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Medicine

Velocidad de sedimentación globular: una caracterización impulsada por la física en un contexto médico

Published: March 24, 2023 doi: 10.3791/64502
Automatic Translation
1, 1, 1,2, 1,3
1Experimental Physics, Saarland University, 2Department of Physics and Materials Science, University of Luxembourg, 3Theoretical Medicine and Biosciences, Saarland University

Summary

La velocidad de sedimentación globular (VSG) es un parámetro físico, que a menudo se utiliza en controles de salud de rutina y diagnósticos médicos. Recientemente se ha desarrollado un modelo teórico que permite extraer parámetros físicamente significativos de toda la curva de sedimentación, basado en el conocimiento coloidal moderno. Aquí, presentamos un protocolo para recopilar automáticamente la ESR a lo largo del tiempo y extraer los parámetros de este modelo reciente de esta recopilación automatizada de datos. También es probable que estos parámetros refinados mejoren el testimonio médico.

Abstract

La velocidad de sedimentación globular (o glóbulos rojos) (VSG) es un parámetro físico derivado de la sangre que se utiliza a menudo en controles de salud de rutina y diagnósticos médicos. Por ejemplo, en el caso de la inflamación, se observa una mayor VSG debido al aumento asociado de fibrinógeno y otras proteínas plasmáticas. Se creía que este aumento se debía a la formación de agregados más grandes de glóbulos rojos (RBC) causados por el aumento de fibrinógeno. De hecho, el fibrinógeno es un agente que fomenta la agregación de glóbulos rojos y, en el régimen de Stokes, se supone que se observa en agregados más grandes de sangre, sedimenta más rápido. Sin embargo, todos los modelos de mediciones de VSG basados en esta hipótesis requieren suposiciones físicas específicas adicionales, no requeridas en ningún otro sistema. Además, estudios modernos en el campo de las suspensiones coloidales han establecido que las partículas atractivas forman agregados percolantes (es decir, agregados tan anchos como el contenedor). La sedimentación de estos coloides sigue a un llamado "colapso de gel coloidal". Recientemente, se ha demostrado que los glóbulos rojos en realidad siguen el mismo comportamiento. Esta hipótesis también permite modelar de manera eficiente y analítica la curva de sedimentación de los glóbulos rojos, de la cual se pueden extraer descriptores robustos y físicamente significativos. Este manuscrito describe cómo realizar dicho análisis y analiza los beneficios de este enfoque.

Introduction

La velocidad de sedimentación globular (VSG) es una herramienta clínica médica in vitro, introducida formalmente en la medicina basada en la evidencia durante el siglo XX 1,2,3,4. Actualmente se utiliza en todo el mundo como una prueba inflamatoria inespecífica, o para monitorear la evolución de algunas condiciones específicas 5,6,7,8. Esto se debe principalmente a un aumento en la concentración de fibrinógeno, pero también en otros componentes plasmáticos como IgM 1,9,10,11. De acuerdo con el protocolo estándar actual de Westergren, los valores de VSG se informan como la medición de la capa plasmática libre de células en un punto de tiempo dado (30 min o 1 h) después de dejar un tubo vertical de un tamaño típico de 20 cm verticalmente en reposo12. Sin embargo, este método de medición ha sido criticado ya que se han reportado etapas cualitativamente diferentes en el proceso de sedimentación, incluyendo un retraso antes de alcanzar la velocidad máxima de sedimentación13. Este retraso dura más de 1 h en aproximadamente la mitad de las muestras sanas14. La velocidad durante esta fase obedece a una escala diferente a la de la segunda fase, más rápida de la sedimentación15. Restringir la lectura a la velocidad de asentamiento promedio durante la primera hora luego compara una mezcla diferente de varias propiedades de la sangre entre diferentes individuos.

