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面议心肌细胞CM收缩动力学量化分析系统
背景及系统重要性
心血管疾病是球死亡的重要原因。为了开发新的治疗策略,许多研究将分离的心肌细胞(CM)作为药物发现的平台或作为研究心脏病潜在机制的体外模型。
分离的心肌细胞也被广泛用于回答有关心脏细胞生理学的基本问题,并表征疾病发展过程中发生的兴奋-收缩耦合的变化。
分析分离CM的一个重要参数是收缩性,它提供了反映其细胞功能的信息。收缩力的测量已被广泛用于成人和新生儿肌细胞的研究
细胞膜变形是许多生理过程中发生的重要特征,其研究已被很好地用于研究心肌细胞功能。目前市面上没单一平台设备上提供一种直接的方法来获取、处理和量化这种类型的细胞动力学。
我们引进欧美进口的CMWave系统在单个平台中结合了一种强大的方法,内置的用户友好、简洁直观的界面,通过图像捕获和光流获取、可视化、分析和量化不同发育阶段的心肌细胞的收缩参数。
高性能算法可以快速准确地自动处理大数据图像文件。此外, 还提供了一种创新方法,可以同时显示在与运动矢量及其各自的图形表示相关的收缩-松弛周期中获得的细胞图像。
因此,该系统将高处理能力和灵活性与用户友好界面相结合,提供了涉及药物筛选和心脏病建模的实验室和生物技术公司所需的解决方案。
用户能够通过图像捕获和密集光流算法在收缩-松弛循环期间获取细胞收缩性的膜动力学数据。可用于检查疾病动物模型中心肌细胞收缩力的变化以及药物发现期间的药理学和毒理学筛选。
该系统可以让用户以简单直观的格式可视化、量化和分析细胞收缩参数。应用密集光流同时测量细胞收缩力和电生理学参数。
系统特性:
1、使用密集光流量化细胞收缩性-精准、快速、信息丰富:
光流是物体在连续序列帧之间的运动,由物体和相机之间的相对运动引起,密集光流为每帧的每个像素计算光流矢量,提供了更准确的结果和更密集的结果。
光流标记视频素材准确计算出图像中每个点的运动,达到亚像素精度,光流场是所观察场景的巨大信息宝库,看到光流与计算机视觉任务的应用很有趣、很丰富。
光流技术可以准确量化与电生理学结果密切相关的 CM 收缩力参数。随后基于图像的研究通过使用基于光流的不同算法来表征 CM 收缩参数。
该系统通过对在明场显微镜下观察到的单个CM进行延时图像分析来测量收缩性。为了获取细胞运动,系统根据光流原理计算生成图像的收缩性,计算密集光流。
该系统的密集光流方法具有以定向矢量的形式报告运动方向和以um/s为单位的速度校准测量的优点。不需要高斯滤波器来获取细胞位移,并且与像素强度原理相比,该分析对光照条件的敏感性较低,后者可以影响收缩幅度参数。
2、不同于通过使用捕获与细胞收缩和松弛相关的细胞运动的方法来实现,该系统无需精密的仪器、经验丰富的分析师、高额的财务投资和耗时的实验。以更准确和非侵入性地评估细胞收缩力,细胞无损伤。
3、不同于通过测量细胞边界运动的边缘检测法,该系统能捕获整个细胞区域的运动,而不只是分析用户定义的特定感兴趣区域,在采集和分析处理过程中给结果无偏差。
4、 多线程允许同时处理多个大型数据集。此外,可以实时跟踪图像处理的进度,并且可以在处理新数据集的同时进行数据分析。
5、可以灵活调整设置:
具有可用于大多数细胞实验的光流默认设置,但该程序允许用户根据图像质量或细胞类型调整和选择蕞佳实验参数 。为了以物理单位 (um/s) 提供细胞运动的测
量值,用户需要插入实验设置,例如每秒帧数和像素大小 (um)。
