關(guān)于Tissue Cytometry技術(shù)

奧地利TissueGnostics（TG）公司，致力于開發(fā)組織原位單細(xì)胞影像定量分析整體解決方案，研發(fā)能夠服務(wù)于科研人員、輔助臨床進(jìn)行疑難雜癥診斷、組織原位藥物靶點篩選的工具。TG公司始終緊貼實際需求，自成立之初就和歐洲各大科研院所、企業(yè)建立廣泛且深入的合作，不斷解決一線科研人員的問題，在組織圖像量化技術(shù)上積累了豐富的經(jīng)驗。具有的Tissue Cytometry 技術(shù)在業(yè)界為用戶提供了從影像到分析的多方面解決方案，解決了圖像數(shù)據(jù)，特別組織圖像難以準(zhǔn)確定量和可信度低的痛點。

Tissue Cytometry技術(shù)利用完全自動化的全景組織細(xì)胞掃描系統(tǒng)，建立包含上千萬細(xì)胞信息的多張?zhí)摂M切片樣本，結(jié)合了流式細(xì)胞術(shù)中利用二維散點圖進(jìn)行細(xì)胞篩選分群的信息架構(gòu)方法，不但可以獲得組織原位分子結(jié)構(gòu)、細(xì)胞結(jié)構(gòu)、組織結(jié)構(gòu)的定量信息，還可以對其在空間位置上的互相關(guān)系信息進(jìn)行數(shù)字化定量，并在大數(shù)據(jù)水平進(jìn)行模式分析。

Tissue Cytometry技術(shù)不但可以實現(xiàn)以核酸分子為對象的精準(zhǔn)定量分析需求，也可以滿足在一張組織切片上同時分析核酸、蛋白、單細(xì)胞水平的形態(tài)與關(guān)系、組織器官結(jié)構(gòu)的相互作用與數(shù)據(jù)驗證。

核酸分子水平

比較常用的例如FISH、RNAScope等熒光分子探針標(biāo)記技術(shù)，需要通過熒光分子探針的數(shù)量，實現(xiàn)核酸表達(dá)情況的量化分析；使用空間轉(zhuǎn)錄組技術(shù)，不但可以在原位檢測更多的基因水平表達(dá)，也可以在組學(xué)水平獲得更多的細(xì)胞表型數(shù)據(jù)。Tissue Cytometry技術(shù)在這些前置技術(shù)的結(jié)果基礎(chǔ)上，進(jìn)一步擴(kuò)大了可量化分析的組織細(xì)胞面積，更可以獲得表達(dá)不同基因型細(xì)胞的真實空間作用關(guān)系，豐富了空間轉(zhuǎn)錄組學(xué)的”空間”概念。

單細(xì)胞蛋白水平

精準(zhǔn)識別復(fù)雜組織中的：

l 細(xì)胞結(jié)構(gòu)標(biāo)記（細(xì)胞核、細(xì)胞質(zhì)、細(xì)胞膜等）

l 細(xì)胞亞水平結(jié)構(gòu)標(biāo)記物（細(xì)胞器、細(xì)胞骨架等）

l 分子探針標(biāo)記（FISH、RNA Scope等）

單細(xì)胞結(jié)構(gòu)標(biāo)記（細(xì)胞核、細(xì)胞質(zhì)、細(xì)胞膜等）

基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(DNN)與深度學(xué)習(xí)的單細(xì)胞識別算法

Tissue Cytometry技術(shù)在單細(xì)胞核識別算法基礎(chǔ)上，結(jié)合深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法（Deep Neural Networks，DNN），開發(fā)了新一代基于AI的單細(xì)胞核識別方法，不但可以更準(zhǔn)確分辨互相擠壓重疊的細(xì)胞核，而且對于細(xì)胞輪廓邊界識別，排除了非焦面的模糊邊界帶來的不確定性，提高了細(xì)胞核/質(zhì)/膜形態(tài)學(xué)識別的準(zhǔn)確率。

細(xì)胞質(zhì)形態(tài)學(xué)識別及定量分析

在細(xì)胞核識別的基礎(chǔ)上，通過核周有效信號的同步擴(kuò)張性算法模型，識別有效的細(xì)胞質(zhì)形態(tài)。

單細(xì)胞正反向回溯驗證

Tissue Cytometry技術(shù)實現(xiàn)從實驗數(shù)據(jù)準(zhǔn)確反向回溯到影像中的細(xì)胞。反向回溯的特征可以用來檢測原位細(xì)胞亞群。通過調(diào)節(jié)核的尺寸，面積和灰度值完成軟件分析。反向回溯實時觀察創(chuàng)建的陽性細(xì)胞散點圖。

