Agenda

10:00 - 10:30

Registration

10:30 - 10:50

Opening Remarks & Introduction to Indica Labs

Hideya Makino

Director, Japan, Indica Labs

10:50 – 11:30

Quantitative Myocardial Histopathological Analysis Using HALO AI — Experience in Atrial Cardiomyopathy Research in Patients with Atrial Fibrillation

HALO AIを用いた心筋病理定量解析 －心房細動における心房心筋症研究での活用経験

HALO AI enables rapid and standardized quantitative analysis of histopathological images. Its applications extend beyond oncology, and HALO AI can also serve as a valuable analytical tool in non-oncological research. In our research on atrial cardiomyopathy in patients with atrial fibrillation, we have used HALO AI for the quantitative assessment of human atrial biopsy specimens from 1,200 patients. Based on our practical experience with HALO AI in atrial cardiomyopathy research, this presentation will cover:

• AI-based quantitative histopathological analysis in non-oncological research
• Building a pathology image library in HALO and establishing a workflow from image acquisition to analysis
• Practical considerations for developing an accurate and robust classifier
• The value of using HALO AI in histopathology research
• Sharing image libraries and facilitating collaborative research using HALO Link

HALO AIは、迅速かつ標準化された病理画像の定量解析を可能にする。その応用範囲は腫瘍領域にとどまらず、非腫瘍領域においてもHALO AIは有用な解析ツールとなり得る。私たちは、心房細動患者における心房心筋症研究において、1,200例のヒト心房筋生検組織の定量評価にHALO AIを活用してきた。本講演では、心房心筋症研究を通じて得られたHALO AIの実践的な活用経験をもとに、以下の内容を取り上げる。

• 非腫瘍領域におけるAIを用いた病理組織の定量解析
• HALO上での病理画像ライブラリの構築と、画像取得から解析までの運用フロー
• 精度の高いclassifierを構築するための実践的なポイント
• 病理研究にHALO AIを用いる意義
• HALO Linkを用いた画像ライブラリの共有と共同研究への活用

いが, 今回我多いが

Dr. Kana Nakashima 

Division of Cardiovascular Medicine and Nephrology, Department of Internal Medicine, Faculty of Medicine, University of Miyazaki



中島 夏奈 先生

宮崎大学医学部 内科学講座 循環器・腎臓内科学分野

11:30 – 12:10

Application of HALO in Pharmacology and Drug Efficacy Studies: Case Studies of Image Analysis and Practical Considerations in a CRO Environment

薬効・薬理試験におけるHALOの活用

～CROでの画像解析事例と実践上の工夫～

The Drug Discovery Innovation Center (Kumamoto Laboratories) of Mediford Corporation conducts a wide range of pharmacology and drug efficacy studies. In recent years, the demand for quantitative pathology assessment has increased in addition to conventional qualitative histopathological evaluation, highlighting the importance of image analysis technologies in pathology.

To support whole-slide imaging (WSI)-based analysis and AI-assisted quantitative assessment, HALO was introduced in 2022. Prior to implementation, computerized system validation (CSV) was performed to ensure compliance with data integrity requirements.

In this presentation, we will introduce several applications of HALO in internal exploratory studies and contract research studies conducted at Mediford. We will also discuss practical considerations in image analysis, including analysis strategy development, parameter optimization, and operational practices established through routine use of HALO.

メディフォード株式会社 創薬イノベーションセンター（熊本研究所）では，薬効・薬理試験における病理評価を実施している．近年，病理検査においては従来の定性的評価に加え，客観的な定量評価へのニーズが高まっており，画像解析技術の活用が重要となっている．

当研究所では，Whole Slide imaging（WSI）やAIを活用した定量評価を目的として，2022年よりHALOを導入し，コンピュータ化システムバリデーションを実施した上で運用している．

本講演では，薬効・薬理試験におけるHALOの活用事例を紹介するとともに，解析条件の設定や運用面での工夫など，実務を通じて得られた知見について紹介する．

Mr. Takafumi Oshikata

Pathology Group, Research Unit II, Drug Discovery Innovation Center, Business Management Division, Mediford Corporation



押方 孝文 様

メディフォード株式会社 事業統括部門 創薬イノベーションセンター 研究第2ユニット 病理グループ

12:10 - 12:45

Lunch 

12:45 -

13:25

Pathology Image Analysis with HALO: Insights into Cancer and Clinical Challenges

HALOで病理画像を読み解く：がんの理解と課題の解決に向けて

Histopathological tissues contain a wealth of information related to tumor biology and clinical characteristics, including tumor cell morphology and the tumor microenvironment. Since 2023, we have incorporated HALO into our research and applied quantitative analysis to pathology images. In this presentation, we will highlight three examples from our studies.

