红细胞沉降率:医学环境中的物理驱动表征
2023年3月24日
红细胞沉降率（ESR）是一个物理参数，常用于常规健康检查和医学诊断。最近开发了一种理论模型，该模型允许基于现代胶体知识从整个沉降曲线中提取具有物理意义的参数。在这里，我们提出了一种协议，用于随着时间的推移自动收集ESR，并从该自动数据收集中提取该最新模型的参数。这些精炼的参数也可能改善医学证词。
该协议将红细胞沉降率测量与最新的物理模型保持一致，并提供更可靠的测试分析。该协议允许更准确和系统地使用红细胞沉降速率，但也提供常规值。我们之前证明，该技术与红细胞沉降率值低的疾病特别相关。
它可用于神经棘细胞增多症综合征的诊断筛查。首先，将血液收集在标准的9毫升EDTA管中，血清收集在标准的9毫升血清管中。为了最佳压实浓缩红细胞，将血液样品以3， 000g离心至少7分钟，然后吸出上清液。
现在准备具有确定比例的自体血浆和血清的混合物。例如，当制备2.5毫升25%至75%血浆血清混合物时，将0.625毫升血浆加入1.875毫升血清中。将沉淀重悬于PBS或所需的悬浮液中，并在加入上清液进行洗涤后轻轻混合。
重复三次，并用所需的悬浮液进行最后一次洗涤。提取所需体积的浓缩细胞。将填充细胞作为高粘度液体处理，用于血细胞比容为45%的4毫升样品将1.8毫升浓缩细胞悬浮在血浆血清混合物或任何其他所需液体的2.2毫升内。
要提取血细胞比容测定所需的样品量，请将微量血细胞比容毛细管的下尖端浸入液体中来构建微血细胞比容毛细管。当所需量的样品在管中以毛细管抽吸上升时，盖住开口以停止流动。接下来，用密封蜡密封毛细管，将它们放入微量血细胞比容离心机中，并根据制造商的说明以 15， 000 g 运行五分钟。
读取毛细血管上的血细胞比容水平并写下来以供参考。现在，为了记录样品的沉降，在支架前面设置一个稳定的摄像头，ESR管将保持静止，并使用白色的照明背景以获得更好的对比度。使用没有标记的空Westergren管，设置相机的焦点和视野，以获得放置样品的最高分辨率。
确保图片的边框在垂直和水平方向上对齐。然后拍摄缩放管的照片以提取像素分辨率。将相机的光线和曝光时间设置为白色背景，但没有饱和度。
按照制造商的说明，用与制造商说明相对应的样品体积填充Westergren管的底部容器，然后按照制造商的指示将它们插入底部容器中。第一根管准备好后，将其放入支架中，然后开始相机录制。每分钟记录一张照片通常可以很好地解决ESR动力学曲线。
准备并放置下一个样品。确保拍照时不要站在任何样品前。记录后，要使用MATLAB代码提取ESR曲线，请选择仅可见一管的感兴趣区域，该部分位于红细胞无细胞血浆界面的最低位置下，但在样品内。
记下 X、Y、W 和 H 的值，并在 MATLAB 脚本中使用这些值。将 RGB 图片的感兴趣区域转换为灰度图片或矩阵。通常，组合三个颜色通道在清晰的背景下非常有效。
然后将图片二值化。对于健康样本，使用 ARC2 阈值通常给出一致的结果。对于具有高血细胞比容或溶血的样品，最好手动调整或使用其他自动方法，具体取决于管内各相之间获得的确切对比度。
获取GR沿水平方向的像素值的平均值。此步骤将噪声降至最低，并有效地平均可能的接口不规则性。在计算变化之前，请使用移动平均线平滑曲线，特别是如果管子包含一些水平标记。
然后将界面位置标识为强度变化最大的点，并对每张图片和每个样品重复此操作。对于每个样本，使用任何合适的软件以适当的格式保存接口随时间推移的位置，以适应物理模型。使用任何合适的软件，了解血细胞比容和血柱的初始高度，找到延迟时间、无量纲时间和红细胞的最终填充体积分数的值，从而最小化物理模型的平方残差总和。
从图片中提取定量曲线后，保存样品的物理参数。仍然可以从曲线中提取30分钟，1小时或2小时的传统ESR值以供参考。沉降速度随着血细胞比容或初始体积分数的增加而降低。
当纤维蛋白原浓度降低时，红细胞的沉降变慢。提取的最大沉降速度随样品血细胞比容的变化以及无量纲时间、红细胞的最终填充体积分数和延迟时间获得的值的函数。可以看出，校正消除了对初始血细胞比容的整体依赖性以及大部分数据离散。
显示了各种纤维蛋白原浓度的提取参数的特征值。沉降过程开始时的初始沉降速度随着纤维蛋白原浓度的增加而增加。沉降的无量纲特征时间随着纤维蛋白原浓度的增加而减少。
沉降红细胞的最终体积分数几乎与纤维蛋白原浓度无关。延迟时间随着纤维蛋白原浓度的增加而减少，表明更强的吸引力相互作用加速了初始红细胞结构的重排，从而导致流体通道的建立。关于图像采集的关键点之一是拥有均匀的明亮背景，对吧？
避免管子周围有明显的阴影。该技术可用于表征与较低的红细胞沉降率相关的其他疾病，例如镰状细胞性贫血或慢性高山病。
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概览
该协议将红细胞沉降率（ESR）测量与最新的物理模型对齐，为测试提供更稳健的分析。它促进了ESR的系统性使用，同时提供常规值，特别适用于ESR值低的疾病。
关键研究组成部分
科学领域
- 神经科学
- 临床诊断
- 血液学
背景
- 红细胞沉降率常用于健康检查。
- 已开发出理论模型，以从沉降曲线中提取有意义的参数。
- 该协议允许自动收集ESR随时间的变化数据。
- 它特别适用于神经棘红细胞综合征的诊断筛查。
研究目的
- 提高ESR测量的准确性。
- 为诊断中使用ESR提供系统方法。
- 通过精细参数提高医学证词。
使用方法
- 在标准9毫升EDTA管中收集血液。
- 在标准9毫升血清管中收集血清。
- 在3,000 g下离心血液样本至少七分钟。
- 吸取上清液以获得最佳红细胞压缩。
主要结果
- 该协议允许对ESR进行更准确的分析。
- 提供常规ESR值和精细参数。
- 展示了对ESR值低的疾病的相关性。
- 促进特定综合征的诊断筛查。
结论
- 新协议提高了ESR测量的可靠性。
- 它支持临床环境中更好的诊断能力。
- 精细参数可以改善医学证词。
常见问题
Executive Industry Relevance
Quantitative erythrocyte sedimentation rate (ESR) analysis, grounded in advanced physical modeling, enhances the reliability of inflammation and hematological disorder screening in early discovery and translational research. This approach enables extraction of robust, physically-meaningful descriptors, supporting predictive confidence and mechanistic de-risking at key inflection points in the biopharma pipeline. The method's systematic quantification and correction for confounding variables position it as a reusable capability for portfolio-wide biomarker evaluation.