6、让用户可以选择单个收缩周期或多个周期的平均值。在波检测窗口中,一旦做出选择,将显示二个显示所选间隔的缩放版本的图以帮助用户选择检测到的感兴
趣的波进行分析。
7、细胞收缩力和电生理学参数同步高通量量化分析:
8、使用户能够通过图像捕获在收缩-松弛循环期间获取有关 心肌细胞CM 膜动力学的数据
(A) 样本图像显示在成人 CM 的收缩-松弛周期中,通过视觉和数字强度尺度检测的幅度和矢量场检测膜运动。比例尺,40 微米。
(B) 左侧,从电刺激 CM 中的一个收缩-松弛周期中获取的样本平均速度波。(B) 中用罗马数字标识的所有点对应于 (A) 中定义的收缩周期的阶段。
右图是在收缩-放松周期中获得的收缩波形参数总结。
9、可以获取成人 CM 细胞长度的缩短百分比
10、提供了一种创新的解决方案,可满足在收缩-松弛周期中量化心脏细胞生物力学和运动动力学所需的高处理能力和灵活性。
使用密集光流算法,与旧的光流方法相比,它对“窗口大小”的选择不太敏感。这意味着不需要为每个类似的应用程序优化光流参数的显着变化。
此外,该算法的二个优点是它计算图像中所有像素的位移,从而提高灵敏度。
为了验证该系统,我们研究了三种成熟的心肌细胞类型模型的收缩性:
(1) 急性分离的成年小鼠或大鼠心室肌细胞 (adult-CMs);
(2) 培养的新生儿-CMs;和 (3) hiPSC-CM
该系统被理想化和开发以消除光学边缘检测和分割方法的局限性,例如在成人 CM 的采集过程中对适当的细胞对齐和细胞旋转的要求(Delbridge 和 Roos,1997 年;Ren 和 Wold , 2001年) . 为了测试我们方法的有效性和敏感性,我们将细胞暴露于对收缩参数有明确影响的药物。成人 CM 接受异丙肾上腺素 (ISO) (100 nmol L -1 ) 或维拉帕米(VERA) (100 nmol L -1). 异丙肾上腺素是一种 β-肾上腺素能激动剂,通过增加平均速度和缩短长度的程度显着增强 CM 收缩力,从而减少收缩和松弛所需的时间(Butler 等人,2015 年;Harmer 等人,2012年)。维拉帕米是一种钙通道阻滞剂,广泛用于治疗心律失常(Bourgonje 等人,2013 年),同时也是一种抗高血压药,因为它在心脏系统中具有负性肌力和变时作用(Harmer 等人,2012 年;斯特恩等人,1986 年)。图 4Ai-ii 分别显示了样本空间图像和平均速度轨迹,这些记录是从以 1 Hz 刺激并用异丙肾上腺素或维拉帕米处理 60 秒的细胞记录的。图 4 Aiii 显示了从一个收缩-松弛周期获得的一条平均速度轨迹的放大视图。图 4 B–4D显示了来自三个立实验的异丙肾上腺素和维拉帕米对成人 CM 收缩参数影响的浓度响应分析。如图4 B所示,ISO 和 VERA 都减少了收缩和松弛时间,对松弛时间的影响更显着。此外,ISO 增加了大收缩和松弛速度(图 4 C)并缩短了面积(图 4D) 成人 CM 的浓度依赖性方式。当用 VERA 处理细胞时,观察到相反的效果(图 4C和 4D)。表 S1列出了用不同浓度的 ISO 和 VERA 处理的成人 CM 获得的所有收缩参数。值得注意的是,数据分析不需要用户操作图像,因为软件可以处理实验生成的整个图像。