Además, recientemente se ha demostrado que las consideraciones teóricas habituales detrás de este protocolo eran erróneas16,17,18. En el hematocrito fisiológico (por encima de aproximadamente el 25%), los glóbulos rojos (RBC) no sedimentan como agregados separados, sino más bien como una red continua, llamada percolación, de RBC 17,18, obedeciendo a un conjunto diferente de ecuaciones físicas que la sedimentación de Stokes generalmente mencionada 16,17. Se ha demostrado que considerar una descripción física basada en las mediciones resueltas en el tiempo de la sedimentación (curva completa) fue más robusto en algunos contextos médicos novedosos19,20. Además, estas mediciones podrían ser utilizadas para arrojar luz sobre los mecanismos físicos que alteran la VSG en patologías en las que las formas celulares están alteradas19,20. Además, una VSG lenta puede tener una interpretación médica útil, como se indica en las mediciones de una cohorte de pacientes con síndrome de neuroacantocitosis19,20. Este artículo revisa cómo implementar prácticamente la medición de parámetros físicamente significativos, basándose en toda la cinética de ESR. Más exactamente, el método presentado aquí extrae la velocidad máxima de sedimentación Um, cuyo valor puede corregirse para considerar el efecto del hematocrito del donante16,17. Este parámetro es más preciso y, por lo tanto, más confiable que la medición tradicional16,17,19,20.

Además, en algunas investigaciones fundamentales, en lugar de monitorizar el estado inflamatorio de un paciente determinado, es interesante excluir el efecto del hematocrito sobre la VSG 21,22,23, o investigar el papel de los RBC en una VSG modificada 19,20,24,25 entre diferentes donantes. Podría ser útil comparar muestras que no son directamente muestras de sangre completas de pacientes. Por lo tanto, la resuspensión de eritrocitos con un hematocrito controlado en el plasma autólogo, o en un sustituyente plasmático, podría usarse como el primer paso de la medición de la VSG. Por ejemplo, las soluciones de Dextrano 70 kDa con una concentración de 55 mg/ml en solución salina tamponada con fosfato (PBS) producen un rango de sedimentación dentro del rango de control para células sanas19. Este manuscrito también muestra cómo se deben llevar a cabo tales pasos, y que el análisis presentado también es relevante en estos casos.

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Protocol

La recolección de muestras de sangre y los experimentos fueron aprobados por el "Ärztekammer des Saarlandes", ética votum 51/18, y se realizaron después de obtener el consentimiento informado de acuerdo con la Declaración de Helsinki. Las mediciones estándar deben realizarse con sangre anticoagulada con ácido etilendiaminotetraacético (EDTA) (concentración estándar de EDTA de 1,6 mg/ml en sangre, norma europea NF EN ISO 6710), en tubos de Westergren. El volumen requerido para llenar el tubo Westergren depende del fabricante (ya que las partes inferiores a veces contienen un depósito más ancho); El volumen debe ser de aproximadamente 1 ml de sangre completa y 800 μL para los tubos indicados en la Tabla de materiales. Sin embargo, el método descrito a continuación es válido independientemente de la suspensión específica y la forma del recipiente, siempre que el hematocrito de las muestras probadas sea superior al 25%16. Por lo tanto, los volúmenes, los contenedores, el medio de suspensión y los aditivos deben seleccionarse de acuerdo con los objetivos específicos de la investigación realizada.

1. Experimentos y mediciones

NOTA: Registre la velocidad de sedimentación de la muestra cada minuto.

