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- 주제어 : SIRIUS (검색결과 2 건)
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간 및 피부조직으로 부터 교원질을 분획 정량하는 과정에서 보다 간편하고 덜 위험한 방법을 개발하기 위하여 교원질에 대한 특수 염색제인 Sirius red F3BA를 도입하여 가용성 교원질을 정량하였다. 정제된 교원질 표품으로 측정한 값은 종래에 사용해 오던 hydroxyproline을 이용하여 측정한 값과 거의 일치하였으며, 교원질에 의해 침전된 Sirius red의 양과 상청에 잔존하는 Sirius red 공히 교원질 측정에 사용할 수 있을 정도의 좋은 상관관계를 나타내었다. Sirius red에 의해 측정된 각 분획 별 교원질의 양은 neutral soluble, acid soluble 및 pepsin soluble fraction에서 각각 hydroxy proline을 이용하여 측정한 교원질의 양과 높은 상관관계를 나타내었다. Neutral soluble fraction의 경우 비록 높은 상관관계를 나타내었다고 하나 항상 Sirius red로 측정한 군에서 높은 값을 나타내었으며, 특히 교원질 함량이 낮은 용액에서 더욱 심한 오차를 나타내었다. Acid soluble 및 pepsin soluble fraction의 경우 상관계수 뿐 아니라, 실제의 측정치도 거의 일치하는 결과를 나타내어 가용성 교원질 특히 정제된 교원질을 빠르고 간편하게 측정할 수 있었다. In order to estimate the concentration of collagen in solution more rapidly and simply, we used collagen specific dye, Sirius red F3BA, which interact by means of ionic binding with basic groups of the collagen molecule. Collagen content was determined by evaluating spectrophototetrically the absorbance decrease of a Sirius red in acetic acid solution. This method compares well with the hydroxyproline assay method in purified standard collagen. Decrease of the optical density of the Sirius red assay solution showed proportionality with the added amounts of collagen. Moreover amounts of stain eluted from pellet showed proportionality with the collagen content. Comparing the collagen content in tissue fraction determined from this method and hydroxyproline method, it was found that the solution which contained much noncollagenous proteins like neutral soluble fraction showed higher value of collagen in this method than in hydroxyproline method, but relatively pure collagen solution, acid soluble and pepsin soluble fraction, showed much higher correlation in both methods.
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이진희 충남대학교 신약전문대학원 2023 국내석사
Histopathological examination in toxicity studies is one of the important indicators in drug development and drug review by characterizing the characteristics of various lesions and analyzing pathological information and clinical correlations. This histopathological evaluation requires professional and specialized qualitative knowledge of veterinary pathologists, while some information, such as the number of cells and the distribution area of lesions, is objective and quantitative. Therefore, we applied the convolution neural network (CNN)'s three tile image-based classification model algorithms (32×32 pixels, 64×64 pixels, and 128×128 pixels) to find out which algorithm is the most optimized model for automatically quantifying liver fibrosis lesions. For this purpose, using C57BL/6 mice, the vehicle control group, the positive control group of the CCl4-induced non-alcoholic steatohepatitis (NASH) model, and the test group administered with Elafibranor to determine the recovery of liver fibrosis in the NASH model were designed. The liver tissue collected for each animal was stained to Sirius red-staining for distinct fibrosis staining, and a total of 19 whole slide images (WSIs) were obtained through a digital slide scanner. 