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최대 56개의 Multiplexed IHC/IF 염색 & 딥러닝 알고리즘을 이용한 디지털 조직 이미지 분석과정 [AKOYA-BMS]
Oliver Braubach
 일시 
   2020년 7월 10일 (금) 오후 2시 (한국시간)
 연사 
   Oliver Braubach (Akoya Biosciences)
세미나 개요
전체 조직 디지털 이미지의 스캔과 AI기반의 분석프로그램을 이용한 조직의 진단 기술이 기존의 병리학적 진단 소견과 일치도가 높다는 최근 연구 결과들을 근거로, 이를 활용한 디지털 시스템을 실제 의료 체계에 활용하거나 연구에 적용하는 사례가 증가하고 있습니다. 유효한 분석을 얻어내기 위해, 최근 각광받고있는 multiplexed IHC/IF 기술로 염색후 촬영한 디지털 이미지를 컴퓨터 심층분석 알고리즘을 이용하여 항체가 결합된 세포를 구글맵처럼 mapping하고 발현 패턴의 공간적, 정량적 데이터를 분석하는 기술에 대해 안내 드리고자 합니다.

최대 56개의 다양한 바이오마커들을 이용하여 단일 조직에 염색하는 방법과, 저장된 디지털 이미지에서 다양한 세포유형의 패턴과 분포 성향을 정량분석하고, 시각화된 결과를 도출하는 최신의 연구사례를 전달드릴 수 있는 시간이 될 듯 합니다.

관련 기술: multiplexed IHC/IF staining / Digital Pathology
Spatial Analysis / In Situ Immune Profiling / Single Cell Spatial analysis / cell Mapping /Immuno-Oncology / Immunotherapy


검사 항목
-바이오 마커 검출 (최대 56개 가능), cell phenotyping (170종 이상)
-디지털 조직 이미지에서 프로파일링된 특이 유전자 발현 세포 패턴
-조직 또는 세포 시료 내의 세포형 분포도및 공간구성 지도
-조직내 다양한 세포유형의 역할 분석

활용 가능 분야
-새로운 암 진단/예후예측용 바이오마커 개발, 면역항암제 개발, 신약후보물질의 효과 검증, 면역세포 네트워크
-개별 환자에 특이적으로 발생한 돌연변이와 이를 통한 치료제 효과 연구 (예)PD-1/PD-L1에 의한 치료제 반응 연구
-줄기세포 처리후 재생능력 검사 등

분석 데이터
-Mapped cell-type distribution
-Clustering biomarkers for populations of cells
-Gate and visualize populations (by biomarkers with t-SNE Plot)
-Spatial interaction plots and tables
-Cell segmentation, immune-cell profiling


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