ワイドフィールドの高コンテンツ分析システムを使用して、蛍光標識組織の自動スライドスキャンとセグメンテーション

蛍光標識組織の自動スライドスキャンとセグメンテーションは、スライド全体または大きな組織切片を分析する最も効率的な方法です。残念ながら、多くの研究者は、独自の実験にのみ関連するワークフローを開発および最適化するための大量とリソースを費やしています。この記事では、ワイドフィールドの高コンテンツ分析システム（WHCAS）にアクセスできる人が使用できるプロトコルについて説明し、スライドに取り付けられた組織を画像化し、関連するソフトウェアで事前に構築されたモジュール内でカスタマイズするオプションを使用します。もともとスライドスキャンを目的としていなかったため、この記事で詳述されている手順により、関連するソフトウェアにインポートできるWHCASのスライドスキャン画像を取得できます。この例では、脳腫瘍スライドの自動セグメンテーションが実証されていますが、蛍光標識核または細胞質マーカーの自動化されたセグメンテーションが可能です。さらに、タンパク質の局在化/転座、細胞の増殖/生存率/アポトーシス、および実行できる血管新生のためのアッセイなど、他のさまざまな定量的ソフトウェアモジュールがあります。この手法は、研究者の時間と労力を節約し、スライド分析用の自動プロトコルを作成します。

Automated slide scanning and segmentation of fluorescently-labeled tissues is the most efficient way to analyze whole slides or large tissue sections. Unfortunately, many researchers spend large amounts of time and resources developing and optimizing workflows that are only relevant to their own experiments. In this article, we describe a protocol that can be used by those with access to a widefield high-content analysis system (WHCAS) to image any slide-mounted tissue, with options for customization within pre-built modules found in the associated software. Not originally intended for slide scanning, the steps detailed in this article make it possible to acquire slide scanning images in the WHCAS which can be imported into the associated software. In this example, the automated segmentation of brain tumor slides is demonstrated, but the automated segmentation of any fluorescently-labeled nuclear or cytoplasmic marker is possible. Furthermore, there are a variety of other quantitative software modules including assays for protein localization/translocation, cellular proliferation/viability/apoptosis, and angiogenesis that can be run. This technique will save researchers time and effort and create an automated protocol for slide analysis.