阿尔茨海默病和癌症是与细胞模式故障相关的疾病的两个例子。然而，细胞组织的检查需要花费大量时间并产生大量数据。为了使数据分析变得更加容易，数据科学研究计划 (DSRP) 的 Antonios Somarakis 和莱顿大学医学中心 (LUMC) 的同事开发了一种新的交互式工具：视觉队列比较工具。

互动探索疾病

“用户可以轻松地继续分析并比较具有不同临床特征的样本组，”Somarakis 解释道。“借助我们之前开发的工具 ImaCytE，用户可以识别一组图像中的独特细胞类型并探索它们形成的细胞模式。现在，这个新工具为用户提供了比较不同类型组织的可能性，例如健康组织和组织。病变组织。图像数据可以转化为绘图，使用户能够根据细胞类型丰度、空间模式交互式比较群组，并定位组织中的细胞。这将使得立即识别组织之间的差异成为可能。 ”使用不同的图，显示与其他细胞的关系和相互作用可以进行检查，这可以带来新的见解，例如疾病的发展。

工作中的工具

该新工具已被证明可用于肿瘤研究和阿尔茨海默病研究。在肿瘤研究中，它让一位测试该工具的专家对肿瘤和 T 细胞之间的空间关系有了新的认识，T 细胞是由免疫系统产生来对抗肿瘤的。结合 T 细胞和肿瘤细胞的图显示，一种肿瘤类型与 T 细胞相互作用，而另一种类型则不与它们相互作用。在阿尔茨海默病的研究中，该工具生成的雨云图有助于验证这样的假设：阿尔茨海默病患者和健康人的大脑免疫细胞数量存在差异。疾病。