組織學(xué)水平

通過AI人工智能訓(xùn)練，Tissue Cytometry技術(shù)可以對樣本中各種獨特的組織器官結(jié)構(gòu)進(jìn)行自動識別統(tǒng)計，不限于傳統(tǒng)病理染色如HE、MASSON、PAS等等標(biāo)記的組織結(jié)構(gòu)特征，更可以通過識別細(xì)胞、細(xì)胞核形態(tài)，對細(xì)胞進(jìn)行分類后，進(jìn)一步獲取細(xì)胞-組織結(jié)構(gòu)形態(tài)標(biāo)記的精準(zhǔn)量化分析數(shù)據(jù)。

空間分布

組織多色空間表型分析腫瘤微環(huán)境

mIHC/IF 能夠研究腫瘤微環(huán)境內(nèi)細(xì)胞分布模式、腫瘤免疫抗原呈遞過程中不同表型的免疫細(xì)胞互相作用模式、腫瘤細(xì)胞間位置關(guān)系、細(xì)胞骨架在細(xì)胞內(nèi)外的分布情況等等，為腫瘤的早期診斷及治療提供更具價值新思路。

高能TSA多重免疫組化檢測試劑盒

TSA是酪胺信號放大技術(shù)（Tyramide Signal Amplification）之簡稱。利用基于IHC免疫組化的“一抗+<二抗-HRP>+底物”原理及步驟，TSA熒光化合物在 HRP催化下與靶點附近的酪氨酸殘基結(jié)合，生成穩(wěn)定熒光化合物。未被標(biāo)記的酪胺分子將被洗脫，實現(xiàn)對抗原的特異性染色。相接的蛋白（包括 HRP，抗體，目標(biāo)抗原）都含有大量的酪氨酸結(jié)合位點，目標(biāo)抗原處會富集大量標(biāo)記分子，因此實現(xiàn)信號放大。

新一代TSA技術(shù)：

基于全新一代TSA染色技術(shù)同時標(biāo)記10種生物標(biāo)志物后，使用TissueFAXS Spectra系統(tǒng)進(jìn)行連續(xù)全光譜高 倍率成像，構(gòu)建全景（多光譜）虛擬切片。

專業(yè)的Tissue Cytometry技術(shù)，能夠獲取10色獨立的真實染色標(biāo)志物數(shù)據(jù)，還可以去除背景自發(fā)熒光或血細(xì) 胞/膠原等自發(fā)熒光，實現(xiàn) 10+1色的獨立通道采集。

免疫微環(huán)境信號量化分析，實現(xiàn)AI大數(shù)據(jù)深度空間量化分析功能。以及正反向回溯數(shù)據(jù)（雙向）校驗機(jī)制，對大數(shù)據(jù)分析結(jié)果進(jìn)行校驗。

技術(shù)特點：

l 可將信號放大10-1000倍，標(biāo)記弱表達(dá)靶標(biāo)，節(jié)省抗體用量！

l 熒光化合物具有理想的光、熱、pH穩(wěn)定性，延長熒光樣本保存時間，提高樣本重復(fù)性。

l 多色熒光標(biāo)記不受一抗種屬限制，抗體選擇更多元。

TSA技術(shù)應(yīng)用特點：

l 鑒定細(xì)胞類型和功能性marker。

l 用于復(fù)雜的免疫反應(yīng)研究。

l 檢測檢查點抑制劑。

l 揭示組織微環(huán)境內(nèi)的空間生物學(xué)信息。

10色腸組織多色免疫熒光成像

7色胰腺組織多色免疫熒光成像

應(yīng)用領(lǐng)域：

在腫瘤微環(huán)境分析中，同時標(biāo)記腫瘤細(xì)胞（如Pan-CK）、免疫細(xì)胞（如CD8⁺ T細(xì)胞、CD68⁺巨噬細(xì)胞）及功能蛋白（如PD-L1、Ki-67）。可助力精準(zhǔn)識別腫瘤細(xì)胞與微環(huán)境細(xì)胞相互作用，為腫瘤研究提供關(guān)鍵信息。于神經(jīng)科學(xué)多靶點研究，共定位神經(jīng)遞質(zhì)（如GABA、谷氨酸）、受體（如NMDA受體）及突觸標(biāo)記物（如Synaptophysin）。實現(xiàn)多種神經(jīng)標(biāo)志物同時檢測，助力神經(jīng)機(jī)制探索?？臻g轉(zhuǎn)錄組學(xué)中，高達(dá)10種靶標(biāo)標(biāo)記，提供精準(zhǔn)組織原位驗證信息，助力基因表達(dá)空間分布研究。