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Research Article
Yongyang Huang1, Jinyun Zou1, Mudabbir Badar1, Junchao Liu1, Wentao Shi5, Shunqiang Wang2, Qiongyu Guo3, Xiaofang Wang1, Sarah Kessel4, Leo Li-Ying Chan4, Peter Li4, Yaling Liu2,5, Jean Qiu4, Chao Zhou1,5,6
1Department of Electrical and Computer Engineering,Lehigh University, 2Department of Mechanical Engineering,Lehigh University, 3Department of Biomedical Engineering,Southern University of Science and Technology, 4Department of Technology R&D,Nexcelom Bioscience LLC, 5Department of Bioengineering,Lehigh University, 6Center for Photonics and Nanoelectronics,Lehigh 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Selection of Biomarkers by Linear Discriminant Analysis Effect Size (LEfSe) in Microbiome Data (10.3791/61715) has been retracted by the journal upon the authors' request due to a conflict regarding the data and methodology.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
Tomographie par cohérence optique (OCT), une technologie d’imagerie en trois dimensions, a été utilisé pour surveiller et caractériser la cinétique de croissance des sphéroïdes multicellulaires de tumeur. Une quantification volumétrique précise des sphéroïdes de tumeur à l’aide d’un voxel comptage approche et la détection de tissu mort exempte d’étiquette dans les sphéroïdes basé sur contraste intrinsèque d’atténuation optique, ont été démontrées.
Sphéroïdes de tumeur ont été développées comme un modèle de culture en trois dimensions (3D) cellule en découverte de médicaments contre le cancer et de recherche de cancer. Cependant, actuellement, haut-débit, modalités d’imagerie utilisant la détection de champ ou de la fluorescence lumineuse, sont incapables de résoudre la structure 3D dans l’ensemble de l’ellipsoïde de la tumeur en raison de la pénétration de la lumière limitée, diffusion des colorants fluorescents et profondeur-être. Récemment, notre laboratoire a démontré l’utilisation de la tomographie par cohérence optique (OCT), un sans étiquette et non destructifs en 3D imagerie modalité, pour effectuer la caractérisation longitudinale des sphéroïdes multicellulaires tumeur dans une plaque à 96 puits. OCT a été capable d’obtenir des informations morphologiques et physiologiques 3D des sphéroïdes de tumeur de plus en plus jusqu'à environ 600 µm de hauteur. Dans cet article, nous démontrons un système d’imagerie de OCT (HT-OCT) haut débit qui balaye la plaque multipuite ensemble et obtient automatiquement les données 3D de OCT des sphéroïdes de tumeur. Les auteurs décrivent les détails des HT-OCT système et construction établies dans le protocole. Partir des données 3D de OCT, on peut visualiser la structure globale de l’ellipsoïde avec 3D rendu et tranches orthogonaux, caractériser la courbe de croissance longitudinale de l’ellipsoïde de tumeur basée sur l’information morphologique de la taille et le volume et surveiller la croissance des les régions de cellules mortes dans la sphéroïde de tumeur basé sur contraste optique atténuation intrinsèque. Nous montrons que HT-OCT est utilisable comme une modalité d’imagerie haut débit pour médicament dépistage mais aussi caractériser biofabricated échantillons.
