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Research Article
Claire W. Chen1, Anna M. Potenski2, Crystal K. Colón Ortiz1, Maria I. Avrutsky*1, Carol M. Troy*1,3,4
1Department of Pathology & Cell Biology; Vagelos College of Physicians and Surgeons,Columbia University, 2Department of Molecular Pharmacology and Therapeutics; Vagelos College of Physicians and Surgeons,Columbia University, 3Department of Neurology; Vagelos College of Physicians and Surgeons,Columbia University, 4The Taub Institute for Research on Alzheimer’s Disease and the Aging Brain; Vagelos College of Physicians and Surgeons,Columbia University
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Erratum Notice
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Retraction Notice
The article Assisted Selection of Biomarkers by Linear Discriminant Analysis Effect Size (LEfSe) in Microbiome Data (10.3791/61715) has been retracted by the journal upon the authors' request due to a conflict regarding the data and methodology. View Retraction Notice
Hier stellen wir drei Datenanalyseprotokolle für Fluorescein-Angiographie (FA) und optische Kohärenztomographie (OCT) Bilder in der Studie der Netzhautvenenokklusion (RVO) vor.
Fortschritte bei ophthalmologischen Bildgebungswerkzeugen bieten Forschern, die mit Tiermodellen für neurovaskuläre Verletzungen arbeiten, einen beispiellosen Zugang. Um diese bessere Übersetzbarkeit richtig zu nutzen, müssen reproduzierbare Methoden entwickelt werden, um quantitative Daten aus diesen Bildern zu ziehen. Die optische Kohärenztomographie (OCT) kann die Netzhauthistologie mit Mikrometerauflösung auflösen und funktionelle Unterschiede im vaskulären Blutfluss aufdecken. Hier beschreiben wir nichtinvasive Gefäßanzeigen, die wir verwenden, um pathologische Schäden nach vaskulärer Beleidigung in einem optimierten Mausmodell des Netzhautvenenverschlusses (RVO) zu charakterisieren. Diese Auslesungen umfassen Live-Bildgebungsanalysen der Netzhautmorphologie, Disorganisation der retinalen inneren Schichten (DRIL) zur Messung der Kapillarischämie und Fluoreszenzangiographiemessungen des Netzhautödems und der vaskulären Dichte. Diese Techniken entsprechen direkt denen, die zur Untersuchung von Patienten mit Netzhauterkrankungen in der Klinik verwendet werden. Die Standardisierung dieser Methoden ermöglicht einen direkten und reproduzierbaren Vergleich von Tiermodellen mit klinischen Phänotypen ophthalmologischer Erkrankungen und erhöht die Translationskraft von Gefäßverletzungsmodellen.
Neurovaskuläre Erkrankungen sind ein großes Gesundheitsproblem, das für ischämische Schlaganfälle, eine der Hauptursachen für Mortalität und Morbidität, und retinale Gefäßerkrankungen, die zu Sehverlust führen, verantwortlichist 1,2. Um neurovaskuläre Erkrankungen zu modellieren, verwenden wir ein Mausmodell des Netzhautvenenverschlusses (RVO). Dieses Modell ist nicht-invasiv und verwendet ähnliche In-vivo-Bildgebungstechniken wie diejenigen, die zur Untersuchung von Menschen mit retinalen Gefäßerkrankungen in einem klinischen Umfeld verwendet werden. Die Verwendung dieses Modells erhöht somit das translationale Potenzial von Studien, die dieses Modell verwenden. Wie bei allen Mausmodellen ist es wichtig, die Reproduzierbarkeit des Modells zu maximieren.
