El análisis cuantitativo de las imágenes del microscopio es esencial para muchos tipos de estudios, pero las técnicas que se utilizan con mayor frecuencia requieren mucha mano de obra. He podido encontrar algo de literatura sobre el uso de computadoras para realizar el análisis, pero no tengo una buena imagen del estado del arte.
¿Hay una buena revisión de la literatura sobre el tema?
¿Hay mucho uso en la práctica que aún no he visto?
La palabra a buscar es 'segmentación de imágenes'. Pero también aquí, depende mucho de lo que estés viendo. La segmentación y cuantificación de imágenes de fluorescencia simples es relativamente fácil y ampliamente utilizada. Puede volverse muy complejo dependiendo de qué tan compleja sea la estructura que estés viendo. Existen enfoques de aprendizaje automático que pueden distinguir estructuras complicadas entre sí, como diferentes estados de mitosis.
La segmentación de muestras teñidas con hematoxilina-eosina (HE) es objeto de una intensa investigación bioinformática. Un objetivo es ayudar a los patólogos a clasificar las lesiones tisulares, como en el cáncer de próstata, pero hasta donde yo sé, esto aún no se usa clínicamente. Las exploraciones de portaobjetos completos de muestras histológicas se utilizan cada vez más en la práctica clínica. Estas imágenes son muy grandes (1 GB por espécimen), por lo que un enfoque de investigación también es proporcionar un análisis a gran escala de estos escaneos completos.
Además, eche un vistazo a CellProfiler ( http://www.cellprofiler.org ), este software gratuito de código abierto salvó mi proyecto de doctorado.
Literatura que encontré:
Tabesh, A., M. Teverovskiy, et al. (2007). "Diagnóstico de cáncer de próstata con funciones múltiples y clasificación de Gleason de imágenes histológicas". IEEE Trans Med Imaging 26(10): 1366-1378.
Petushi, S., FU García, et al. (2006). "Los cálculos a gran escala en imágenes histológicas revelan parámetros de diferenciación de grado para el cáncer de mama". BMC Med Imaging 6: 14. http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pmc/articles/PMC1634843/
Sin embargo, no puedo proporcionarle una revisión reciente...
Nature Methods parece publicar bastantes métodos que facilitan este tipo de análisis. Por ejemplo, http://www.nature.com/nmeth/journal/v8/n3/full/nmeth.1558.html
Y un editorial de ellos: http://www.nature.com/nmeth/journal/v9/n7/full/nmeth.2102.html Como parte de un número especial sobre BioImage Informatics con algunos buenos ejemplos. http://www.nature.com/nmeth/journal/v9/n7/index.html