心肌細(xì)胞CM收縮動力學(xué)量化分析系統(tǒng)
背景及系統(tǒng)重要性
心血管疾病是球死亡的重要原因。為了開發(fā)新的治療策略,許多研究將分離的心肌細(xì)胞(CM)作為藥物發(fā)現(xiàn)的平臺或作為研究心臟病潛在機(jī)制的體外模型。
分離的心肌細(xì)胞也被廣泛用于回答有關(guān)心臟細(xì)胞生理學(xué)的基本問題,并表征疾病發(fā)展過程中發(fā)生的興奮-收縮耦合的變化。
分析分離CM的一個重要參數(shù)是收縮性,它提供了反映其細(xì)胞功能的信息。收縮力的測量已被廣泛用于成人和新生兒肌細(xì)胞的研究
細(xì)胞膜變形是許多生理過程中發(fā)生的重要特征,其研究已被很好地用于研究心肌細(xì)胞功能。目前市面上沒單一平臺設(shè)備上提供一種直接的方法來獲取、處理和量化這種類型的細(xì)胞動力學(xué)。
我們引進(jìn)歐美進(jìn)口的CMWave系統(tǒng)在單個平臺中結(jié)合了一種強(qiáng)大的方法,內(nèi)置的用戶友好、簡潔直觀的界面,通過圖像捕獲和光流獲取、可視化、分析和量化不同發(fā)育階段的心肌細(xì)胞的收縮參數(shù)。
高性能算法可以快速準(zhǔn)確地自動處理大數(shù)據(jù)圖像文件。此外, 還提供了一種創(chuàng)新方法,可以同時顯示在與運(yùn)動矢量及其各自的圖形表示相關(guān)的收縮-松弛周期中獲得的細(xì)胞圖像。
因此,該系統(tǒng)將高處理能力和靈活性與用戶友好界面相結(jié)合,提供了涉及藥物篩選和心臟病建模的實驗室和生物技術(shù)公司所需的解決方案。
用戶能夠通過圖像捕獲和密集光流算法在收縮-松弛循環(huán)期間獲取細(xì)胞收縮性的膜動力學(xué)數(shù)據(jù)??捎糜跈z查疾病動物模型中心肌細(xì)胞收縮力的變化以及藥物發(fā)現(xiàn)期間的藥理學(xué)和毒理學(xué)篩選。
該系統(tǒng)可以讓用戶以簡單直觀的格式可視化、量化和分析細(xì)胞收縮參數(shù)。應(yīng)用密集光流同時測量細(xì)胞收縮力和電生理學(xué)參數(shù)。
系統(tǒng)特性:
1、使用密集光流量化細(xì)胞收縮性-精準(zhǔn)、快速、信息豐富:
光流是物體在連續(xù)序列幀之間的運(yùn)動,由物體和相機(jī)之間的相對運(yùn)動引起,密集光流為每幀的每個像素計算光流矢量,提供了更準(zhǔn)確的結(jié)果和更密集的結(jié)果。
光流標(biāo)記視頻素材準(zhǔn)確計算出圖像中每個點的運(yùn)動,達(dá)到亞像素精度,光流場是所觀察場景的巨大信息寶庫,看到光流與計算機(jī)視覺任務(wù)的應(yīng)用很有趣、很豐富。
光流技術(shù)可以準(zhǔn)確量化與電生理學(xué)結(jié)果密切相關(guān)的 CM 收縮力參數(shù)。隨后基于圖像的研究通過使用基于光流的不同算法來表征 CM 收縮參數(shù)。
該系統(tǒng)通過對在明場顯微鏡下觀察到的單個CM進(jìn)行延時圖像分析來測量收縮性。為了獲取細(xì)胞運(yùn)動,系統(tǒng)根據(jù)光流原理計算生成圖像的收縮性,計算密集光流。
該系統(tǒng)的密集光流方法具有以定向矢量的形式報告運(yùn)動方向和以um/s為單位的速度校準(zhǔn)測量的優(yōu)點。不需要高斯濾波器來獲取細(xì)胞位移,并且與像素強(qiáng)度原理相比,該分析對光照條件的敏感性較低,后者可以影響收縮幅度參數(shù)。