  1. Preparación de la muestra (si es necesario): Si se requiere un hematocrito de control o líquido de suspensión, comience lavando las células y preparando las muestras (como ejemplo, mostramos cómo preparar muestras con varios niveles de fibrinógeno, mezclando suero autólogo y plasma). De hecho, el suero puede aproximarse como plasma libre de fibrinógeno26,27, y puede usarse para disminuir la agregación de glóbulos rojos, en condiciones fisiológicas. Para preparar varias muestras, recolectar la sangre en tubos estándar de EDTA de 9 ml y el suero en tubos de suero estándar (con perlas de sílice como activadores de la coagulación) de 9 ml.
    1. Centrifugar las muestras de sangre (es decir, 9 ml de EDTA estándar y tubos de suero en el ejemplo elegido) a 3.000 x g durante al menos 7 minutos, para una compactación óptima de los eritrocitos empaquetados. Reemplace el sobrenadante con PBS o el líquido de suspensión deseado, si se dispone de una cantidad suficiente. Si simplemente es necesario controlar el hematocrito en plasma autólogo, proceda directamente al paso 1.1.3. De lo contrario, mezcle suavemente después de la inclusión del sobrenadante para el lavado.
    2. Repita tres veces. Realice el último lavado con el líquido de suspensión deseado en cualquier caso.
      1. En el ejemplo elegido, prepare mezclas de plasma autólogo y suero con proporciones determinadas (por ejemplo, 25%/75%, 50%/50% o 75%/25% de la fracción de volumen plasmático-sérico). Por ejemplo, al preparar 2,5 ml de la mezcla de suero plasmático al 25%/75%, agregue 0,625 ml de plasma a 1,875 ml de suero.
    3. Extraiga el volumen requerido de células empaquetadas y suspenda en el líquido deseado. Procesar las células empaquetadas como un líquido altamente viscoso (utilizando prepipeteo estándar y/o pipeteo inverso o una pipeta de desplazamiento positivo28). En el ejemplo elegido, para una muestra de 4 ml a un hematocrito del 45%, suspender 1,8 ml de células empaquetadas dentro de los 2,2 ml de la mezcla de suero plasmático.
  2. Si el hematocrito de la muestra no está controlado, determinarlo por microcentrifugación de alta velocidad (otros métodos estándar también son adecuados).
    1. Extraiga la cantidad requerida de muestra para la determinación del hematocrito: llene los capilares del micro-hematocrito sumergiendo su punta inferior en el líquido. Deténgalo cubriendo la abertura superior cuando la cantidad requerida de muestra se eleve en el tubo por succión capilar.
    2. Selle los capilares con cera de sellado. Colóquelos en la centrífuga de micro-hematocrito y ejecútela a 15,000 x g (12,000 rpm) durante 5 min, o de acuerdo con las instrucciones del fabricante.
    3. Lea el nivel de hematocrito en el capilar y escríbalo como referencia.
  3. Instale una cámara para registrar la sedimentación de las muestras. Para evitar sobrecargar la memoria o agotar la batería, alimente el dispositivo desde la red eléctrica y guarde las imágenes directamente en una computadora o disco duro externo.
    1. Coloque una cámara fija delante del soporte donde los tubos ESR se dejarán en reposo. Use un fondo blanco iluminado (las hojas de papel blancas en el fondo funcionan perfectamente).
    2. Usando tubos Westergren vacíos, preferiblemente sin marcas, establezca el enfoque y el campo de visión de la cámara para obtener la resolución más alta donde se colocarán las muestras. Preferiblemente, asegúrese de que los bordes de las imágenes estén alineados en la dirección vertical y horizontal.
    3. Tome una foto de un tubo a escala para extraer la resolución de píxeles. Se recomienda el uso de imágenes RGB.
    4. Ajuste la luz y el tiempo de exposición de la cámara para que tengan un fondo blanco, pero sin saturación. El ejemplo de la figura 1 se ha obtenido utilizando una EOS M50 de Canon, con un tiempo de exposición de 1/15s, una apertura de F8.0, balance de blancos de tungsteno, en modo de disparo único con enfoque manual y una velocidad ISO de 1.000.
  4. Prepare y coloque los tubos de ESR.
    1. Llene el recipiente inferior del tubo Westergren con el volumen correspondiente a las instrucciones del fabricante. Inserte el tubo Westergren en el recipiente inferior según lo indicado por el fabricante.
    2. Tan pronto como el primer tubo esté listo, colóquelo en el soporte y comience la grabación de la cámara. La grabación de una imagen cada minuto suele dar una buena resolución de la curva cinética de ESR.
    3. Prepare y coloque las siguientes muestras. Asegúrese de no pararse frente a ninguna muestra cuando se tome una fotografía.
    4. Deje que las mediciones se ejecuten durante al menos 2 h, para comparar con las mediciones estándar a 30 min, 1 h y 2 h. Sin embargo, también es mejor ver la saturación y detención de la sedimentación. Para muestras sanas, o en caso de inflamación, registrar las muestras durante la noche, entre 12 h y 24 h, es más que suficiente ya que la curvatura de las muestras más rápidas es visible dentro de 3 h13,19. Sin embargo, si una condición disminuye la velocidad de sedimentación, como lo hace una disminución en la concentración de fibrinógeno (es decir, en el ejemplo elegido, fracción de volumen sérico alto), se pueden requerir registros de 50 h o más para obtener la información más precisa16,19.

