解剖病理学における自動化組織分析戦略：基準マーカーの統合と多表面組織比較

2025-02-10 Mon
解剖病理学における組織分析の自動化戦略：基準マーカーの統合と多表面組織比較背景解剖病理学ラボでは、多くのプロセスがまだ手動で行われています。特にパラフィン包埋組織ブロック（Paraffin-Embedded Tissue Blocks, PETBs）の作成と処理において、手動操作は作業のばらつきやサンプルの誤識別、紛失のリスクを引き起こし、診断の精度と効率に影響を与える可能性があります。この問題に対処するため、自動化技術が導入され、ラボの効率向上、人的エラーの削減、サンプル処理の一貫性が求められています。
しかし、既存の自動化ソリューションは、組織サンプルの追跡や特定領域の識別において多くの課題に直面しています。例えば、処理中にパラフィン包埋組織ブロック内の特定領域をさらに研究する必要がある場合（腫瘍治療中の分子プロファイリングなど）、信頼できる参照点がないため、このプロセスは複雑で誤りが発生しやすい状況です。そこで、研究チームは、基準マーカー（Fiducial Marker, FM）をPETBsに導入することで、組織の精密な追跡と多表面比較を実現する自動化戦略を提案しました。
論文のソース本論文は、L. Vannozzi、L. Guachi-Guachi、J. Ruspiらによって執筆され、研究チームはイタリアのScuola Superiore Sant’Anna生物ロボット研究所とスイスのInpeco SA社に所属しています。本論文はIEEE Transactions on Automation Science and Engineering誌に投稿されており、2025年に正式に出版される予定です。研究はInpeco SAの支援を受けており、Scuola Superiore Sant’AnnaとInpeco SAの共同プロジェクト「高度なラボ自動化」の一部です。
研究プロセスと実験設計1. 研究目的本研究の目的は、パラフィン包埋組織ブロックに基準マーカーを挿入し、画像分析を通じて多表面組織スライスでそのマーカーを再構築することで、組織の精密な追跡と多表面比較を実現する自動化プラットフォームを開発することです。
2. 実験プロセス研究は2つの主要なプラットフォームで構成されています：索引プラットフォーム（Indexing Platform, IDX）と仮想マーカー再構築プラットフォーム（Virtual Marker Reconstruction Platform, VMR）です。
2.1 索引プラットフォーム（IDX）IDXプラットフォームの主な任務は、PETBsに基準マーカーを挿入することで、具体的なプロセスは以下の通りです：

1. 組織ブロックの固定：PETBをプラットフォームに挿入し、グリッパーで固定します。

2. QRコードの読み取り：PETBのQRコードを読み取り、組織データを追跡します。

3. 組織領域の識別：画像処理法を用いて組織ブロック内の無組織領域を識別し、基準マーカーの挿入位置を決定します。

4. マーカー挿入：目標位置の座標をマイクロコントローラーに送信し、エンドエフェクターを制御してPETBに穴を開け、基準マーカーを挿入します。

5. マーカーの検証：レーザー距離センサーを使用して穴の深さを検証します。

6. マーカーの充填：マイクロディスペンサーを使用して基準マーカー材料を孔に注入します。

7. クリーニングと準備：パンチャーをクリーニングし、次のPETBの処理を準備します。

8. マーカーの固化と平準化：専用シリンダーでマーカーを圧縮し、平らにします。

9. 組織ブロックの解放：PETBを解放し、処理を完了します。
イノベーション：IDXプラットフォームは、U-Net畳み込みニューラルネットワーク（CNN）に基づく画像分析手法を採用し、組織ブロック内の無組織領域を効率的に識別し、基準マーカーの正確な挿入を可能にします。また、レーザー距離センサーとマイクロディスペンサーを統合し、マーカー挿入の正確性と一貫性を確保しています。
2.2 仮想マーカー再構築プラットフォーム（VMR）VMRプラットフォームの主な任務は、脱パラフィン化処理後に画像分析を通じて基準マーカーを再構築することで、具体的なプロセスは以下の通りです：