2、不同于通過使用捕獲與細(xì)胞收縮和松弛相關(guān)的細(xì)胞運(yùn)動的方法來實現(xiàn),該系統(tǒng)無需精密的儀器、經(jīng)驗豐富的分析師、高額的財務(wù)投資和耗時的實驗。以更準(zhǔn)確和非侵入性地評估細(xì)胞收縮力,細(xì)胞無損傷。
3、不同于通過測量細(xì)胞邊界運(yùn)動的邊緣檢測法,該系統(tǒng)能捕獲整個細(xì)胞區(qū)域的運(yùn)動,而不只是分析用戶定義的特定感興趣區(qū)域,在采集和分析處理過程中給結(jié)果無偏差。
4、 多線程允許同時處理多個大型數(shù)據(jù)集。此外,可以實時跟蹤圖像處理的進(jìn)度,并且可以在處理新數(shù)據(jù)集的同時進(jìn)行數(shù)據(jù)分析。
5、可以靈活調(diào)整設(shè)置:
具有可用于大多數(shù)細(xì)胞實驗的光流默認(rèn)設(shè)置,但該程序允許用戶根據(jù)圖像質(zhì)量或細(xì)胞類型調(diào)整和選擇蕞佳實驗參數(shù) 。為了以物理單位 (um/s) 提供細(xì)胞運(yùn)動的測
量值,用戶需要插入實驗設(shè)置,例如每秒幀數(shù)和像素大小 (um)。
6、讓用戶可以選擇單個收縮周期或多個周期的平均值。在波檢測窗口中,一旦做出選擇,將顯示二個顯示所選間隔的縮放版本的圖以幫助用戶選擇檢測到的感興
趣的波進(jìn)行分析。
7、細(xì)胞收縮力和電生理學(xué)參數(shù)同步高通量量化分析:
8、使用戶能夠通過圖像捕獲在收縮-松弛循環(huán)期間獲取有關(guān) 心肌細(xì)胞CM 膜動力學(xué)的數(shù)據(jù)
(A) 樣本圖像顯示在成人 CM 的收縮-松弛周期中,通過視覺和數(shù)字強(qiáng)度尺度檢測的幅度和矢量場檢測膜運(yùn)動。比例尺,40 微米。
(B) 左側(cè),從電刺激 CM 中的一個收縮-松弛周期中獲取的樣本平均速度波。(B) 中用羅馬數(shù)字標(biāo)識的所有點對應(yīng)于 (A) 中定義的收縮周期的階段。
右圖是在收縮-放松周期中獲得的收縮波形參數(shù)總結(jié)。
9、可以獲取成人 CM 細(xì)胞長度的縮短百分比
10、提供了一種創(chuàng)新的解決方案,可滿足在收縮-松弛周期中量化心臟細(xì)胞生物力學(xué)和運(yùn)動動力學(xué)所需的高處理能力和靈活性。
使用密集光流算法,與舊的光流方法相比,它對“窗口大小"的選擇不太敏感。這意味著不需要為每個類似的應(yīng)用程序優(yōu)化光流參數(shù)的顯著變化。
此外,該算法的二個優(yōu)點是它計算圖像中所有像素的位移,從而提高靈敏度。
為了驗證該系統(tǒng),我們研究了三種成熟的心肌細(xì)胞類型模型的收縮性:
(1) 急性分離的成年小鼠或大鼠心室肌細(xì)胞 (adult-CMs);
(2) 培養(yǎng)的新生兒-CMs;和 (3) hiPSC-CM
在成人肌細(xì)胞收縮中的應(yīng)用