2. Análisis de imágenes

NOTA: Una vez grabadas las imágenes, extraiga la curva ESR. Un ejemplo de código de Matlab se proporciona como archivo complementario 1 (MatlabCodeImageAnalysisSampled.m).

  1. Seleccione o identifique una región de interés (ROI) donde solo un tubo sea visible, el borde inferior se encuentra debajo de la posición más baja de la interfaz plasmática libre de células eritrocitarias pero dentro de la muestra (ver Figura 1A, B). Si es necesario, gire la imagen para que la dirección vertical esté alineada a lo largo del primer componente de la imagen.
  2. Convierta el ROI de la imagen RGB en una imagen en escala de grises o matriz Gr. Por lo general, la combinación de los canales de tres colores (rojo [R], verde [G] y azul [B]) como Gr = 2 * R - B - G es muy eficiente con un fondo claro (consulte la Figura 1C y MatlabCodeImageAnalysisSampled.m líneas 121-128).
  3. Binarize la imagen. Para una muestra sana, el uso del umbral29 de Otsu generalmente da un resultado consistente (consulte la Figura 1D y la línea 133 de MatlabCodeImageAnalysisSampled.m). Para muestras con un hematocrito alto o con algo de hemólisis, podría ser mejor ajustarlo manualmente o usar otro método automático (como se hace en las líneas 129-131 de MatlabCodeImageAnalysisSampled.m), dependiendo del contraste exacto obtenido entre las diversas fases dentro del tubo.
  4. Obtenga el promedio de los valores de píxeles (o elementos) de Gr a lo largo de la dirección horizontal. Este paso minimiza el ruido y promedia de manera eficiente las posibles irregularidades de la interfaz (consulte la Figura 1E y MatlabCodeImageAnalysisSampled.m línea 137).
  5. Antes de calcular las variaciones, suavizar la curva con una media móvil, especialmente si los tubos contienen algunas marcas horizontales (véase la figura 1F). Para los ejemplos proporcionados, se utilizó una ventana móvil de ~2,5 mm (50 píxeles) para este proceso (consulte la línea 138 de MatlabCodeImageAnalysisSampled.m). Luego, identifique la posición de la interfaz como el punto con la mayor variación de intensidad (consulte la Figura 1G).
  6. Repita para cada imagen y cada muestra. Para cada muestra, guarde las posiciones de la interfaz a lo largo del tiempo en un formato apropiado para ajustar el modelo físico con cualquier software que se ajuste adecuadamente.

3. Ajuste del modelo físico

  1. Utilizando cualquier software de ajuste adecuado, conociendo el hematocrito y la altura inicial de la columna sanguínea h 0, encontrar los valores del tiempo de retardo t0, el tiempo adimensional γ y la fracción final de volumen empaquetado Φmde los eritrocitos que minimiza la suma de las desviaciones residuales cuadradas para el modelo físico17. Se proporciona un código de Matlab (ShapeAnalyzerIntegrated.m) como archivo complementario 2 como ejemplo de cómo realizar dicho ajuste. Consulte el Archivo complementario 2 para obtener más instrucciones. Como se describe en otra parte16,17, eritrocitos en el sedimento de hematocrito fisiológico como gel de partículas blandas, donde los parámetros físicos importantes son la diferencia de densidad entre el plasma y los glóbulos rojos del donante Δρ, el diámetro característico de los glóbulos rojos rRBC, la viscosidad plasmática a temperatura ambiente η y el hematocrito del donante Φ . Utilizando estos parámetros, y asumiendo que la tensión gravitacional es el principal proceso impulsor para que el plasma fluya hacia arriba a través de la red porosa formada por los eritrocitos después de un tiempo de retardo t0, se obtiene la evolución temporal16,17:
    Equation 1
    con Equation 2, Equation 3, y Equation 4 siendo el radio de disco promedio de un eritrocito. Un ejemplo de un código de Matlab que realiza esto se proporciona como un archivo adjunto (ShapeAnalyzerIntegrated.m se ajusta a la función definida en SedimFit.m [Archivo complementario 3]). Alternativamente, G/γ también se puede utilizar directamente como parámetro de ajuste con unidades de 1/t.
  2. Una vez extraída la curva cuantitativa de la imagen, guarde los parámetros físicos de la muestra. Los valores tradicionales de ESR a los 30 min, 1 h o 2 h todavía se pueden extraer de la curva como referencia (consulte las líneas 123-132 de ShapeAnalyzerIntegrated.m).

