Diseño e Implementación de una Herramienta de Análisis de Imágenes de Biología Espacial para Microscopía Multíplex

Identificador:  TFM:2414

Handle: https://hdl.handle.net/20.500.11797/TFM2414

Autores:  Anchuela Cantarero, Daniel

Resumen:
Este trabajo presenta un marco integrado y validado para el análisis espacial de tumores que combina dos enfoques complementarios. Primero, se desarrolla una canalización modular en Python para procesar imágenes de fluorescencia multiplex con un número arbitrario de canales, generadas por plataformas de inmunofluorescencia cíclica. El flujo de trabajo automatizado incluye segmentación de células individuales (Cellpose), estimación del citoplasma, cuantificación adaptativa de la intensidad, fenotipado de células individuales y análisis espacial posterior, incluyendo métricas, distancias con signo y diagramas de Voronoi, con resolución de célula individual. Produce tablas para la cuantificación de la intensidad de fluorescencia, matrices de positividad binaria, recuentos de fenotipos celulares y mapas de distancia que caracterizan la heterogeneidad tumoral, la infiltración inmune y la proximidad célula-célula. Segundo, se implementa un modelo U-Net mejorado con bloques de atención Squeeze-and-Excitation para detectar frentes de invasión en secciones teñidas con H&E. Entrenado con más de 2000 parches anotados semiautomáticamente, alcanza una puntuación F1 global de 0,82 y un AUC > 0,90. Aplicada a carcinomas de cabeza y cuello, donde esta herramienta fue validada rigurosamente, reveló que aproximadamente un tercio de las células epiteliales positivas para citoqueratina expresan NGFR, y que este subnicho muestra un aumento de 1,5 veces en la proliferación (Ki-67⁺) y un enriquecimiento de PD-L1. Además, las células T CD8⁺ infiltran el estroma con mayor facilidad que los macrófagos, mientras que las células T reguladoras se localizan preferentemente en regiones NGFR⁺, lo que sugiere un microambiente inmunosupresor localizado. Este pipeline, encapsulado y compatible con los estándares OME-TIFF y CLIA, ofrece una plataforma escalable para el descubrimiento y la validación simultánea de múltiples biomarcadores en la investigación traslacional y el diagnóstico.