该系统 的另一个特点是可以获取成人 CM 细胞长度的缩短百分比。在 Motion Visualization 的窗口中(Advanced > Export cell length data— Methods S1:User Manual— section 7.4 Figure 70),用户可以打开一个新窗口来测量细胞长度的缩短百分比(图 S3)。该窗口显示波选择框,其中包含先前选择的收缩-松弛波(图 S3 A上的蓝色条,左侧)及其各自的图形(图 S3 A,右侧)。该系统 使用细胞分割过程来获取细胞边界长度并应用过滤器来找到细胞的佳分割(图 S3B). 数据可以可视化并实时绘制图表(图 S3 C)。然后,可以导出分析的波形数据。为了验证我们的分割方法,我们通过使用经异丙肾上腺素和维拉帕米处理或未处理的成人 CM 进行了缩短细胞长度百分比分析。如图 4 E所示,ISO 增加了成人 CM 细胞长度的缩短百分比,而 VERA 减少了它。综上所述,我们的数据表明,该系统 可以可靠、高效地处理和分析来自成人 CM 的数据,检测药物作用下收缩参数的差异。例如,这种敏感性允许研究可能具有心脏保护作用的药物,以及与现有心脏病相关的变化。
该系统 在大鼠高血压模型中的适用性
收缩力缺陷是高血压动物模型的一个共同特征(Jesus 等人,2020 年;Kovács 等人,2016 年)。在这里,我们使用了一种充分表征的高血压大鼠模型,该模型由肾外组织中肾素的基因过度表达引起,即 TGR (mREN2)27 大鼠(Langheinrich,1996 年;Mullins 等人,1990 年)。mREN CM 的一个重要特征是细胞面积增加,这是心肌肥大的特征(Jesus 等人,2020 年)). 鉴于 该系统 获取幅度速度的平均值,比较的单元格之间的大小差异越大,获取可能存在的差异的灵敏度就越低。因此,与 Sprague-Dawley (SD) 大鼠肌细胞相比,测量肥大 mREN 肌细胞的数据时可能会出现问题。为了避免这个问题,我们通过使用新的过滤器(幅度阈值)实现了一个管道(有关详细信息,请参见方法 S1:用户手册—— 7.3 节,幅度阈值过滤器)。
图 4 Fi–ii 显示了带有运动矢量的 CM 图像以及 SD 和 mREN 肌细胞的平均速度轨迹的比较。如图 4 Fiii–iv所示,SD 和 mREN 肌细胞之间的大收缩或舒张速度没有差异。另一方面,与 SD 细胞相比,该系统 检测到 mREN 肌细胞的收缩和舒张时间显着增加(图 4 Fv-vi)。收缩参数详见表S2。这些结果通过更详细地显示通过矢量场的细胞运动以及整个细胞,扩展了先前的发现( Jesus 等人,2020 年)。
新生儿 CM 培养和 hiPSC-CM 中的 该系统 验证
来自不同发育阶段的心肌细胞显示出功能和结构差异。该系统 旨在获取 CM 在不同成熟和细胞发育阶段的多个实验条件下的收缩参数。hiPSC-CM 和新生儿-CM 是未成熟细胞,与成年心室肌细胞相比表现出明显的形态和结构组织特征(Bedada 等人,2016 年;Khan 等人,2015 年;Li 等人,2017 年;Rohr 等人, 1991). 这种结构上的不成熟会影响 CM 的收缩性,它比成人 CM 的强度要低得多,并对其采集和分析提出了挑战。此外,hiPSC-CM 和新生儿 CM 会自组织成合胞体并表现出自发收缩(Bedada 等人,2016 年;Li 等人,2017 年)。
HiPSC-CM 已通过不同的技术进行探索,以获得收缩和松弛的细胞动力学(Czirok 等人,2017 年;Huebsch 等人,2015 年;Maddah 等人,2015 年;Pointon 等人,2017 年)。然而,它们在研究和临床中心作为常规应用仍然是一个挑战,要么是由于实施困难,要么是因为仍然缺少具有强大处理能力的工具以及为非专业观众设计的界面。该系统 提供了一种可靠、快速且易于访问的方法来处理和分析这些细胞类型的收缩动力学,从图像到终结果集。