Le cancer est la deuxième cause de décès dans le monde1. Développement de médicaments ciblant le cancer est d’une importance cruciale pour les patients. Toutefois, on estime que plus de 90 % des nouveaux médicaments anticancéreux échouent dans la phase de développement en raison du manque d’efficacité et de toxicité imprévue dans les essais cliniques2. Une partie de la raison peut être attribuée à l’utilisation de modèles de culture cellulaire (2D) deux dimensions simples d’inspection/filtrage composé qui fournissent des résultats avec des valeurs prédictives limités composée efficacité et la toxicité pour les étapes suivantes de la drogue découverte2 , 3 , 4. récemment, en trois dimensions (3D) tumeur sphéroïde modèles ont été développés pour fournir des données physiologiques et pharmacologiques cliniquement pertinentes pour médicament anticancéreux découverte3,4,5 ,6,7,8,9,10,11,12,13,14, 15,16,17,18,19,20,21,22,23, 24,25. Puisque ces sphéroïdes peuvent imiter les propriétés spécifiques des tissus de tumeurs in vivo, comme des éléments nutritifs et l’oxygène gradient, hypoxique de base comme drogue résistance19, l’utilisation de ces modèles potentiellement peut raccourcir chronologies de découverte de drogue, réduire les coûts d’investissement et offrir de nouveaux médicaments aux patients plus efficacement. Une approche critique de l’évaluation efficacité composée en développement de sphéroïde de tumeurs 3D consiste à surveiller la croissance de sphéroïde et réapparition sous traitements9,26. Pour ce faire, la caractérisation quantitative de la morphologie de la tumeur, mettant en cause son diamètre et en volume, avec des modalités d’imagerie à haute résolution, est indispensable.
Modalités d’imagerie conventionnelles, comme champ lumineux, contraste de phase7,9,22,24et9,de8,de la microscopie de fluorescence16, 18,22 peut fournir une mesure du diamètre de l’ellipsoïde, mais ne peut pas résoudre la structure globale de l’ellipsoïde dans l’espace 3D. Plusieurs facteurs contribuent à ces limitations, y compris la pénétration de la lumière poussée dans la sphéroïde ; diffusion des colorants fluorescents dans la sphéroïde ; émettant des signaux fluorescents de fluorochromes excités à l’intérieur ou sur la surface opposée de l’ellipsoïde en raison de la forte absorption et de diffusion ; et profondeur-être de ces modalités d’imagerie. Cela conduit souvent à une volumétrie inexactes. Développement du noyau nécrotique en sphéroïdes imite la nécrose dans in vivo des tumeurs6,10,15,19,25. Cette caractéristique pathologique est peu probable que reproduit en 2D cell cultures19,25,27,28. Avec une taille de sphéroïde plue de 500 µm de diamètre, une structure de trois couches concentrique, dont une couche externe de cellules en prolifération, une couche intermédiaire de cellules quiescentes et un noyau nécrotique, peut être observée dans le sphéroïde6,10 ,15,19,25, à raison d’un manque d’oxygène et de nutriments. Imagerie de fluorescence des cellules vivantes et mortes est l’approche standard pour marquer la limite du noyau nécrotique. Cependant, encore une fois, pénétrations de ces colorants fluorescents et de la lumière visible entravent le potentiel de la sonde dans le noyau nécrotique pour suivre son évolution dans sa forme actuelle.
Une modalité d’imagerie de la 3D alternatif, tomographie à cohérence optique (OCT) est introduite afin de caractériser les sphéroïdes de tumeur. OCT est une technique d’imagerie biomédicale qui est capable d’acquérir des données 3D sans étiquette et non destructif de jusqu'à 1-2 mm de profondeur dans les tissus biologiques29,30,31,32,33 ,34. OCT emploie l’interférométrie faible cohérence pour détecter les signaux dos diffusée de différentes profondeurs de l’échantillon et fournit des images reconstruites résolue en profondeur au niveau du micron résolutions spatiales dans le sens latéral et vertical. OCT a été largement adoptée en ophtalmologie35,36,37 et angiographie38,39. Des études antérieures ont utilisé OCT pour observer la morphologie du in vitro sphéroïdes de tumeur dans la matrice de la membrane basale (p. ex., Matrigel) et évaluer leurs réponses à la thérapie photodynamique40,41. Récemment, notre groupe a créé une plate-forme d’imagerie OCT haut débit pour systématiquement surveiller et mesurer la cinétique de croissance des sphéroïdes tumeur 3D en plaques multipuits42. Une quantification volumétrique précise des sphéroïdes de tumeur 3D à l’aide d’un voxel approche et détection des tissus nécrosés exempte d’étiquette dans les sphéroïdes basée sur le contraste de l’atténuation optique intrinsèque de comptage ont été démontrées. Cet article décrit les détails de comment la plate-forme d’imagerie OCT a été construite et utilisée pour obtenir des images 3D à haute résolution des sphéroïdes de tumeur. Les analyses quantitatives détaillées de la cinétique de croissance des sphéroïdes tumeur 3D, y compris des mesures précises du diamètre de sphéroïde et de volumes, est décrite. En outre, la méthode de la détection non destructive des régions de tissus nécrosés aide OPO, basé sur le contraste de l’atténuation optique intrinsèque est présentée.
