La sensorización comprimida expande la multiplexidad de la citometría de masas por imagen

La multiplexidad de la imagen basada en anticuerpos actual está limitada por el número de reporteros que pueden ser detectados simultáneamente. La sensorización comprimida puede ser utilizada para reconstruir información de alta dimensión a partir de mediciones de baja dimensión. Anteriormente, la sensorización comprimida utilizando la imagen compuesta in situ (CISI) de datos transcriptómicos aprovechó la estructura de co-regulación génica para recuperar la expresión espacial de 37 especies de RNA a partir de imágenes de 11 canales compuestos. Aquí, extendemos el marco CISI a datos de expresión de proteínas medidos por citometría de masas por imagen (IMC). CISI-IMC recupera con precisión la expresión espacial de 16 proteínas marcadoras inmunitarias y estromales a partir de imágenes de 8 canales compuestos con una correlación de Pearson promedio de 0.8 entre proteïnas. Entrenar el marco CISI-IMC utilizando datos recolectados de múltiples tejidos humanos permite la descompresión universal de datos compuestos de una amplia gama de tipos de tejidos tumorales y sanos. El diccionario de expresión y la matriz de codificación de barras descritos aquí son inmediatamente implementables para la clasificación general de tipos celulares inmunitarios y estromales, pero CISI-IMC puede, en principio, aplicarse a otros marcadores u otros métodos de imagen basados en anticuerpos. Nuestro trabajo sienta las bases para la imagen de proteínas con mucha mayor plexidad.