該系統(tǒng)被理想化和開發(fā)以消除光學(xué)邊緣檢測和分割方法的局限性,例如在成人 CM 的采集過程中對適當(dāng)?shù)募?xì)胞對齊和細(xì)胞旋轉(zhuǎn)的要求(Delbridge 和 Roos,1997 年;Ren 和 Wold , 2001年) . 為了測試我們方法的有效性和敏感性,我們將細(xì)胞暴露于對收縮參數(shù)有明確影響的藥物。成人 CM 接受異丙腎上腺素 (ISO) (100 nmol L -1 ) 或維拉帕米(VERA) (100 nmol L -1). 異丙腎上腺素是一種 β-腎上腺素能激動劑,通過增加平均速度和縮短長度的程度顯著增強(qiáng) CM 收縮力,從而減少收縮和松弛所需的時間(Butler 等人,2015 年;Harmer 等人,2012年)。維拉帕米是一種鈣通道阻滯劑,廣泛用于治療心律失常(Bourgonje 等人,2013 年),同時也是一種抗高血壓藥,因為它在心臟系統(tǒng)中具有負(fù)性肌力和變時作用(Harmer 等人,2012 年;斯特恩等人,1986 年)。圖 4Ai-ii 分別顯示了樣本空間圖像和平均速度軌跡,這些記錄是從以 1 Hz 刺激并用異丙腎上腺素或維拉帕米處理 60 秒的細(xì)胞記錄的。圖 4 Aiii 顯示了從一個收縮-松弛周期獲得的一條平均速度軌跡的放大視圖。圖 4 B–4D顯示了來自三個立實驗的異丙腎上腺素和維拉帕米對成人 CM 收縮參數(shù)影響的濃度響應(yīng)分析。如圖4 B所示,ISO 和 VERA 都減少了收縮和松弛時間,對松弛時間的影響更顯著。此外,ISO 增加了大收縮和松弛速度(圖 4 C)并縮短了面積(圖 4D) 成人 CM 的濃度依賴性方式。當(dāng)用 VERA 處理細(xì)胞時,觀察到相反的效果(圖 4C和 4D)。表 S1列出了用不同濃度的 ISO 和 VERA 處理的成人 CM 獲得的所有收縮參數(shù)。值得注意的是,數(shù)據(jù)分析不需要用戶操作圖像,因為軟件可以處理實驗生成的整個圖像。
該系統(tǒng) 的另一個特點是可以獲取成人 CM 細(xì)胞長度的縮短百分比。在 Motion Visualization 的窗口中(Advanced > Export cell length data— Methods S1:User Manual— section 7.4 Figure 70),用戶可以打開一個新窗口來測量細(xì)胞長度的縮短百分比(圖 S3)。該窗口顯示波選擇框,其中包含先前選擇的收縮-松弛波(圖 S3 A上的藍(lán)色條,左側(cè))及其各自的圖形(圖 S3 A,右側(cè))。該系統(tǒng) 使用細(xì)胞分割過程來獲取細(xì)胞邊界長度并應(yīng)用過濾器來找到細(xì)胞的佳分割(圖 S3B). 數(shù)據(jù)可以可視化并實時繪制圖表(圖 S3 C)。然后,可以導(dǎo)出分析的波形數(shù)據(jù)。為了驗證我們的分割方法,我們通過使用經(jīng)異丙腎上腺素和維拉帕米處理或未處理的成人 CM 進(jìn)行了縮短細(xì)胞長度百分比分析。如圖 4 E所示,ISO 增加了成人 CM 細(xì)胞長度的縮短百分比,而 VERA 減少了它。綜上所述,我們的數(shù)據(jù)表明,該系統(tǒng) 可以可靠、高效地處理和分析來自成人 CM 的數(shù)據(jù),檢測藥物作用下收縮參數(shù)的差異。例如,這種敏感性允許研究可能具有心臟保護(hù)作用的藥物,以及與現(xiàn)有心臟病相關(guān)的變化。
該系統(tǒng) 在大鼠高血壓模型中的適用性