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Representative Results

Un ejemplo de una secuencia de imágenes adquirida correctamente se proporciona como Película suplementaria 1 (MovieS1.avi). Una serie de ajustes característicos del modelo se muestra para diversas condiciones en la Figura 2. La concentración de fibrinógeno se determinó a partir de la concentración de fibrinógeno en el plasma Fib0, asumiendo que el suero no tiene fibrinógeno en absoluto. Por lo tanto, Fib = C Fib0, donde C es la fracción de volumen plasmático en la mezcla plasma-suero. En estudios previos16, Fib0 se determinó por métodos estándar en el Laboratorio de Química Clínica del Hospital Universitario de Saarland (Homburg, Alemania). Si es necesario medir dicha cantidad de forma independiente, un método conveniente para determinar la concentración de fibrinógeno incluye coagulómetros de bola (semi)automatizados, que también pueden requerir la obtención de una muestra de sangre anticoagulada con citrato del donante30. Las curvas ESR de los estudios que generaron estas curvas podrían ajustarse con un coeficiente de Pearson R 2 [0.974, 0.9996], con un promedio de 0.996 y una desviación estándar de 0.004 (solo una curva de 35 dio un R2Equation 11 < 0.99 ). Los parámetros finalmente extraídos son el hematocrito final en la fase Φm de la CIRc, el tiempo de retardo t0 -requerido para que el gel se fracture y comience a colapsar- y la velocidad Equation 6instantánea máxima, alcanzada al inicio del colapso. El parámetro adimensional γ está asociado con el inverso del área de poro en la red de compactación de glóbulos rojos (expresado en múltiplos de radio de partícula), Δρ es la diferencia de densidad entre el plasma y los glóbulos rojos del donante, a es el diámetro característico de los glóbulos rojos, η es la viscosidad del plasma a temperatura ambiente y Φ es el hematocrito del donante. El ajuste se realiza fijando Δρ,a,η y Φ y luego determinando el mejor γ, Φm y t0. El hematocrito debe determinarse independientemente mediante otro método estándar, mientras que el otro puede fijarse en valores estándar (ΔρEquation 10080kg/m3 31,32, ηEquation 100 1,5 mPa s 33 y 4 Equation 100μm). Cualquier desviación de los demás parámetros simplemente modificaría el valor determinado de γ por un factor correspondiente, pero no cambiaría la determinación final de Um, que es entonces un parámetro robusto en ese sentido.

Las colecciones de valores de parámetros recopilados en estudios fundamentales previos, que muestran las tendencias de los parámetros en función de los niveles de hematocrito y fibrinógeno, se muestran en la Figura 3 y la Figura 4.

Figure 1
Figura 1: Procesamiento de imágenes . (A) Vista ideal de varias muestras, con ROI relevantes, resaltadas para una muestra. (B) Amplíe el ROI seleccionado. (C) Conversión del ROI coloreado en nivel de gris. (D) Imagen binarizada obtenida con el umbral de Otsu. (E) La intensidad promediada horizontalmente de la imagen binaria en función de la altura (según la convención habitual en el procesamiento de imágenes, se considera que el origen está en la parte superior de la imagen; consulte también el paso 2.4 del protocolo). (F) Intensidad suavizada realizando una media móvil en una vecindad vertical de 50 píxeles (consulte también el paso 2.5 del protocolo). (G) Variaciones de la intensidad suavizada a lo largo de la dirección vertical. La posición del valor máximo absoluto se toma como la posición de la interfaz (consulte también el paso 2.5 del protocolo). Haga clic aquí para ver una versión más grande de esta figura.

Figure 2
Figura 2: Ajustes característicos. (A) Curvas y ajustes obtenidos para un donante sano, con varios hematocritos ajustados. Las curvas están adaptadas de un estudio previo17. (B) Curvas y ajustes obtenidos para un donante sano, con diversas concentraciones de fibrinógeno. Se obtuvieron diversas concentraciones de fibrinógeno mezclando plasma autólogo y suero en diversas proporciones. Las curvas y los datos provienen de un estudio previo16. Las barras de error (obtenidas a partir de la resolución de píxeles o las estadísticas de ajuste) son más pequeñas que el tamaño del símbolo. Las cifras han sido reimpresas con permiso de Dasanna et al.16 (18 muestras de cuatro extracciones de sangre independientes) y Darras et al.17 (16 muestras de siete extracciones de sangre independientes). Haga clic aquí para ver una versión más grande de esta figura.

