスケールでの腫瘍生物学の探索を可能にします。 コラーゲンおよび線維症の特徴づけ、免疫表現型、三次リンパ系構造（TLS）の同定を含む拡張AIモデルにより、TMEをより深く掘り下げる。