1. préparation des cellules
2. high-throughput OCT plateforme d’imagerie
Remarque : Voir référencé travail29,30,31,32,33,34 pour un examen approfondi des principes et des applications d’OCT. Voir Figure 1 et Huang et al. 42 pour plus de détails des PTOM personnalisé d’imagerie utilisées dans cette étude.
3. OCT numérisation et le traitement des tumeurs sphéroïdes
4. Quantification morphologique des sphéroïdes tumeur 3D
NOTE : Un code personnalisé écrit dans MATLAB traite cette quantification. Cliquez sur le bouton exécuter pour lancer le processus. Voir Figure 2 b de l’organigramme des étapes de quantification morphologique des sphéroïdes.
, avec une présomption de la forme sphérique de la tumeur.5. dead-cellule région détection des sphéroïdes tumeur 3D
Remarque : Dans un milieu homogène, intensité de dos diffusée OCT détectée en fonction de la profondeur (j’ai(z)) peut être décrite par la loi de Beer-Lambert49:
, où z représente la profondeur, μ est l’atténuation optique coefficient, et j’ai0 est l’intensité incidente à l’échantillon. Par conséquent, le coefficient d’atténuation optique dérivée peut être exprimé comme :
. Étant donné que les images OCT sont souvent tracées sur une échelle logarithmique, la pente du profil d’intensité de l’OCT peut être récupérée pour calculer le coefficient d’atténuation optique. Voir la Figure 2 pour un organigramme de la génération des cartes atténuation optique.
6. histologie et l’immunohistochimie
Remarque : L’histologie et l’immunohistochimie (IHC) colorées des images des sphéroïdes de tumeur sont obtenues pour mettre en corrélation avec les résultats correspondants du OCT.
Haut débit Optical Coherence Tomography imagerie des sphéroïdes dans une plaque à 96 puits
La figure 3 présente la suite de l’analyse de HT-OCT d’une plaque 96 puits à sphéroïde tumeur HCT 116 le jour 3. L’analyse séquentielle d’une plaque entière commence à partir du puits de bas-droite (H12). Figure 3 b montre l’organigramme de l’implémentation du logiciel du système HT-OCT. Après un sphéroïde données ont été collectées et traitées, la plaque déménagerait à ensuite Eh bien, attendez environ 2 s pour permettre l’ellipsoïde se reposer et de collecter les données de sphéroïde prochaines. Chaque PTOM données se composent de 400 x 400 x 1024 voxels, qui correspond à un volume réel de 1,0 x 0,84 x 2,3 mm3. La figure 3 montre un collage de FR-face OCT images des sphéroïdes HCT 116 générés à partir des données traitées. Le résultat est comparable avec des images d’autres système d’imagerie haut débit 2D22. Compte tenu de la capacité d’imagerie 3D de l’OPO, nous pourrions également générer le collage d’images 2D sphéroïde transversale de 96 puits (Figure 3D) pour surveiller les hauteurs de sphéroïde et de visualiser inhomogénéité sphéroïde dans le sens vertical. Un collage d’images 3D-rendu sphéroïde est également possible de n’importe quel angle prédéfini (Figure 3E) de visualiser la forme 3D dans l’ensemble et d’évaluer la rondeur de l’ellipsoïde. Notez que le processus et l’imagerie OCT globale du temps pour la plaque à 96 puits ensemble serait min 21 ~ et ~ 25 min lorsque la caméra à balayage linéaire tourne à une vitesse de 92 et 47 kHz, respectivement. Voir la vidéo 1 pour obtenir un exemple.