Figure 3
Figura 3: Valores característicos de los parámetros extraídos para varios hematocritos . (A) Variación de la velocidad máxima de sedimentación extraída Umen función del hematocrito de muestra Φ. Los círculos son medidas individuales; Los diferentes colores están relacionados con diferentes donantes sanos. La línea roja continua es la tendencia predicha por el modelo, obtenida con los valores medios de Φm y γ. También se muestra el valor corregido de Umpara un hematocrito de Φ = 0,45, tanto como triángulos para valores individuales como línea recta para la constante predicha del modelo. Este valor corregido se ha calculado según el modelo como Equation 10. (B) Valores obtenidos para el parámetro γ. (C) Valores obtenidos para el parámetro Φm. D) Valores obtenidos para el parámetro t0. Las barras de error para los datos individuales obtenidos de las estadísticas de ajuste son más pequeñas que el tamaño del símbolo. Esta figura ha sido adaptada con permiso de Darras et al.17. Haga clic aquí para ver una versión más grande de esta figura.

Figure 4
Figura 4: Valores característicos de los parámetros extraídos para diversas concentraciones de fibrinógeno . (A) Variación de la velocidad máxima de sedimentación extraída Umen función de la concentración de fibrinógeno de la muestra. Diferentes colores están relacionados con diferentes donantes sanos. (B) Valores obtenidos para el parámetro γ. (C) Valores obtenidos para el parámetro Φm. D) Valores obtenidos para el parámetro t0. Las barras de error para los datos individuales obtenidos de las estadísticas de ajuste son más pequeñas que el tamaño del símbolo. Esta cifra ha sido reimpresa con permiso de Dasanna et al.16. Haga clic aquí para ver una versión más grande de esta figura.

Película complementaria 1: Ejemplo de una secuencia de imágenes adquirida correctamente. En estas imágenes se muestran varios tipos de muestras de dos donantes diferentes (mismo grupo sanguíneo). De izquierda a derecha, todas las muestras con duplicados: sangre completa del donante 1, suspensión de glóbulos rojos del donante 1 en Dextrano 70 kDa (55 mg/ml PBS) con hematocrito controlado al 45%, sangre llena del donante 2, suspensión de glóbulos rojos del donante 2 en Dextrano (45% hematocrito), suspensión de glóbulos rojos del donante 1 en plasma del donante 2 (45% hematocrito), y suspensión de eritrocitos del donante 2 en plasma del donante 1 (45% hematocrito). Las muestras tienen un amplio rango de velocidades de sedimentación, y las suspensiones en Dextrano también muestran cierta hemólisis. Sin embargo, el código proporcionado MatlabCodeImageAnalysisSampled.m analiza eficientemente todos ellos. Haga clic aquí para descargar esta película.

Archivo complementario 1: MatlabCodeImageAnalysisSampled.m. Código principal utilizado para el análisis de imágenes (paso 2 del protocolo). Para ejecutar el código en un dispositivo específico, se debe modificar la línea 8. Debe contener la ruta a la carpeta que contiene las imágenes de los tubos Westergren para analizar, terminando con el prefijo de las imágenes, si corresponde. Un conjunto de imágenes comprimidas está disponible para su descarga de acceso abierto en Zenodo (DOI: 10.5281/zenodo.7290177). El código, y en particular las propiedades de cada muestra (definidas en las líneas 14-61), ya se ha adaptado para analizar estas imágenes. Para este conjunto de imágenes, el prefijo utilizado fue 'IMG_'. Por lo tanto, la línea de cadena 8 debe terminar con '\IMG_' (o '/IMG_' en sistemas Linux). La última parte del código (líneas 166-179) también traza automáticamente las curvas de sedimentación extraídas para cada muestra. Haga clic aquí para descargar este archivo.