使用 该系统,我们确定了 hiPSC-CM(图 5和S4)和新生儿 CM(图 6 )在基础控制条件下以及与 ISO 和 VERA 孵育后的收缩和松弛周期的平均速度。图 5 A 显示了检测所有 hiPSC-CM 合胞体运动的示例空间图像,它允许用户从多个收缩-松弛周期中提取平均速度轨迹(图 5 B)。为了在单波水平上更好地了解 ISO 和 VERA 治疗,图 5绘制了每个特定波的图表C. ISO 和 VERA 对 hiPSC-CM 的影响也以浓度依赖的方式发生,并且在速度依赖参数(图 S4 A)和平均缩短面积(图 S4 B)上显示出相反的结果,正如我们对这些药物的预期. 正如先前在文献中报道的那样(Hayakawa 等人,2014 年),在使用 ISO 和 VERA 治疗后观察到收缩和舒张时间的相当减少(图 S4 C)。此外,ISO 和 VERA 增加了 hiPSC-CM 的跳动频率(图 S4 D)。总而言之,这些结果证实了我们系统的多功能性,为用户提供了获得视觉和定量评估的可能性通过微妙的修改不同的收缩细胞类型。
同样,图 6 A 显示该系统通过膜位移和运动矢量的生成,有效检测 ISO 和 VERA 新生儿 CM 治疗组的细胞收缩力差异(图 6 Ai-iii )。此外,分析表明,ISO 和 VERA 均以浓度依赖性方式显着减少新生儿 CM 的收缩和松弛时间(图6 B)。正如对这些药物所预期的那样,用 ISO 治疗会导致速度相关参数(图 6 C)和 CM 缩短区域(图 6D),而 VERA 处理的细胞观察到减少。此外,该系统检测了接受药物治疗或未接受药物治疗的新生儿 CM 的自律。在分析新生儿 CM 的搏动频率时,也观察到 ISO 和 VERA 的相反结果(图 6 E)。hiPSC-CM 和新生儿-CM 在用不同浓度的药物治疗后的收缩参数分别列于表 S3和S4中。
为了总结我们的发现,表 S5比较了收缩和松弛速度的大倍数变化,以及用 ISO 或 VERA 处理的成人 CM、新生儿 CM 和 hiPSC-CM 之间的缩短面积参数。如表S5所示,与成人 CM 和新生儿 CM 相比,hiPSC-CM 在收缩和松弛速度大倍数变化方面对 ISO 的响应较弱。这一发现表明,与 hiPSC-CM 相比,新生细胞的 β-肾上腺素能反应有所改善,并表明这两种细胞类型之间的成熟度存在差异。尽管成人 CM 和新生儿 CM 具有相似的大倍数变化值,但前者表现出较低的半数大有效浓度,证实了这些细胞对 ISO 的反应更强。这与以下事实一致:与成人 CM 相比,hiPSC-CM 和新生儿 CM 呈现不成熟的 β-肾上腺素能受体信号(Jung 等人,2016 年;Slotkin 等人,1995 年)). 然而,与成人 CM 相比,新生儿 CM 和 hiPSC-CM 对 VERA 的反应更强,在新生儿细胞中观察到更明显的抑制收缩作用。同样,与成人 CM 相比,新生儿 CM 和 hiPSC-CM 显示 MCS 对 VERA 的半数大抑制浓度降低。这些差异至少部分反映了未成熟细胞对肌膜 Ca 2+循环的高度依赖性和未成熟 Ca 2+释放单元的存在( Korhonen 等人,2009 年;Louch 等人,2015 年)。总的来说,这些数据增强了我们软件检测细胞对不同药物的收缩反应差异的敏感性。
心肌细胞CM收缩动力学量化分析系统