收縮力缺陷是高血壓動物模型的一個共同特征(Jesus 等人,2020 年;Kovács 等人,2016 年)。在這里,我們使用了一種充分表征的高血壓大鼠模型,該模型由腎外組織中腎素的基因過度表達(dá)引起,即 TGR (mREN2)27 大鼠(Langheinrich,1996 年;Mullins 等人,1990 年)。mREN CM 的一個重要特征是細(xì)胞面積增加,這是心肌肥大的特征(Jesus 等人,2020 年)). 鑒于 該系統(tǒng) 獲取幅度速度的平均值,比較的單元格之間的大小差異越大,獲取可能存在的差異的靈敏度就越低。因此,與 Sprague-Dawley (SD) 大鼠肌細(xì)胞相比,測量肥大 mREN 肌細(xì)胞的數(shù)據(jù)時可能會出現(xiàn)問題。為了避免這個問題,我們通過使用新的過濾器(幅度閾值)實現(xiàn)了一個管道(有關(guān)詳細(xì)信息,請參見方法 S1:用戶手冊—— 7.3 節(jié),幅度閾值過濾器)。
圖 4 Fi–ii 顯示了帶有運(yùn)動矢量的 CM 圖像以及 SD 和 mREN 肌細(xì)胞的平均速度軌跡的比較。如圖 4 Fiii–iv所示,SD 和 mREN 肌細(xì)胞之間的大收縮或舒張速度沒有差異。另一方面,與 SD 細(xì)胞相比,該系統(tǒng) 檢測到 mREN 肌細(xì)胞的收縮和舒張時間顯著增加(圖 4 Fv-vi)。收縮參數(shù)詳見表S2。這些結(jié)果通過更詳細(xì)地顯示通過矢量場的細(xì)胞運(yùn)動以及整個細(xì)胞,擴(kuò)展了先前的發(fā)現(xiàn)( Jesus 等人,2020 年)。
新生兒 CM 培養(yǎng)和 hiPSC-CM 中的 該系統(tǒng) 驗證
來自不同發(fā)育階段的心肌細(xì)胞顯示出功能和結(jié)構(gòu)差異。該系統(tǒng) 旨在獲取 CM 在不同成熟和細(xì)胞發(fā)育階段的多個實驗條件下的收縮參數(shù)。hiPSC-CM 和新生兒-CM 是未成熟細(xì)胞,與成年心室肌細(xì)胞相比表現(xiàn)出明顯的形態(tài)和結(jié)構(gòu)組織特征(Bedada 等人,2016 年;Khan 等人,2015 年;Li 等人,2017 年;Rohr 等人, 1991). 這種結(jié)構(gòu)上的不成熟會影響 CM 的收縮性,它比成人 CM 的強(qiáng)度要低得多,并對其采集和分析提出了挑戰(zhàn)。此外,hiPSC-CM 和新生兒 CM 會自組織成合胞體并表現(xiàn)出自發(fā)收縮(Bedada 等人,2016 年;Li 等人,2017 年)。
HiPSC-CM 已通過不同的技術(shù)進(jìn)行探索,以獲得收縮和松弛的細(xì)胞動力學(xué)(Czirok 等人,2017 年;Huebsch 等人,2015 年;Maddah 等人,2015 年;Pointon 等人,2017 年)。然而,它們在研究和臨床中心作為常規(guī)應(yīng)用仍然是一個挑戰(zhàn),要么是由于實施困難,要么是因為仍然缺少具有強(qiáng)大處理能力的工具以及為非專業(yè)觀眾設(shè)計的界面。該系統(tǒng) 提供了一種可靠、快速且易于訪問的方法來處理和分析這些細(xì)胞類型的收縮動力學(xué),從圖像到終結(jié)果集。