Netzhaut-Gefäßerkrankungen sind eine der Hauptursachen für Sehverlust bei Menschen unter 70 Jahren. RVO ist nach der diabetischen Retinopathie die zweithäufigste retinale Gefäßerkrankung3. Zu den klinischen Merkmalen, die für RVO charakteristisch sind, gehören ischämische Verletzungen, Netzhautödeme und Sehverlust als Folge eines neuronalen Verlusts 3,4. Mausmodelle von RVO unter Verwendung der Laser-Photokoagulation von Großgefäßen wurden entwickelt und verfeinert, um wichtige klinische Pathologien zu replizieren, die bei humaner RVO 5,6,7 beobachtet wurden. Fortschritte in der ophthalmologischen Bildgebung ermöglichen auch die Replikation nichtinvasiver Diagnosewerkzeuge, die beim Menschen verwendet werden, nämlich Fluoreszenzangiographie (FA) und optische Kohärenztomographie (OCT)6. Die Fluoreszenzangiographie ermöglicht die Beobachtung von Leckagen aufgrund des Zusammenbruchs der Blut-Netzhaut-Barriere (BRB) sowie der Blutflussdynamik in der Netzhaut, einschließlich der Okklusionsstellen, unter Verwendung der Injektion von Fluorescein, einem kleinen Fluoreszenzfarbstoff 8,9. Die OCT-Bildgebung ermöglicht die Aufnahme hochauflösender Querschnittsbilder der Netzhaut und die Untersuchung der Dicke und Organisation von Netzhautschichten10. Die Analyse von FA-Bildern war in der Vergangenheit weitgehend qualitativ, was das Potenzial für einen direkten und reproduzierbaren Vergleich zwischen Studien einschränkt. In jüngster Zeit wurde eine Reihe von Methoden zur Quantifizierung der Schichtdicke in der OCT-Bildgebung entwickelt, obwohl es derzeit kein standardisiertes Analyseprotokoll gibt und der Ort der OCT-Bildaufnahme variiert11. Um diese Tools richtig nutzen zu können, sind standardisierte, quantitative und replizierbare Datenanalysemethoden erforderlich. In diesem Artikel präsentieren wir drei solcher vaskulären Messwerte, die verwendet werden, um pathologische Schäden in einem Mausmodell von RVO-Fluorescein-Leckage, OCT-Schichtdicke und Desorganisation von Netzhautschichten zu bewerten.
Dieses Protokoll folgt der Erklärung der Association for Research in Vision and Ophthalmology (ARVO) für die Verwendung von Tieren in der Augen- und Sehforschung. Nagetierversuche wurden vom Institutional Animal Care and Use Committee (IACUC) der Columbia University genehmigt und überwacht.
HINWEIS: Die Bildgebung wurde an 2 Monate alten männlichen C57BL / 6J-Mäusen mit einem Gewicht von etwa 23 g durchgeführt.
1. Vorbereitung von Reagenzien für die Netzhautbildgebung
2. OCT- und Fluoreszenzbildgebung
3. Nachsorge
4. Beurteilung der Ausschlusskriterien
5. Fluoreszenz-Bildverarbeitung
6. Netzhautschichtdicke
7. Desorganisation der inneren Netzhautschichten (DRIL)
Diese Analysemethoden ermöglichen die Quantifizierung der Netzhautpathologie, die durch FA- und OCT-Bildgebung erfasst wird. Die Experimente, aus denen die repräsentativen Daten extrahiert wurden, verwendeten männliche C57BL / 6J-Mäuse, die entweder als unverletzte Kontrollen dienten oder sich dem RVO-Verfahren unterzogen und entweder Pen1-XBir3-Behandlungsaugentropfen oder Pen1-Saline-Vehikelaugentropfen erhielten. Das RVO-Verletzungsmodell beinhaltete die Laserbestrahlung (532 nm) der Hauptvenen in jedem Auge einer anästhesierten Maus nach einer Schwanzveneninjektion von Rosenbengalen, einem Photoaktivatorfarbstoff12. Drei Laserpulse wurden in einem durchschnittlichen Abstand von 375 μm vom Sehnervenzentrum abgegeben, um Photokoagulation zu induzieren und die Gefäße zu verschließen12. Die effektive Anwendung des RVO-Verfahrens wird in Avrutsky et al.12 demonstriert, und weitere Details zur RVO-Methodenoptimierung sind in Colón Ortiz et al.13 detailliert beschrieben. Abbildung 1A zeigt Beispiele für FA- und OAT-Bilder aus beiden Gruppen. Aufgrund