La surveillance morphologiques et physiologiques longitudinale de l’ellipsoïde de la tumeur
Après que nous avons obtenu les images structurales OCT des sphéroïdes de tumeur de la plaque pour plusieurs points dans le temps, nous pourrions poursuivre l’analyse ces données en quantifiant les informations morphologiques et physiologiques des sphéroïdes de tumeur. La figure 4 illustre les différentes approches pour caractériser les sphéroïdes de tumeur et obtenir d’eux des données morphologiques et physiologiques longitudinales.
Figure 4 b montre différentes manières de visualiser la sphéroïde de la tumeur. À l’aide d’un logiciel commercial ou libre, nous pourrions charger les données 3D dans le logiciel et créer un « volume » de l’ellipsoïde de la tumeur (rendu 3D), qui montre la structure globale du sphéroïde de tumeur dans l’espace 3D. Avec seuil approprié, nous pourrions générer un surface terrain de sphéroïde de tumeur (Figure 4 b), qui pourrait servir de segmenter l’ellipsoïde et mesurer le volume. Nous pourrions également générer les diapositives orthogonales (ortho diapositives) des plans de coupe différents dans des orientations différentes (Figure 4 b, XZ, YZ et XY) et mesurer le diamètre et la hauteur de l’ellipsoïde de tumeur de ces diapositives ortho.
Collecte des données de l’OCT de l’ellipsoïde même de plusieurs point de temps, nous pourrions quantifier l’information morphologique et générer la courbe de croissance de l’ellipsoïde de montrer ses changements longitudinaux. La figure 4 montre des données représentatives d’un sphéroïde de tumeur HCT 116 surveillé pendant 21 jours. Des données segmentées et diapositives ortho, nous avons mesuré le diamètre, la hauteur et la base voxel volume de l’ellipsoïde pour toutes le point dans le temps qui ont été répertoriées dans le tableau. Nous avons également calculé le volume axée sur le diamètre pour une comparaison. Les courbes de croissance en taille et en volume ont été tracées, respectivement. Partir des courbes de croissance, nous avons pu voir que cette sphéroïde de tumeur HCT 116 suivi un modèle de croissance linéaire du volume avant le jour 11. Avant ce point dans le temps, l’ellipsoïde maintenus en croissance et maintenu une forme relativement uniforme. Cependant, après jour 11, l’ellipsoïde est devenue perturbée, aplatie et complètement replié sur 21 jours. La courbe de croissance des volumes de voxel-basé montre clairement la tendance, avec un volume progressivement diminué après jour 11.
Selon les données de l’OCT, nous pouvons également obtenir les informations physiologiques de la distribution de cellules mortes dans les sphéroïdes de tumeur en analysant l’atténuation optique pixel par pixel des images 2D en coupe transversale. Après les méthodes illustrées dans la Figure 2 et 5 du protocole, nous pourrions quantitativement déterminer les régions de cellules mortes et surveiller la croissance de ces régions en fonction du temps. La figure 4 montre un résultat représentatif du suivi longitudinal de l’augmentation des zones de cellules mortes dans la sphéroïde de la tumeur. Les zones surlignées en rouge, qui avait la haute atténuation optique, montrent les zones nécrotiques étiquetées. De la 3D rendu carte d’atténuation optique lors de l’élaboration de 14 jours, nous pouvions voir le secteur rouge en pleine expansion, indiquant l’augmentation des régions nécrotiques. Comme le pourcentage des zones nécrotiques a augmenté, l’ellipsoïde de la tumeur ne pouvait maintenir son sa forme parfaite. Par conséquent, ils auraient tendance à perturber et l’effondrement, qui ont été vus dans le suivi longitudinal de la morphologie de la tumeur dans la Figure 4.
