关注健康的大脑加速药物发现

虽然每年4000万脑震荡记录,不存在有效的治疗或其他大脑相关疾病。德拉甘与美国国立卫生研究院的很,巴蒂尼Roysam,休·罗伊和莉莉·Cranz卡伦大学和椅子的电气和计算机工程教授,和他的团队正在努力加快药物开发治疗大脑疾病和伤痛像脑震荡通过开发新的工具。

“我们映射和分析不健康和很感兴趣药物治疗大脑组织以前所未有的细节揭示多个生物过程一次上下文,“说Roysam关于他最新发表的论文自然通讯。“这需要记录高分辨率图像的能力的大脑组织覆盖全面的分子生物标记物,在一个大空间范围,例如,整个大脑切片,和自动生成能力量化读数为所有细胞生物标志物表达的。”

在国家神经疾病和中风研究所很发达的创新的成像技术,可以方便地实现与潜在的广泛使用,使大脑细胞分析需要综合研究从单一和串行片大脑组织。Roysam的实验室开发了计算基于深层神经网络的图像分析方法。Roysam系统分析了图像呃的超级计算机自动,可以揭示多个进程一旦脑损伤,影响被测试的药物和药物的潜在的副作用。

“与现有的检测技术相比,使用迭代疣状和计算分析,我们的方法更灵活、可伸缩的和有效的,使多路10 - 100的成像和计算分析不同生物标志物的兴趣同时使用直接或间接包含IHC疣状协议,“Roysam报告。优化的新工具包使用重复周期10-plex疣状与10-color数字化成像积累高纯度从个人整个大脑切片图像数据集,从哪些无缝signal-corrected马赛克重建和分析。

这使得更迅速药物开发。“我们现在的直接方法,为全面的生物标记生成读数从串行全脑片,描述所有主要的大脑细胞类型,在鳞片从亚细胞的隔间,单个细胞,当地多细胞利基市场,对整个-大脑从每一片区域,”Roysam说。

开源工具包方法也适用于其他组织。其发展可以加速系统的研究提供定量资料的分子和细胞的玩家,在他们详细的空间环境。

“我们正在有效地克服局限性和荧光信号实现高纯度和高质量大规模图像来源可靠的自动评分。我们的目标是加快系统级研究正常和病理的大脑,和临床前药物的研究使目标和非目标药物影响异形同时,在上下文中,在细胞的规模,”Roysam说。

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