无监督框架UMITIC解析多重成像数据

多重成像技术能同时测量数十种蛋白标志物并保留组织结构，但提取有意义的信息仍是挑战，尤其是超多重（>20标记）无标注数据。近日，研究人员开发了UMITIC（无监督多重图像组织特征分析）框架，用于从多重成像数据中联合表征细胞表型和组织邻域。该框架包含三个模块：CellC（细胞聚类）、NeighborhoodC（邻域聚类）和SpatialC（空间特征）。在模拟数据集和真实肺癌样本中，UMITIC成功识别了已知细胞类型和空间组织模式，并发现了与免疫浸润相关的独特邻域特征。该研究以预印本形式发布，尚未经过同行评审。