La technique de détection de région proposée des tissus morts non destructif a été vérifiée en comparant la carte d’atténuation optique OCT de sphéroïde de tumeur HCT 116 avec les images correspondantes obtenues par histologie et IHC. La figure 4 présente une telle comparaison avec un sphéroïde de jour 14 HCT 116. Une bonne adéquation entre l’atténuation OCT carte et correspondant H & E et TUNEL tranches ont été trouvés, qui a été indiqué en analysant les caractéristiques au sein des régions en tranches H & E et TUNEL, marqués par des lignes de tableau de bord dérivés du contour de haute atténuation des parasites OCT régions. En tranches H & E, les régions de tissus morts étaient indiquées par moins dense et agrégée structure située dans la région de la ligne pointillée. Dans des tranches TUNEL, un bon match a été observé entre région haute atténuation des parasites et marqués au TUNEL apoptotique cellulaire.

Figure 1 : Construction d’un système de tomographie par HT-cohérence optique haut débit pour l’imagerie tumorale sphéroïde. (A) schémas du système HT-OCT. Un diagramme de la plaque à 96 puits est tracé à côté du système d’OCT. Cinq puits (D2, D11, B6, D6, G6) marqués en jaune sont utilisés pour le réglage fin des étapes en (D). (B) la configuration actuelle du système HT-OCT. Voir Table des matières pour les composants optiques utilisés pour chaque partie du système. (C) spectromètre de conception pour le système HT-OCT. (D) étape d’installation pour le système HT-OCT. L’alignement correct de l’étape 6 axes et la synchronisation entre l’acquisition de OCT et le mouvement de la scène sont nécessaires pour l’imagerie du haut débit. (E) et (F) montrent les effets de la rotation et l’inclinaison sur l’image finale des différents puits. Rotation entraîne le OCT des images des différents puits de déplacer horizontalement tout en inclinant conduira à déplacement vertical des différents puits. S’il vous plaît cliquez ici pour visionner une version agrandie de cette figure.

Figure 2 : traitement des données pour les images des sphéroïdes tumeur OCT. Organigramme (A) des principales étapes de post-traitement pour les données de l’OCT. (B) organigramme de quantification morphologique de l’ellipsoïde de la tumeur. (C) organigramme de détection de région de cellules mortes de l’ellipsoïde de la tumeur. Echelle : 100 µm pour tous les subfigures. S’il vous plaît cliquez ici pour visionner une version agrandie de cette figure.

Figure 3 : High-throughput OCT numérisation d’un 96 puits plaque contenant U-87 MG tumeur sphéroïdes. (A) l’installation réelle avec les 96-plaque bien au titre de l’objectif. (B) organigramme de l’implémentation du logiciel du système HT-OCT. Collages de 96 en face (C), projection 3D rendu intensité maximale (MIP) (E) et transversale (D) OCT images du jour 3 HCT 116 sphéroïdes ont généré à partir des données traitées. Barre d’échelle : 200 µm pour tous les subfigures. S’il vous plaît cliquez ici pour visionner une version agrandie de cette figure.