使用 該系統(tǒng),我們確定了 hiPSC-CM(圖 5和S4)和新生兒 CM(圖 6 )在基礎(chǔ)控制條件下以及與 ISO 和 VERA 孵育后的收縮和松弛周期的平均速度。圖 5 A 顯示了檢測所有 hiPSC-CM 合胞體運(yùn)動的示例空間圖像,它允許用戶從多個收縮-松弛周期中提取平均速度軌跡(圖 5 B)。為了在單波水平上更好地了解 ISO 和 VERA 治療,圖 5繪制了每個特定波的圖表C. ISO 和 VERA 對 hiPSC-CM 的影響也以濃度依賴的方式發(fā)生,并且在速度依賴參數(shù)(圖 S4 A)和平均縮短面積(圖 S4 B)上顯示出相反的結(jié)果,正如我們對這些藥物的預(yù)期. 正如先前在文獻(xiàn)中報道的那樣(Hayakawa 等人,2014 年),在使用 ISO 和 VERA 治療后觀察到收縮和舒張時間的相當(dāng)減少(圖 S4 C)。此外,ISO 和 VERA 增加了 hiPSC-CM 的跳動頻率(圖 S4 D)??偠灾?,這些結(jié)果證實了我們系統(tǒng)的多功能性,為用戶提供了獲得視覺和定量評估的可能性通過微妙的修改不同的收縮細(xì)胞類型。
同樣,圖 6 A 顯示該系統(tǒng)通過膜位移和運(yùn)動矢量的生成,有效檢測 ISO 和 VERA 新生兒 CM 治療組的細(xì)胞收縮力差異(圖 6 Ai-iii )。此外,分析表明,ISO 和 VERA 均以濃度依賴性方式顯著減少新生兒 CM 的收縮和松弛時間(圖6 B)。正如對這些藥物所預(yù)期的那樣,用 ISO 治療會導(dǎo)致速度相關(guān)參數(shù)(圖 6 C)和 CM 縮短區(qū)域(圖 6D),而 VERA 處理的細(xì)胞觀察到減少。此外,該系統(tǒng)檢測了接受藥物治療或未接受藥物治療的新生兒 CM 的自律。在分析新生兒 CM 的搏動頻率時,也觀察到 ISO 和 VERA 的相反結(jié)果(圖 6 E)。hiPSC-CM 和新生兒-CM 在用不同濃度的藥物治療后的收縮參數(shù)分別列于表 S3和S4中。
為了總結(jié)我們的發(fā)現(xiàn),表 S5比較了收縮和松弛速度的大倍數(shù)變化,以及用 ISO 或 VERA 處理的成人 CM、新生兒 CM 和 hiPSC-CM 之間的縮短面積參數(shù)。如表S5所示,與成人 CM 和新生兒 CM 相比,hiPSC-CM 在收縮和松弛速度大倍數(shù)變化方面對 ISO 的響應(yīng)較弱。這一發(fā)現(xiàn)表明,與 hiPSC-CM 相比,新生細(xì)胞的 β-腎上腺素能反應(yīng)有所改善,并表明這兩種細(xì)胞類型之間的成熟度存在差異。盡管成人 CM 和新生兒 CM 具有相似的大倍數(shù)變化值,但前者表現(xiàn)出較低的半數(shù)大有效濃度,證實了這些細(xì)胞對 ISO 的反應(yīng)更強(qiáng)。這與以下事實一致:與成人 CM 相比,hiPSC-CM 和新生兒 CM 呈現(xiàn)不成熟的 β-腎上腺素能受體信號(Jung 等人,2016 年;Slotkin 等人,1995 年)). 然而,與成人 CM 相比,新生兒 CM 和 hiPSC-CM 對 VERA 的反應(yīng)更強(qiáng),在新生兒細(xì)胞中觀察到更明顯的抑制收縮作用。同樣,與成人 CM 相比,新生兒 CM 和 hiPSC-CM 顯示 MCS 對 VERA 的半數(shù)大抑制濃度降低。這些差異至少部分反映了未成熟細(xì)胞對肌膜 Ca 2+循環(huán)的高度依賴性和未成熟 Ca 2+釋放單元的存在( Korhonen 等人,2009 年;Louch 等人,2015 年)。總的來說,這些數(shù)據(jù)增強(qiáng)了我們軟件檢測細(xì)胞對不同藥物的收縮反應(yīng)差異的敏感性。
心肌細(xì)胞CM收縮動力學(xué)量化分析系統(tǒng)