Pour commencer, imagez les coupes de tissu endométrial après coloration avec les anticorps appropriés. Pour importer des images multispectrales, accédez à Fichier, puis à Ouvrir l’image dans l’interface du logiciel. Cliquez sur Sélectionner les fluorophores et choisissez la bibliothèque spectrale appropriée pour démélanger les fluorophores, puis cliquez sur OK pour confirmer.
Isolez le spectre d’autofluorescence à l’aide de l’outil pipette AF pour échantillonner une zone tissulaire représentative à partir de l’image AF, étiqueter les quatre marqueurs de surface cellulaire et attribuer des couleurs spécifiques pour l’identification. Cliquez sur Préparer l’image ou Tout préparer pour finaliser la préparation. Pour la segmentation tissulaire, délimitez manuellement trois à cinq régions par type de tissu, y compris les zones épithéliales, stromales et vides.
Ajustez les régions et les paramètres si nécessaire pour améliorer l’ensemble de données d’entraînement, améliorant ainsi la précision du logiciel dans l’identification des structures tissulaires. Sous Cellules de segment, sélectionnez Noyaux et membrane. Choisissez DAPI pour identifier les noyaux cellulaires et ajustez le réglage d’intensité pour détecter tous les noyaux cellulaires sans bruit de fond.
Sélectionnez les signaux CD16, CD49A et CD56 pour trouver la membrane et aider à la séparation nucléaire. Utilisez la fonction de séparation des composants nucléaires pour distinguer les noyaux situés à proximité. Dans le schéma de phénotypage, adoptez les marqueurs CD56, CD49A, CXCR4 et CD16 pour le phénotypage cellulaire.
Utilisez le bouton Ajouter pour classer les cellules en fonction de leur valeur positive ou négative et de chaque marqueur. Étiquetez manuellement au moins cinq cellules pour chaque phénotype pendant le processus d’entraînement. Après avoir configuré le phénotypage cellulaire, le logiciel indiquera l’expression des marqueurs de surface pour chaque cellule.
Exportez les données vers une feuille de calcul pour une analyse plus approfondie. La nouvelle stratégie de classification a permis d’identifier quatre sous-types de cellules NK basés sur l’expression de CD49A et CXCR4.