We will present two studies involving quantitative analysis of the tumor immune microenvironment, one in lung cancer and the other in ovarian cancer. We will also present a study using patient tissue samples to investigate a potential novel therapeutic target in lung cancer.

Through these examples, we will present research findings obtained by integrating quantitative pathology image analysis with clinical and molecular information, and describe how HALO and HALO AI have been applied in these studies.

病理組織には、腫瘍細胞の形態や腫瘍微小環境など、がんの生物学的特徴や臨床像に関連する多くの情報が含まれている。われわれは2023年よりHALOを研究に取り入れ、病理画像の定量的解析に取り組んできた。本発表では、その中から特に3つの研究事例を紹介する。

「腫瘍免疫微小環境」の定量的解析として2つの事例（肺がん、卵巣がん）を、さらに、肺がんの新規治療標的候補分子について、患者組織を用いた解析事例を紹介する。

これらの事例を通して、病理画像の定量的解析を臨床情報や分子情報と組み合わせることで得られた研究成果と、そこでのHALOおよびHALO AIの活用について紹介する

Dr. Tetsuro Taki

National Cancer Center Hospital East, Department of Pathology and Clinical Laboratories

滝 哲郎 先生

国立がん研究センター 東病院 病理・臨床検査科

13:25 - 14:05

Multiplex Analysis in Practice with HALO 4.4: Workflows You Can Use Tomorrow

HALO 4.4によるマルチプレックス解析の実践：明日から使えるワークフロー

This presentation follows complete HALO analysis workflows in brightfield multiplex IHC and highplex fluorescence to show how the newest features in HALO 4.3 and 4.4 fit into everyday analysis. Starting from a raw image, you will see how AI-driven segmentation, thresholding and phenotyping come together into a reliable analysis, and how recent improvements make each step faster, more objective and easier to quality-check. We will also look at how AI pipelines can break down complex tissue and be embedded directly into analysis modules for greater precision.

We will cover:

• Highlights of what's new in HALO 4.3 and 4.4
• An end-to-end brightfield multiplex IHC workflow
• An end-to-end highplex fluorescence workflow, including training and using custom AI models
• Building AI pipelines for complex tissue
• Exploring and reviewing your results with the latest tools in HALO

本プレゼンテーションでは、HALOのMultiplex IHC（明視野用）およびHighPlex FL（蛍光用）モジュールを用いた解析ワークフローを一通りたどりながら、HALO 4.3および4.4の最新機能を日常の解析にどう組み込めるかをご紹介します。元画像を出発点に、AIによるセグメンテーション、閾値設定、フェノタイピングを組み合わせて信頼性の高い解析を構築する流れをご覧いただきます。あわせて、最近の改良によって各ステップがより速く、より客観的になり、品質確認もしやすくなった点をご説明します。さらに、AIパイプラインを使って複雑な組織を領域ごとに分割する方法や、そのパイプラインを解析モジュールに直接組み込んで、より高精度な解析を行う方法についても取り上げます。

内容：

• HALO 4.3および4.4の主な新機能
• 明視野マルチプレックスIHCのエンドツーエンド・ワークフロー
• ハイプレックス蛍光のエンドツーエンド・ワークフロー（カスタムAIモデルのトレーニングと活用を含む）
• 複雑な組織に対応するAIパイプラインの構築
• HALOの最新ツールを使った解析結果の探索とレビュー

Spencer Revill

Sr. Field Applications Scientist, Indica Labs

14:05 - 14:15

Introduction to Integration Use Cases

インテグレーション・ユースケースの紹介

We will introduce integration use cases through practical examples.

インテグレーションについて、事例を交えてご紹介します。

Masayuki Hino

Sr. Technical Solutions Engineer, Indica Labs



日野 正雪

14:30 - 16:00

Group Workshop & Discussion on Analysis Approaches

解析アプローチに関するグループワーク＆ディスカッション

In this interactive session, we will explore different approaches to image analysis through practical demonstrations and case examples. We will also share analysis methods and practical examples from overseas and discuss questions and challenges that participants encounter in their everyday analysis work.

実際の画像解析を想定した事例や実技を交えながら、さまざまな解析アプローチを参加者の皆様とともに検討します。海外での活用方法や実践例もご紹介し、日頃の解析で感じている疑問や課題についてディスカッションします。