10. スライスの配置：染色前のガラススライスをVMRプラットフォームに配置します。

11. QRコードの読み取り：スライスのQRコードを読み取り、組織データを追跡します。

12. 染色前画像の取得：スライスの染色前画像を取得します。

13. 染色処理：スライスをプラットフォームから取り出し、染色を行います。

14. 染色後画像の取得：染色後のスライス画像を取得します。

15. 画像比較：染色前と染色後の画像を比較し、組織形状を識別します。

16. マーカーの再構築：画像分析手法を通じて基準マーカーを再構築します。

17. 結果の出力：再構築したマーカーの位置を染色後のスライス画像にマッピングします。
イノベーション：VMRプラットフォームは、多段階の画像分析手法を採用し、U-Net CNNと接続コンポーネントラベリングアルゴリズム（Connected-Component Labeling, CCL）を組み合わせることで、脱パラフィン化処理後に基準マーカーを正確に再構築し、組織形状の比較を通じて組織の完全性をさらに検証します。
3. 実験検証プラットフォームの有効性を検証するため、研究チームはIDXとVMRプラットフォームを段階的にテストしました。

- IDXプラットフォームのテスト：パンチング力、マーカー充填精度、画像分析手法の正確性、およびハードウェア-ソフトウェア統合の性能をテストしました。結果は、IDXプラットフォームが異なる組織タイプのPETBsを処理する際に高い成功率と一貫性を示しました。

- VMRプラットフォームのテスト：画像取得、マーカー再構築、組織形状比較の正確性をテストしました。結果は、VMRプラットフォームが脱パラフィン化処理後に基準マーカーを正確に再構築し、組織形状比較において高い類似性スコアを示しました。
主要な結果IDXプラットフォーム：異なる組織タイプのPETBsを処理する際、IDXプラットフォームはQRコード識別、無組織領域検出、パンチング、マーカー充填などのステップで95%以上の成功率を達成しました。

VMRプラットフォーム：マーカー再構築と組織形状比較タスクにおいて、VMRプラットフォームはそれぞれ98%と95%の成功率を達成し、平均処理時間は約2.83秒で、ラボ全体のワークフローに負担をかけませんでした。

結論と意義本研究の革新性は、基準マーカーの挿入と再構築を通じて、パラフィン包埋組織ブロックの精密な追跡と多表面比較を実現する包括的な自動化戦略を提案した点にあります。この方法は、ラボの効率を向上させ、人的エラーのリスクを軽減し、将来の自動化ラボに向けた重要な技術的支援を提供します。研究結果は、IDXとVMRプラットフォームが異なる組織タイプのPETBsを処理する際に高い信頼性と一貫性を示し、幅広い応用が期待されます。
ハイライト革新性：基準マーカーを使用して組織追跡と多表面比較を実現する初の自動化戦略を提案しました。

高い信頼性：IDXとVMRプラットフォームは、異なる組織タイプの処理において高い成功率を示しました。

高効率性：自動化プロセスにより、ラボの効率が大幅に向上し、人的エラーのリスクが減少しました。

広範な応用可能性：この方法は生検サンプルや小型のパラフィン包埋組織ブロックにも適用可能であり、解剖病理学における応用範囲をさらに広げる可能性があります。

今後の展望今後の研究では、プラットフォームの並列処理能力の最適化、画像分析アルゴリズムの解像度向上、およびこの手法をより小さいサイズの組織ブロックや生検サンプルに適用することが検討されています。さらに、研究チームは、組織スライス処理におけるロボット技術の統合を進めるための専用ミドルウェアの開発を計画しています。
本研究を通じて、解剖病理学ラボの自動化と標準化が重要な一歩を踏み出し、臨床診断の正確性と効率に強力な技術的支援を提供することが可能となりました。