der variablen Natur der Okklusionsbildung und -stabilisierung durch den Photokoagulationsprozess können unterschiedliche Schädigungsgrade beobachtet werden. Bei einigen Netzhäuten führt die durch das RVO-Verfahren induzierte Schädigung zu ophthalmischen Pathologien, die die Netzhautbilder für die Analyse ungeeignet machen. Nach der Aufnahme sollten die Bilder zunächst nach Ausschlusskriterien bewertet werden, um eine optimale Analyse und zuverlässige Ergebnisse zu gewährleisten. Diese Ausschlusskriterien, die in Abbildung 1B beschrieben sind, umfassen Netzhautablösung, Blutungen und Katarakte. Wie in den Beispiel-Fundus- und OCT-Bildern zu sehen ist, verhindern diese Pathologien eine klare OCT-Bildgebung, wodurch die Netzhaut für die Datenanalyse ungeeignet ist. Darüber hinaus ist es möglich, dass einige Netzhäute keine stabilen Verschlüsse enthalten; Diese Bilder modellieren ischämisch-hypoxische Schäden nicht genau und sollten von der Analyse ausgeschlossen werden.
Der Abbau der Blut-Netzhaut-Schranke trägt zur Pathogenese von RVO14,15 bei. Die Bewertung der Leckage von Behältern ist ein nützlicher Indikator für die verletzungsbedingte Gefäßpermeabilität. Die FA-Bildgebung ermöglicht die Visualisierung dieser Leckage, aber eine Reihe von Faktoren, wie Unterschiede in der Zirkulationsrate, beeinflussen die Rohintensität von FA-Bildern und machen eine konsistente Quantifizierung16,17. Unsere Methode kontrolliert diese Variabilität, indem sie die in der Netzhaut beobachtete Intensität auf die mittlere Intensität des Hauptgefäßsystems normalisiert. Dies liefert ein Verhältnis der Leckage für jedes Netzhautbild, das mit anderen verglichen und analysiert werden kann. Abbildung 2A zeigt die maskierten Bilder, die für diese Berechnung verwendet wurden und das Hauptgefäßsystem von den anderen Bereichen der Netzhaut trennen. Die Fähigkeit, Fluorescein zu quantifizieren, ermöglicht den Vergleich der Schwere der Verletzung und der Wirksamkeit der Behandlung sowie die Untersuchung von Veränderungen der Leckage im Verlauf der Verletzungszeit (Abbildung 2B), die möglicherweise ein zu subtiler Effekt ist, um ihn mit qualitativer Berichterstattung allein nachzuweisen.
Die OCT-Bildgebung ermöglicht die Analyse des Einflusses von RVO auf einzelne Netzhautschichten und die gesamte Netzhautdicke. Abbildung 3A zeigt eine Abgrenzung der Netzhautschichten in einem OCT-Bild. Das Nachzeichnen der Grenzen jeder Schicht (Abbildung 3B) ermöglicht mehrere Analysemöglichkeiten. Die Quantifizierung der Dicke für jede Netzhautschicht erweist sich als nützlich, da die anfängliche ödematöse Reaktion eine tiefgreifendere Wirkung auf die inneren Netzhautschichten hat. Spuren ermöglichen auch die Untersuchung der Gesamtdicke der Netzhaut und die getrennte Analyse der inneren und äußeren Netzhautschichten. Abbildung 3C zeigt eine Analyse eines zeitlichen Verlaufs von RVO-Schäden, wobei die anfängliche entzündliche Schwellung der Netzhautschichten und die eventuelle degenerative Ausdünnung beobachtet werden kann. Die Darstellung der Dicke jeder Schicht im Laufe der Zeit zeigt unterschiedliche Dynamiken für die inneren plexiformen und inneren Kernschichten, wobei die innere Kernschicht eine viel größere Reaktion auf die anfängliche Verletzung erfährt, aber die innere plexiforme Schicht zeigt eine stärkere Ausdünnung, nachdem das anfängliche Ödem stabilisiert wurde und zum Ausgangswert zurückkehrt (Abbildung 3D ). Dies ermöglicht ein genaueres Verständnis der Treiber der Reaktion zu verschiedenen Zeitpunkten. Wir testeten auch die Wirksamkeit eines Caspase-Inhibitors bei der Linderung von Schwellungen und dem Schutz vor eventueller Degeneration, wobei die Analyse unterschiedliche Effekte in einzelnen Schichten zeigte.
