Universiteit Leiden

nl en

Ziektes analyseren met interactieve visuele interfaces

De ziekte van Alzheimer en kanker zijn twee voorbeelden van ziektes die verband houden met slecht functionerende cellulaire patronen. Het onderzoek van celweefsel neemt echter veel tijd in beslag en levert bovendien veel gegevens op. Om de analyse van gegevens te vergemakkelijken ontwikkelden Antonios Somarakis van het Data Science Onderzoeksprogramma (DSO) en zijn collega's van het Leids Universitair Medisch Centrum (LUMC) een nieuwe interactieve tool: de Visual Cohort Comparison tool.

Interactief de ziekte verkennen

‘Gebruikers kunnen eenvoudig met de analyse doorgaan en cohorten van monsters met verschillende klinische kenmerken met elkaar vergelijken’, legt Somarakis uit. ‘Met ImaCytE, een tool die we eerder hebben ontwikkeld, kon de gebruiker unieke celtypes in een groep beelden identificeren en de gevormde cellulaire patronen verkennen. De nieuwe tool biedt gebruikers nu de mogelijkheid om verschillende soorten weefsel te vergelijken, zoals gezond en ziek weefsel. De gegevens van het beeld kunnen worden omgezet in diagrammen, waardoor de gebruiker interactief cohorten kan vergelijken op basis van een overvloedige aanwezigheid van een celtype en hun ruimtelijke patronen, en de gebruiker kan die in het weefsel lokaliseren. Dit maakt het mogelijk om verschillen tussen de weefsels onmiddellijk te herkennen.’ Met behulp van verschillende diagrammen kunnen de relaties en interacties met andere cellen worden onderzocht, wat nieuwe inzichten kan opleveren in bijvoorbeeld de ontwikkeling van een ziekte.  

De tool in de praktijk

De nieuwe tool bewees zichzelf al bij tumoronderzoek en bij het onderzoek naar de ziekte van Alzheimer. In het tumoronderzoek bracht het een van de deskundigen die de tool testte tot een nieuw inzicht in de ruimtelijke relaties tussen tumoren en T-cellen, die door het immuunsysteem worden geproduceerd om de tumor te bestrijden. Door de diagrammen van T-cellen en de tumorcellen te combineren, kon ze aantonen dat het ene type tumor een wisselwerking heeft met de T-cellen, terwijl het andere type deze wisselwerking niet heeft. In het onderzoek naar de ziekte van Alzheimer hielpen de ‘raincloud plots’ om de hypothese te verifiëren dat de hoeveelheid immuuncellen van de hersenen tussen mensen met de ziekte en gezonde mensen verschilt. Deze resultaten tonen aan dat de nieuwe Visual Cohort Comparison tool kan bijdragen aan nieuwe inzichten in ziektes zoals kanker en Alzheimer en kan helpen met het vinden van een betere manier om de ziekte te behandelen. 

ImaCytE

De nieuwe Visual Cohort Comparison tool is een voortzetting van een interactieve visuele analyse tool die Somarakis en zijn collega's eerder hebben ontwikkeld: ImaCytE. Beide tools maken gebruik van Imaging Mass Cytometry data acquisitie. De belangrijkste taak van ImaCytE was het onderzoeken van de ruimtelijke patronen die celtypes in verschillende weefselmonsters vormen. Dit is ook de basis  van de nieuwe tool. Verder stelde ImaCytE gebruikers in staat om de kwaliteit van de monsters te controleren, om zo de meest geschikte monsters voor hun onderzoek te selecteren, en om verschillende celtypes in het monster te identificeren.  Hierdoor konden  ze de celtypes  selecteren die ze wilden bestuderen.  Het nadeel van de tool was dat slechts enkele monsters tegelijk konden worden bestudeerd. De nieuwe Visual Cohort Comparison tool lost dat op en heeft veel potentie om nieuwe inzichten te winnen in ziektes en de selectie van de behandeling te verbeteren.  

Deze website maakt gebruik van cookies.  Meer informatie.