Strategic Applications in Biopharma R&D
Early Discovery & Target Validation
- Enables rigorous hypothesis testing of inflammation-related pathways through quantitative ESR descriptors.
- Supports mechanistic de-risking by distinguishing true biological effects from confounding hematocrit or protein concentration variables.
- Facilitates functional target validation by providing standardized, reproducible sedimentation metrics.
Screening & Assay Development
- Prepares validated blood-based systems for downstream screening of disease-relevant phenotypes.
- Delivers reproducible, quantitative ESR curves suitable for assay standardization and cross-study comparison.
- Enables scalable, automated image-based readouts for high-throughput screening environments.
Translational & Preclinical Research
- Aligns ESR outputs with disease-relevant biomarkers for disorders such as neuroacanthocytosis and sickle cell anemia.
- Provides continuity from discovery through preclinical validation by correcting for sample-specific confounders.
- Supports risk-adjusted advancement decisions by improving the interpretability of inflammation and hematological readouts.
Pipeline & Workflow Integration
This ESR quantification protocol integrates from early discovery through translational research, supporting both hypothesis-driven and screening workflows.
- Discovery Biology: Enables robust null hypothesis testing and pathway clarification by extracting physical parameters from sedimentation curves.
- Screening: Provides standardized, reproducible ESR measurements for reliable compound or biomarker evaluation.
- Analytics: Delivers quantitative outputs such as sedimentation velocity, delay time, and packed volume fraction for statistical comparison across conditions.
- Translational Research: Aligns ESR metrics with disease-relevant endpoints, supporting biomarker continuity and mechanistic insight.
- Enterprise Reuse: Offers a platform-agnostic, physically-grounded protocol adaptable across disease models and research programs.
Operational & Enterprise Impact
- Scientific Value: Increases predictive confidence and reduces mechanistic ambiguity in inflammation and hematology research.
- Operational Value: Standardizes ESR measurement, enhances reproducibility, and supports scalable data acquisition.
- Strategic Value: Improves go/no-go decision quality and capital efficiency by providing robust, interpretable biomarkers.
- Portfolio Impact: Enables risk-adjusted prioritization and advancement of programs leveraging ESR as a translational endpoint.
Implementation Considerations
- Requires expertise in blood handling, image analysis, and physical modeling of sedimentation.
- Needs access to centrifugation, standardized ESR tubes, and automated imaging infrastructure.
- Demands cross-team standardization of sample preparation and data analysis protocols.
- Adaptable to various disease models but may require parameter adjustment for specific hematocrit or protein profiles.
- Image acquisition quality and background uniformity are critical for reliable quantitative outputs.