Archivo complementario 2: ShapeAnalyzerIntegrated.m. Código principal utilizado para ajustarse al modelo físico (paso 3 del protocolo). Para ejecutar este código, simplemente cópielo y péguelo en la carpeta que contiene los archivos de texto de salida de MatlabCodeImageAnalysisSampled.m, junto con SedimFit.m. Los nombres de los archivos a analizar (sin la extensión .txt) deben aparecer en la línea 9. El hematocrito inicial y la altura del tubo también deben estar contenidos en las líneas 12 y 15, respectivamente. Este código ya está preparado para analizar las curvas extraídas de las imágenes de acceso abierto en Zenodo (DOI: 10.5281/zenodo.7290177). Una vez que se hayan modificado los códigos de línea antes mencionados, simplemente haga clic en el botón 'Ejecutar' en la barra de herramientas de Matlab Editor. Haga clic aquí para descargar este archivo.

Archivo complementario 3: SedimFit.m. Modelo físico ajustado por ShapeAnalyzerIntegrated.m. Este archivo es una función de Matlab, que define las funciones que se ajustan a las curvas experimentales para extraer los parámetros físicos. Debe estar en la misma carpeta que ShapeAnalyzerIntegrated.m cuando se ejecuta el análisis. Haga clic aquí para descargar este archivo.

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Discussion

Para que el protocolo automatizado funcione de manera eficiente, es importante tener un fondo claro y una iluminación adecuada. Un fondo oscuro podría impedir la existencia de un umbral de binarización eficaz. Para muestras con alguna hemólisis, que generalmente ocurre (aumenta) con el tiempo, es importante verificar primero que el umbral de binarización elegido sea relevante tanto para las imágenes iniciales como para las finales.

Cuando se trata del proceso de binarización de la imagen, la elección del ROI y el umbral de binarización es el paso más sensible. Podría ser útil probar manualmente diferentes valores umbral en tres imágenes diferentes (al principio, a la mitad y al final del proceso de sedimentación) para garantizar que la elección del umbral proporcione la binarización relevante para todo el proceso. Si la muestra experimenta una hemólisis fuerte, podría ser necesario restringir el análisis de la muestra al comienzo del proceso, cuando aún se puede observar una interfaz clara. En cuanto a cualquier medición de VSG, también es esencial evitar la presencia de burbujas en el tubo. Sin embargo, si se observan algunas burbujas pequeñas en la parte superior del tubo, un ROI que comience debajo de las burbujas y justo encima de la interfaz inicial aún podría proporcionar la medición relevante. En este caso, sin embargo, es importante incluir algo de espacio de fondo a la derecha e izquierda del tubo para que se pueda determinar el umbral de Otsu, siempre considerando una cantidad significativa de píxeles con el nivel de gris del fondo.

El método, como con todas las mediciones de VSG, se basa en la suposición de que se puede ver una interfaz clara entre los eritrocitos empaquetados y el plasma libre de células. Si la muestra experimenta alguna cantidad significativa de hemólisis, o si el hematocrito de la muestra está demasiado diluido (menos del 25%17), dicha interfaz ya no se observará. Una medición de ESR en estas condiciones es entonces imposible de realizar.

Como se dijo anteriormente, este método asegura proporcionar la velocidad relevante del colapso del gel Um, que puede ser corregido de acuerdo con el hematocrito inicial del paciente17. La Figura 3A, junto con las mediciones brutas de Um, también muestra los valores corregidos para un hematocrito normalizado de Φ 0 = 0,45. Se puede ver que la corrección elimina la dependencia general de Φ0, así como la mayor parte de la dispersión de datos. La determinación de Umbasada directamente en el modelo físico relevante también implica que la técnica es más objetiva que un suavizado arbitrario de la curva, con elecciones arbitrarias de parámetros de suavizado. Entre otros, este método ha demostrado ser más robusto en contextos médicos donde se observan valores de VSG anormalmente bajos 19,20.

Otro interés intrínseco de esta medición es que proporciona datos más robustos y físicamente interpretables. Por ejemplo, en el caso de una VSG disminuida, permite distinguir si el tiempo de retardo t0 del colapso es prolongado, si la red de glóbulos rojos está inusualmente desordenada a través de γ, o si la compactación final Φm de las células se ve obstaculizada de alguna manera16,19,20.