19 WSIs were cropped with tile images of 32×32 pixels, 64×64 pixels, and 128×128 pixels, respectively, for the development of three tile image-based algorithms. Afterward, using a part of the tile images for each of the three algorithms, the algorithms were respectively trained through the training and validation steps through an open-source framework for machine learning equipped with NVIDIA RTX 2080ti GPU. Each training accuracy was 98% in the 32×32 pixels algorithm, 99% in the 64×64 pixels algorithm, and 99% in the 128×128 pixels algorithm, and all algorithms were derived as 98% to 99% for accuracy during the test step. As a result of comparing the WSI stitched with the prediction values of the three developed algorithms and the WSI of the fibrosis area directly annotated by a certified veterinary pathologist, Spearman’s correlation coefficient (rs) was 0.9422 in the 32×32 pixels algorithm, 0.9561 in the 64×64 pixels algorithm, and 0.8702 in the 128×128 pixels algorithm, showing a very strong positive correlation. In addition, the absolute fibrosis area (㎛2) and relative fibrosis area ratio (%) of individual animals, and also comparison by groups (vehicle control, positive control, or test group) were shown a very high similarity between the three algorithm’s prediction values and the results directly annotated by a certified veterinary pathologist. In particular, in quantifying liver fibrosis, among the three developed algorithms, the algorithm that predicted the most similar area to the fibrosis area directly annotated by a veterinary pathologist was the tile image-based algorithm of 32×32 pixels. Therefore, this study suggests the possibility of an AI algorithm as an automated quantitative evaluation tool for the findings of fibrosis on Sirius red-stained WSIs in nonclinical studies. 독성 시험에서의 조직병리학적 검사는 화학약품의 개발 및 약물 심사에 있어 중요한 지표 중 하나로써, 다양한 병변의 특징을 특성화 하고 병리학적 정보 및 임상적 상관관계를 분석한다. 이러한 조직병리학적 평가는 수의병리학자의 전문적이고 특화된 정성적 지식이 요구되는 한편, 세포의 수나 병변의 분포영역 등 일부의 정보는 객관적이며 정량적이다. 따라서 우리는 합성곱 신경망의 세 가지 타일 이미지 기반 분류모델 알고리즘(32×32 pixels, 64×64 pixels, 및 128×128 pixels)을 적용함으로써, 어떠한 알고리즘이 간 섬유화 병변을 자동적으로 정량화 하기에 가장 최적화된 모델인지 알아보고자 하였다. 이를 위해 C57BL/6 마우스를 이용하여, 부형제대조군, CCl4로 유도된 비알코올성 지방간염 모델의 양성대조군, 그리고 비알코올성 지방간염 모델의 간 섬유화 회복 판단을 위해 Elafibranor를 투여한 시험군으로 구성하였다. 각각의 동물별로 채취된 간 조직은 뚜렷한 섬유화 염색을 위해 시리우스 레드 염색법을 실시 후 디지털 슬라이드 스캐너를 통해 총 19장의 전체 슬라이드 이미지를 얻었다. 19장의 전체 슬라이드 이미지는 총 세 가지의 타일 이미지 기반 알고리즘 개발을 위해, 각각 32×32 pixels, 64×64 pixels, 및 128×128 pixels의 타일 이미지로 조각 냈다. 이후 각각의 알고리즘별로 타일 이미지의 일부를 이용하여, NVIDIA RTX 2080ti GPU를 탑재한 머신러닝용 오픈소스 프레임워크를 통해 학습 및 검증 단계를 거쳐 알고리즘을 훈련하였다. 각각의 훈련 정확도는32×32 pixels의 알고리즘은 98%, 64×64 pixels의 알고리즘은 99%, 그리고 128×128 pixels의 알고리즘은 99% 였으며, 테스트 단계에서는 세 가지의 알고리즘 모두 정확도 98~99%로 도출되었다. 최종적으로 개발된 세 가지 알고리즘의 예측값 타일 이미지를 라벨링에 맞게 병합하여 얻은 전체 슬라이드 이미지와 인증 받은 수의병리학자가 직접 주석을 단 섬유화 영역의 전체 슬라이드 이미지를 비교한 결과, Spearman의 상관계수(rs)가 각각 32×32 pixels의 알고리즘은 0.9422, 64×64 pixels의 알고리즘은 0.9561, 그리고 128×128 pixels의 알고리즘은 0.8701로 매우 강한 양의 상관관계를 보였다. 추가적으로, 개발된 알고리즘들의 개체별 섬유화 절대면적(㎛2) 및 상대면적비율(%), 시험군별 비교(부형제대조군, 양성대조군, 또는 시험군)에서도 각각의 알고리즘 예측값과 인증 받은 수의병리학자가 직접 주석을 단 결과값 사이의 매우 높은 유사도 및 양상을 보였다. 특히 간 섬유화를 정량화 함에 있어, 개발된 세 가지의 알고리즘 중 수의병리학자가 직접 주석을 단 섬유화 영역과 가장 유사한 영역을 예측한 알고리즘은 32×32 pixels의 타일 이미지 기반 알고리즘이었다. 따라서 본 연구는, AI 알고리즘이 비임상 연구에서 시리우스 레드 염색법으로 염색된 전체 슬라이드 이미지상의 섬유화 소견에 대해 정량적 자동화 평가 도구로서의 가능성을 시사한다.
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