Die Desorganisation der inneren Netzhautschichten (DRIL) ist ein weiteres OCT-Merkmal, das als diagnostisches Maß für Ischämie bei diabetischer Retinopathie sowie als prädiktives Maß für die Sehschärfe in RVO18,19 verwendet wird. In der OCT-Bildgebung manifestiert sich DRIL als Verschwinden der oberen Grenze der äußer-plexiformen Schicht12, wodurch die äußer-plexiforme und die innere Kernschicht miteinander verschmelzen (Abbildung 4A). Abbildung 4B zeigt zwei Beispiele für OCT-Bilder mit hervorgehobenen Bereichen von DRIL. Wir drücken DRIL als Anteil an der gesamten Netzhautlänge aus, gemittelt über vier OCT-Querschnitte. Diese Messung ermöglicht es uns, experimentelle Gruppen quantitativ zu vergleichen; Abbildung 4C zeigt eine Beispielanalyse, bei der die Netzhautdesorganisation zweier experimenteller Gruppen verglichen wurde, um die Wirksamkeit eines Inhibitors bei der Milderung von Netzhautschäden bei RVO zu untersuchen.

Abbildung 1: Bilder aus der Fluoreszenzangiographie (FA) und der optischen Kohärenztomographie (OCT). (A) Beispiele für FA- und OCT-Bilder von Netzhäuten 24 h nach RVO und unverletzten Kontrollen. (B) Fundus- und OCT-Bildgebung der verschiedenen Ausschlusskriterien: übermäßige Netzhautablösung, Blutung, Hornhautkatarakt und keine Verschlüsse. Die Entfernung der OCT-Erfassung wird durch die grüne Richtlinie angezeigt. Bitte klicken Sie hier, um eine größere Version dieser Abbildung zu sehen.

Abbildung 2: Quantifizierung der Fluorescein-Leckage. (A) Trennung des FA-Bildes in die Gefäße und den Hintergrund für die Analyse (B) Quantifizierung der Fluorescein-Leckage aus den Augen von C57BL/6J-Netzhautvenen-verdeckten (RVO) Mäusen, die entweder 10 mg Pen1-XBir3-Inhibitor-Augentropfen (N = 17) oder Pen1-Kochsalzlösung (N = 13) nach dem Eingriff erhielten. Die Intensitätsmessung des Hintergrundbildes wird auf die mittlere Intensitätsmessung aus dem Bild des Schiffes normalisiert. Der Mittelwert der Intensitätsmessung für RVO-Mäuse wird weiter auf unverletzte Kontrollen normalisiert. Fehlerbalken zeigen Mittelwert mit SEM. Bitte klicken Sie hier, um eine größere Version dieser Abbildung anzuzeigen.

