Late Breaking Abstract - Reversing cleared lung samples for multi-dimensional analysis in therapeutic discovery
Notice bibliographique
Résumé
Light-sheet fluorescence microscopy (LSFM) is an emerging imaging technique that enables high-resolution 3D imaging of large, intact samples (up to several centimeters) with subcellular resolution. It is especially powerful for visualizing structural changes in disease and for localizing rare cell types identified in single-cell datasets, capabilities beyond current in vivo imaging modalities. LSFM relies on optical clearing to render tissues transparent and on the immersion of samples in hydrophobic solutions for imaging. Since most labeling approaches use water-based solutions, this precludes further labeling after clearing. This is a key bottleneck for co-localizing multiple cell types in 3D tissues, which is essential for identifying populations defined by multiple phenotypic markers (e.g., immune cell subtypes). To address this, we developed a novel workflow to reverse optical clearing, enabling subsequent histological and RNA-based analyses in the same lung sample. Mouse lungs, embryos, and human fibrotic lung samples were cleared and imaged with LSFM, then reverse-cleared and paraffin-embedded for immunofluorescence and in situ RNAscope analysis. Lung markers such as pro-SPC and AQP5 remained detectable, extracellular matrix components (collagens, glycosaminoglycans) were retained, and RNA yields were comparable to standard paraffin-embedded tissue. Finally, we developed a virtual reality-based co-registration workflow to precisely align 2D histological slices within 3D LSFM datasets. This pipeline expands LSFM's utility, enabling comprehensive, multimodal analysis from a single sample, supporting advanced preclinical and clinical studies of intact tissues at scale.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,006 | 0,004 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».