Marrowquant peut quantifier plusieurs composants osseux dans des images histologiques

La moelle osseuse est le tissu mou à l'intérieur de nos os. Son rôle principal est de produire des cellules souches qui deviendront diverses cellules du sang, notamment des globules blancs qui combattent les infections, des globules rouges qui transportent l'oxygène dans tout le corps et des plaquettes qui contrôlent les saignements.

Mais la moelle osseuse contient aussi des cellules graisseuses, les adipocytes, qui ont longtemps été considérées comme des «charges passives» de la cavité médullaire. Ces dernières années, cependant, il a été démontré que les adipocytes de la moelle osseuse jouent un rôle bien plus important dans le microenvironnement de la moelle osseuse qu'on ne le pensait initialement.

Le rapport entre les cellules hématopoïétiques (couleur rouge) et les adipocytes (couleur jaune) n'est pas constant. Elle change avec l'âge, entre les différentes parties du squelette et dans diverses pathologies ou traitements du cancer comme la chimiothérapie et la radiothérapie, qui provoquent une affection appelée «aplasie de la moelle osseuse». Des changements dans le rapport des cellules produisent des changements dits « jaune-rouge » et « rouge-jaune » dans la couleur de la moelle osseuse, qui est utilisée pour surveiller son état.

Ce suivi n'est cependant pas entièrement standardisé, mais repose sur des évaluations par les pathologistes d'images histologiques. Dans la recherche, la santé relative des échantillons de moelle osseuse est également évaluée qualitativement, au moyen d'images histologiques. Cette subjectivité, bien que largement compensée, peut encore entraîner des limites de diagnostic et de recherche.

Publier dans Endocrinologie aux frontières, des scientifiques dirigés par Olaia Naveiras à l'EPFL, présentent MarrowQuant, un nouveau logiciel de pathologie numérique capable de «lire» les images histologiques de la moelle osseuse et de les «décrire» quantitativement, en construisant des cartes basées sur des valeurs pour compléter les images. Les applications potentielles de cette approche peuvent révolutionner l'histologie numérique.

Son code déjà téléchargé sur GitHub, MarrowQuant est décrit comme «un algorithme convivial pour la quantification des biopsies de tissu de moelle osseuse H&E dans des images de lames entières».

Dans l'article, les chercheurs utilisent MarrowQuant pour construire la toute première carte quantitative de l'hétérogénéité de la moelle osseuse dans tout le squelette de souris souffrant d'aplasie induite par l'âge et induite par les radiations.

Ce travail a été un effort massif qui n'a été possible que grâce à la longue et fructueuse collaboration avec la Plateforme BioImagerie et Optique (BIOP) de l'EPFL. « 

Naveiras, président, International Bone Marrow Adiposity Society (BMAS)

MarrowQuant, utilise le logiciel open source QuPath, et peut quantifier systématiquement plusieurs composants osseux dans des images histologiques sans biais. Pour ce faire, il discerne et quantifie les zones occupées par diverses parties de la moelle osseuse – y compris le système vasculaire et l'os lui-même.

L'une des utilisations potentielles de MarrowQuant sera de réexaminer des collections d'échantillons historiques d'échantillons d'os et même des données provenant d'anciens essais cliniques.

«MarrowQuant a déjà été extrêmement bien accueilli par la communauté de la pathologie numérique», déclare Naveiras. « De plus, la très sélective Image Database Resource (IDR) a sélectionné l'ensemble de données associé pour publication, qui comprend plus de 300 images annotées. »

La source:

Ecole polytechnique fédérale de Lausanne

Référence du journal:

Tratwal J, et al. (2020) MarrowQuant dans le vieillissement et l'aplasie: un flux de travail de pathologie numérique pour la quantification des compartiments de moelle osseuse dans les sections histologiques. Endocrinologie aux frontières. doi.org/10.3389/fendo.2020.00480.

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