Spessore ottimale della fetta per una migliore accuratezza dell'analisi quantitativa della distribuzione delle cellule fluorescenti e delle microsfere nella crioterapia
Rapporti scientifici volume 13, numero articolo: 10907 (2023) Citare questo articolo
428 accessi
Dettagli sulle metriche
La crioimaging è stata utilizzata efficacemente per studiare la biodistribuzione di cellule fluorescenti o microsfere in modelli animali. L'imaging fluorescente sequenziale fetta per fetta consente il rilevamento di cellule fluorescenti o microsfere per la corrispondente quantificazione della loro distribuzione nel tessuto. Tuttavia, se le sezioni sono troppo sottili, si verificheranno un sovraccarico di dati e tempi di scansione eccessivi. Se le fette sono troppo spesse, è possibile che manchino le cellule. In questo studio, abbiamo sviluppato un modello per il rilevamento di cellule fluorescenti o microsfere per facilitare la determinazione ottimale dello spessore della fetta. I fattori chiave includono: spessore della sezione (X), intensità delle cellule fluorescenti (Ifluo), coefficiente di attenuazione efficace del tessuto (μT) e soglia di rilevamento (T). Il modello suggerisce un valore ottimale dello spessore della sezione che fornisce una sensibilità quasi ideale riducendo al minimo il tempo di scansione. Il modello suggerisce inoltre un metodo di correzione per compensare le celle mancanti nel caso in cui i dati dell'immagine siano stati acquisiti con uno spessore della sezione eccessivamente ampio. Questo approccio consente agli operatori di crioimaging di utilizzare uno spessore della fetta maggiore per accelerare i tempi di scansione senza una perdita significativa del conteggio delle cellule. Abbiamo convalidato il modello utilizzando dati reali provenienti da due studi indipendenti: microsfere fluorescenti in un cuore di maiale e cellule staminali marcate con fluorescenza in un modello murino. I risultati mostrano che le relazioni tra lo spessore della sezione e la sensibilità di rilevamento delle simulazioni e dei dati reali erano ben abbinate con una correlazione del 99% e un errore quadratico medio (RMS) del 2%. Abbiamo anche discusso le caratteristiche di rilevamento in situazioni in cui i presupposti chiave del modello non sono stati soddisfatti, come la variazione dell'intensità della fluorescenza e la distribuzione spaziale. Infine, mostriamo che con impostazioni adeguate, il crio-imaging può fornire una quantificazione accurata della biodistribuzione delle cellule fluorescenti con rapporti di recupero notevolmente elevati (numero di rilevamenti/consegna). Poiché la tecnologia di crio-imaging è stata utilizzata in molte applicazioni biologiche, i nostri metodi ottimali di determinazione dello spessore delle fette e di correzione dei dati possono svolgere un ruolo cruciale nel migliorarne ulteriormente l'usabilità e l'affidabilità.
Il crioimaging è una tecnologia di imaging microscopico 3D che consente la localizzazione di cellule fluorescenti ovunque in un topo o ratto intero con sensibilità a singola cellula1,2,3,4,5,6,7,8,9. Il sistema è costituito da un criostato microtomo motorizzato, un microscopio con capacità di campo chiaro e fluorescente, un posizionatore robotico e un software di controllo. Per eseguire l'imaging criogenico, i tessuti di interesse vengono congelati istantaneamente utilizzando azoto liquido e fissati a una fase di sezionamento e viene impiegato sezionamento e imaging alternati. Il sistema acquisisce immagini piastrellate, con ampio campo visivo, ad alta risoluzione (~ 10 µm), in campo chiaro a colori e fluorescenti del tessuto. Impilando le sezioni di immagine, è possibile generare volumi di immagini 3D per la visualizzazione e l'analisi della biodistribuzione. Queste caratteristiche eccezionali rendono la crio-imaging unica rispetto ad altre modalità 3D in vivo come la risonanza magnetica (MRI) o l'imaging a bioluminescenza (BLI). Sebbene tali modalità di imaging in vivo possano fotografare un intero animale, mancano di una risoluzione adeguata e possono produrre solo immagini in scala di grigi. Con le caratteristiche sopra menzionate, la crioimaging colma una lacuna critica in altre modalità di imaging della ricerca biologica.
La crioimaging è stata utilizzata per studiare la biodistribuzione di cellule fluorescenti o microsfere in vari modelli animali, inclusi piccoli roditori2,3,4,6,9,10,11,12,13,14,15,16,17,18,19 ,20, cani7,21, maiali5,22,23 e altri modelli animali24. Burden-Gulley et al.13,14,15 hanno utilizzato la crioimaging per visualizzare i comportamenti migratori e invasivi delle cellule di glioblastoma in un modello murino. Recentemente, abbiamo sviluppato una piattaforma basata sulla crioimaging per quantificare e valutare le metastasi fluorescenti in tutto il corpo del topo4,17,18,19. La piattaforma si è rivelata adatta per la valutazione e l'ottimizzazione di pipeline di tecnologie (agenti di imaging, metodi di imaging, terapie, modelli tumorali, ecc.) essenziali per rilevare, comprendere e trattare il cancro metastatico. Molti gruppi7,8,24,25 compreso il nostro5,26, hanno utilizzato la tecnologia per risolvere spazialmente la perfusione miocardica 3D quantitativa e ad alta risoluzione tramite il metodo di intrappolamento delle microsfere fluorescenti. Van Horssen all'el. hanno inoltre utilizzato la tecnologia per visualizzare la biodistribuzione sia delle microsfere fluorescenti7,21,22,23,27 che dei monociti marcati in modo fluorescente6 per studiare le proprietà della progressione della neovascolarizzazione coronarica nei cuori degli animali. Inoltre, abbiamo precedentemente utilizzato la tecnologia di crioimaging per studiare la biodistribuzione nell'intero corpo di cellule staminali iniettate per via endovenosa e di cellule immunitarie che inducono malattie in un modello murino di malattia del trapianto contro l'ospite (GVHD)2,3,9,10,11,12 ,20,28,29. Esempi di immagini fluorescenti che mostrano i segnali delle microsfere e i segnali delle cellule staminali sono mostrati nel documento supplementare. Data l’elevata utilità della crio-imaging nella ricerca sull’imaging biomedico, ci sono state sempre più numerose applicazioni che utilizzano questa tecnologia.