L’animation du haut montre le processus global d’analyse régionale de la morphologie microgliale sur les coupes IHC. En bref, après avoir coloré les coupes de tissus pour Iba-1 à l’aide d’un colorateur d’immunohistochimie automatisé, nous numérisons les lames à l’aide d’un scanner de lames entières. Après la numérisation, nous obtenons une image numérique haute résolution avec une résolution spatiale inférieure au micromètre.  

Nous appliquons ensuite l’approche décrite dans le schéma au bas de la page pour la segmentation et la classification de la microglie sur l’ensemble de la coupe de tissu. La coloration IHC est d’abord segmentée, puis les cellules sont détectées et classées à l’aide d’algorithmes de vision par ordinateur. Les microglies sont squelettées et leurs ramifications sont séparés du soma. Cette approche permet d’extraire un grand nombre de caractéristiques morphologiques, telles que la taille des cellules, la taille du soma, le nombre de points de ramification dans le squelette, etc. Ces caractéristiques sont ensuite utilisées par un modèle d’apprentissage automatique qui attribue un score d’activation à chaque cellule, puis classe cette cellule comme activée ou non. 

Nous utilisons ensuite des algorithmes d’intelligence artificielle (IA) d’apprentissage profond pour étiqueter la neuroanatomie sur des coupes de tissus. En analysant une région entière du cerveau, comme le cortex piriforme, l’hippocampe ou le bulbe olfactif, nous pouvons améliorer la fiabilité des mesures par rapport à une simple analyse d’instantanés aléatoires à fort grossissement.

Enfin, les résultats sont ensuite compilés par région d’intérêt, sujet et groupe. En plus de la densité de coloration, notre plateforme peut produire la densité cellulaire totale, la densité cellulaire activée et l’histogramme des propriétés cellulaires, telles que la distribution des scores d’activation. Nous en discuterons plus en détail dans cette présentation.

L’ensemble de ce pipeline de traitement d’images a été mis en œuvre de manière évolutive, de sorte que de grands ensembles de données peuvent être rapidement analysés. Nous sommes en mesure d’analyser l’activation microgliale de toutes les coupes de tissus de toutes les souris dans des études d’efficacité d’agents thérapeutiques modificateurs de la maladie putatifs.