Abbildung 3: Quantifizierung der Netzhautschichtdicke in OCT-Bildern . (A) Unverletzte Netzhaut mit den einzelnen Netzhautschichten gekennzeichnet: Ganglienzellschicht, innere plexiforme Schicht, innere Kernschicht, äußere plexiforme Schicht, Photorezeptorschicht, RPE und Aderhaut. (B) Beispiel für Schichtspuren von OCT-Bildern, die von unverletzten Kontrollmäusen und 24 Stunden nach RVO C57/BL6 aufgenommen wurden. (C) Quantifizierung der Veränderung der gesamten Netzhautdicke und der intraretinalen Dicke, die in der OCT-Bildgebung von C57BL/6J-Mäusenetzhaut bei 4 h, 24 h, 48 h, 72 h und 8 Tagen nach der RVO beobachtet wurde. (D) Quantifizierung der Dickenänderung in inneren plexiformen und inneren Kernschichten der Netzhaut von C57BL/6J-Mäusen nach 24 h, 48 h und 8 Tagen nach RVO für C57BL/6J-Mäuse, die entweder 10 mg Pen1-XBir3-Inhibitor-Augentropfen (N = 14) oder Pen1-Kochsalzlösung (N = 15) unmittelbar nach dem RVO-Verfahren und 24 h nach der RVO erhielten. Fehlerbalken zeigen Mittelwert mit SEM. Bitte klicken Sie hier, um eine größere Version dieser Abbildung anzuzeigen.

Abbildung 4: Quantifizierung der Desorganisation der inneren Netzhautschichten (DRIL) in OCT-Bildern nach RVO. In OCT-Bildern wird DRIL durch den Verlust einer klaren Abgrenzung zwischen den inneren Kern- und äußeren plexiformen Schichten angezeigt. (A) Beispiele für Schnitte der Netzhaut mit und ohne DRIL in der OCT-Bildgebung. (B) Bereiche von DRIL in der OCT-Bildgebung von zwei Regionen in einer C57BL/6J-Maus 24 h nach RVO, gekennzeichnet durch weiße Linien. DRIL wird horizontal über das Bild gemessen, anstatt der Form der Netzhaut zu folgen. (C) Quantifizierung des Anteils der Netzhautlänge, bei dem DRIL 24 h und 48 h nach RVO für die Augen von C57BL/6J-Mäusen beobachtet wurde, die nach dem RVO-Verfahren entweder 2,5 mg Pen1-XBir3-Inhibitor-Augentropfen (N = 19) oder Pen1-Kochsalzlösung (N = 21) erhielten. Fehlerbalken zeigen Mittelwert mit SEM. Bitte klicken Sie hier, um eine größere Version dieser Abbildung anzuzeigen.
Die Autoren erklären, dass sie keine konkurrierenden finanziellen Interessen haben.
Hier stellen wir drei Datenanalyseprotokolle für Fluorescein-Angiographie (FA) und optische Kohärenztomographie (OCT) Bilder in der Studie der Netzhautvenenokklusion (RVO) vor.
Diese Arbeit wurde durch das National Science Foundation Graduate Research Fellowship Program (NSF-GRFP) Stipendium DGE - 1644869 (an CKCO), das National Eye Institute (NEI) 5T32EY013933 (an AMP), das National Institute of Neurological Disorders and Stroke (RO1 NS081333, R03 NS099920 an CMT) und das Department of Defense Army / Air Force (DURIP an CMT) unterstützt.
| AK-Fluor 10% | Akorn | NDC: 17478-253-10 | lichtempfindliches |
| Carprofen | Rimadyl | NADA #141-199 | bei 4 ° C |
| GenTeal | Alcon | 00658 06401 | |
| Bild J | NIH | ||
| InSight 2D | Phoenix Technology Group | OCT-Analysesoftware | |
| Ketaminhydrochlorid | Henry Schein | NDC: 11695-0702-1 | |
| Phenylephrin | Akorn | NDCL174478-201-15 | |
| Phoenix Micron IV | Phoenix Technology Gruppe | Mikroskop für die Netzhautbildgebung | |
| Micron Meridian Module | Phoenix Technology Group | Software für Laser-Photokoagulatoren | |
| Phoenix Micron Optical Coherence Tomography Module | Phoenix Technology Group | OCT-Bildgebungssoftware | |
| Phoenix Micron StreamPix Module | Phoenix Technology Group | Fundus-Bildgebung und -Aufnahme | |
| Photoshop | Adobe | ||
| Refresh | Allergan | 94170 | |
| Tropicamid | Akorn | NDC: 174478-102-12 | |
| Xylazin | Akorn | NDCL 59399-110-20 |