此处介绍的协议详细介绍了图像引导光学相干断层扫描 (OCT) 的数据收集和数据分析程序,并展示了其在多种眼部疾病啮齿动物模型中的应用。
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此处介绍的协议详细介绍了图像引导光学相干断层扫描 (OCT) 的数据收集和数据分析程序,并展示了其在多种眼部疾病啮齿动物模型中的应用。
眼部疾病,如年龄相关性黄斑变性、青光眼、色素性视网膜炎和葡萄膜炎,总是伴有视网膜结构改变。这些影响眼底的疾病总是在视网膜的某些细胞类型中表现出典型的异常,包括感光细胞、视网膜神经节细胞、视网膜血管中的细胞和脉络膜血管细胞中的细胞。临床实践和基础研究都需要无创、高效和适应性强的成像技术。图像引导光学相干断层扫描 (OCT) 满足这些要求,因为它结合了眼底摄影和高分辨率 OCT,可准确诊断微小病变以及视网膜结构的重要变化。本研究详细介绍了图像引导 OCT 的数据收集和数据分析程序,并展示了其在脉络膜新生血管形成 (CNV) 、视神经挤压 (ONC)、光诱导的视网膜变性和实验性自身免疫性葡萄膜炎 (EAU) 的啮齿动物模型中的应用。该技术可帮助眼领域的研究人员方便、可靠和轻松地识别啮齿动物视网膜结构变化。
影响眼底的眼部疾病总是表现出视网膜中某些细胞类型的典型异常,例如感光细胞、视网膜神经节细胞、视网膜血管中的细胞和脉络膜血管中的细胞,这可能会影响患者的视力1。为避免不可逆的视力损害,需要及时诊断和适当的治疗1。光学相干断层扫描 (OCT) 已在临床上广泛用于评估一系列眼部疾病,包括年龄相关性黄斑变性、色素性视网膜炎、青光眼、葡萄膜炎和视网膜脱离等 2,3,4。这种无创、高效、适应性强的成像技术也是及时评估实验动物疾病状况所必需的 5,6,7,8,9,10。
图像引导光学相干断层扫描 (OCT) 使用干涉测量法以 1.8 μm 纵向分辨率和 2 μm 轴向分辨率生成动物视网膜的横截面图像。它在研究视网膜结构变化方面至少具有三个优势 2,3,4,5,6,7,8,9,10。首先,它是一种非侵入性技术,允许研究人员动态跟踪同一动物视网膜中感兴趣的位置 5,6,7,8,9,10。其次,这个性状大大减少了每个实验的样本量3。同时,它在研究项目2、3、4、5、6、7、8、9、10 中节省了大量的时间和精力。第三,图像引导 OCT 在捕获 OCT 图像的同时获取彩色眼底图像,从而为用户提供准确可靠的结果。
本手稿描述了图像引导 OCT 的图像采集和数据分析程序,并详细阐述了其在脉络膜新生血管形成 (CNV) 11,12、视神经挤压 (ONC)13、14、15、16、光诱导视网膜变性17、18、19、20、21 的小鼠和大鼠模型中的应用和实验性自身免疫性葡萄膜炎 (EAU)22,23。借助这种多功能技术,研究人员可以方便高效地捕获高分辨率 OCT 图像以及眼底图像。
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所有动物程序均符合视觉与眼科学研究协会关于在眼科和视觉研究中使用动物的声明,并获得了温州医科大学 (WMU) 机构动物护理和使用委员会的批准。大鼠和小鼠在 12 小时的暗/光循环中以 18 lux 的环境光强度自由获得水和食物。
1. 动物眼模型的准备
2. OCT 模块设置
3. OCT 实验的动物准备
4. 图像引导 OCT 成像
注意:软件界面分为三个部分:明场图像、OCT 控制选项卡和 OCT 显示(图 2)。
5. 厚度测量和定量分析
注意:此 OCT 具有内置分析软件。可以使用该软件对 OCT 图像进行分割和分析(图 3)。
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图像引导 OCT 可用于监测小鼠激光诱导的脉络膜新生血管 (CNV) 中激光光斑的发育。如图 1 所示,新生血管穿过 Bruch 膜以及视网膜色素上皮 (RPE) 层,并在激光损伤后形成纤维化疤痕11,12。这个病变点可以在全尺寸扫描(图 4A)或半尺寸扫描(图 4B)下捕获。建议使用半尺寸扫描,因为它可以提供放大的图片并使观察更集中在激光点上。当然,如果研究需要,可以监测更广泛的时间窗口,包括 0 天、3 天、7 天和 14 天。
在小鼠视神经压碎 (ONC) 模型中,测量了由视网膜神经纤维层 (RNFL) 、神经节细胞层 (GCL) 和内丛状层 (IPL) 组成的神经节细胞复合体 (GCC) 厚度的动态变化。使用圆形扫描类型(图 5A
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该协议为图像引导 OCT 的图像采集和厚度测量提供了说明。通过展示四种最流行的啮齿动物眼部疾病模型,研究人员发现图像引导 OCT 在检查剧烈的视网膜结构改变方面提供了出色的性能。事实上,使用高分辨率图像,也可以在 OCT 图像中轻松发现微小的病变。在图像引导 OCT 的帮助下,实验室的一个小组还在微重力小鼠模型和 Cacna1f 突变小鼠模型中发现了 OPL 内异常的高反射率点24,25。除此之外,还可以确定从玻璃体到脉络膜的其他微小结构变化 26,27,28,29。总之,高分辨率 OCT 可以提供微小病变以及视网膜结构重要改变的准确诊断
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作者均没有任何利益冲突需要披露。
作者感谢眼科、验光和视觉科学国家重点实验室的成员对手稿的技术支持和有益评论。这项工作得到了中国国家自然科学基金 (82101169, 81800857, 81870690)、浙江省自然科学基金 (LGD22H120001, LTGD23H120001, LTGC23H120001)、温州市科技局计划 (Y20211159)、贵州省科技支撑计划(前科和成 [2020] 4Y146) 和眼科学国家重点实验室项目的资助, 验光与视觉科学(编号 K03-20220205)。
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| 姓名 | 公司 | 目录编号 | 评论 |
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