Curiosamente, la medición de la velocidad máxima de sedimentación también es más robusta y sensible a los niveles de fibrinógeno, como ya se destacó en estudios previos13,14,15. Esta es una característica importante, ya que la VSG se usa a menudo para controlar la inflamación, que se asocia con niveles elevados de fibrinógeno. Esta sensibilidad surge esencialmente del desacoplamiento de Um desde el momento del colapso del gel, que se sabe que tiene un componente aleatorio importante34,35,36. Más exactamente, como se destaca en la Figura 4D16, para concentraciones más altas de fibrinógeno, la variación aleatoria intrínseca del tiempo de retardo (en el que las mediciones por encima de 150 mg / ml están entre 12 min y 30 min, incluso entre un solo donante) tiene el mismo orden de magnitud que su dependencia subyacente de este parámetro (entre 150 mg / dL y 300 mg / dL; la tendencia promedio de las mediciones solo disminuye de 0.45 h a 0.4 h [ es decir, 27 min a 24 min]). Dado que este tiempo de retardo se incluye realmente en la medición tradicional de altura a 30 min o 1 h (duraciones que este tiempo de retardo a veces puede alcanzar o superar), extraer la velocidad máxima Um (presentando una tendencia sistemática y significativa para cada donante) proporciona un parámetro más robusto y significativo 13,14,15,34,35, 36.

Además, el parámetro Um puede corregirse eficientemente para el hematocrito inicial, de acuerdo con el resultado Equation 11 práctico descrito anteriormente17. Al combinar los datos de todos los donantes sanos de un estudio previo17, se obtienen valores de γ = 0,50 ± 0,06 y Φ m = 0,86 ± 0,04, que reproducen muy bien la tendencia de Um en función del hematocrito donante Φ, como se muestra en la Figura 3. Sin embargo, en casos prácticos, podría ser más riguroso corregir la VSG con los valores de γ y Φmobtenidos para un donante específico, ya que los niveles de fibrinógeno también pueden cambiar significativamente entre donantes y tener una influencia significativa en estos parámetros (Figura 4).

Teniendo en cuenta los puntos discutidos e incluyéndolos en los procedimientos médicos de rutina, la precisión y versatilidad de la VSG como herramienta clínica in vitro mejorará aún más.

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Disclosures

Los autores no tienen conflictos de intereses para declarar relevante para el contenido de este artículo.

Acknowledgments

Este trabajo fue apoyado por la unidad de investigación FOR 2688 - Wa1336/12 de la Fundación Alemana de Investigación y por el acuerdo de subvención Marie Skłodowska-Curie No. 860436-EVIDENCE. T. J. y C. W. reconocen la financiación de la Universidad Franco-Alemana (DFH/UFA). A. D. reconoce la financiación de la Beca para Jóvenes Investigadores de la Universidad de Saarland.

Materials

Name Company Catalog Number Comments
Anticoagulant (EDTA or Heparin) tube (for blood sample) SARSTEDT 267001 or 265 Anticoagulated blood sample to characterize
Camera EOS M50 Canon Kit EF-M18-150 IS STM Any camera should work, provided that sector alimentation, connection to computer for automated shooting and adapted objective are available
Centrifuge HERMLE 302.00 V03 - Z 36 HK Requirements: at least 3000 x g ofr 7 min.
Micro-centrifuge MLW TH21 or any other way to determine the hematocrit
Micro-hematocrit capilaries Fisher scientific 11884040 or other capillaries/containers for hematocrit determination
Phosphate Buffered Saline (PBS) ThermoFisher 10010023 1x PBS, pH 7.4, 298 Osm
Pipettes (e.g. positive displacement pipette) Gilson FD10006 Pipette required to manipulate blood and/or packed cells.Other models are of course suitable, but be careful to treat blood and pakced cells as highly viscous fluids.
Wax sealing plate Hirschmann 9120101 Sealing wax for the micro-hematocrit capillaries
Westergren tubes Praxindo A9244560 Any other standard Wetsergren tube should work too
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Medicina Número 193
Velocidad de sedimentación globular: una caracterización impulsada por la física en un contexto médico
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Darras, A., John, T., Wagner, C., Kaestner, L. Erythrocyte Sedimentation Rate: A Physics-Driven Characterization in a Medical Context. J. Vis. Exp. (193), e64502, doi:10.3791/64502 (2023).

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