基于卷积神经网络的透射电镜成像中完整腺病毒及碎片与伪影颗粒的自动检测

在开发和制造过程中，定期监测药物产品的原代颗粒和纯度分布对于制造商避免产品变异和污染至关重要。透射电子显微镜（TEM）成像帮助制造商预测变化如何影响基于病毒的基因治疗载体产品和中间体的颗粒特性和纯度。由于完整颗粒能够表征有效产品，因此将完整腺病毒与非完整病毒背景（混合有碎片、破损和伪影颗粒）自动区分检测是有益的。在存在此类颗粒的情况下，检测完整腺病毒变得更具挑战性。为克服由于此类存在带来的挑战，我们开发了一种用于腺病毒半自动标注和分割的软件工具，以及一种用于TEM成像系统中完整腺病毒自动分割和检测的软件工具。所开发的半自动工具利用了传统的图像分析技术，而自动工具则基于卷积神经网络和图像分析技术构建。我们的定量和定性评估显示，与假阳性和假阴性率相比，真阳性检测率出色，其中腺病毒被很好地检测到，且不会将其误认为真实碎片、破损腺病毒和/或染色伪影。