Figure 4 : longitudinale morphologiques et physiologiques Quantification des sphéroïdes de tumeur avec des données 3D OCT. (A) 3D obtenu OCT structurelle des images d’un sphéroïde de la tumeur après traitement post général OCT. Partir des données de l’OCT, nous pouvons générer un terrain de surface 3D et tranches orthogonales XZ et YZ, XY pour visualiser la structure de l’ellipsoïde de tumeur dans n’importe quelle direction (B). Nous pouvons effectuer un suivi longitudinal d’un sphéroïde de tumeur unique (C), caractérisant son diamètre, la hauteur et le volume de voxel-basé (énumérés dans la Table des matières) et tracer les courbes de croissance en taille et en volume pendant les 21 jours développement. Dans l’exemple, comme l’ellipsoïde mis au point, il est devenu perturbé le jour 11 et complètement replié sur 21 jours. Nous pouvons également surveiller l’état physiologique d’un sphéroïde de tumeur longitudinalement basé sur le contraste optique atténuation intrinsèque (D). 3D, rendu des images d’un sphéroïde de tumeur a montré l’apparence et la croissance de régions de cellules mortes de jour 7 à 14 jours. Les zones de cellules mortes haute atténuation-marqué en rouge ont été appariés avec histologique et immunohistochimie (IHC) des résultats. Carte d’atténuation OCT, H & E et TUNEL résultat dans Figure 4 sont modifiés de réf. 42. Barreaux de l’échelle : 100 µm pour tous les subfigures. S’il vous plaît cliquez ici pour visionner une version agrandie de cette figure.

Vidéo 1 : imagerie OCT haut débit des sphéroïdes tumeur. Un flux de travail de l’imagerie 3D OCT, transformation de base OCT et mouvement de la scène a été présenté dans la vidéo avec une vitesse de 5 x. Aperçus des images de structures traitées OCT des sphéroïdes sont aussi présentées. S’il vous plaît cliquez ici pour voir cette vidéo. (Clic droit pour télécharger.)
Les auteurs ne divulguer aucun intérêt concurrent.
Tomographie par cohérence optique (OCT), une technologie d’imagerie en trois dimensions, a été utilisé pour surveiller et caractériser la cinétique de croissance des sphéroïdes multicellulaires de tumeur. Une quantification volumétrique précise des sphéroïdes de tumeur à l’aide d’un voxel comptage approche et la détection de tissu mort exempte d’étiquette dans les sphéroïdes basé sur contraste intrinsèque d’atténuation optique, ont été démontrées.
Ce travail a été soutenu par la NSF accorde IDBR (DBI-1455613), PFI:AIR-TT (PII-1640707), fonds de démarrage de subventions R21EY026380, R15EB019704 et R01EB025209 et l’Université Lehigh NIH.
| Custom Spectral Domain OCT imaging system | Développé dans notre laboratoire | ||
| Diode superluminescente (SLD) | Thorlabs | SLD1325 | source lumineuse |
| 2× ; 2 coupleur à fibre fusionnée monomode, rapport de division 50:50 | AC Photonics | WP13500202B201 | |
| Bras de référence | Lens Tube|||
| Thorlabs | |||
| Adapter | Thorlabs | ||
| Lentille de collimation | Thorlabs | AC080-020-C | |
| Objectif de mise au point | Thorlabs | ||
| Monture miroir cinématique | Thorlabs | ||
| Miroir | Thorlabs | ||
| Platine de translation 1D | Thorlabs | ||
| Filtre à densité neutre continue | Thorlabs | ||
| Poteau pédestre | Thorlabs | ||
| Fourche de serrage | Thorlabs | Sample ArmTube d’objectif Thorlabs||
| Adaptateur | Thorlabs | ||
| Lentille collimatrice | Thorlabs | AC080-020-C | |
| Galvanomètre | Thorlabs | ||
| relais Thorlabs AC254-100-C | |||
| deux lentilles de relais pour faire une configuration de télescope | |||
| Triangle Miroir Monture | Thorlabs | ||
| Miroir | Thorlabs | ||
| Objectif | Mitutoyo | ||
| Poteau Porteur | Thorlabs | ||
| Fourche de serrage | Thorlabs Contrôleur de | ||
| polarisation | Thorlabs | ||
| 30mm Cage Mount | Thorlabs | ||
| Cage Rod | Thorlabs | ||
| Stage | |||
| 3D motorized | translation stage Beijing Mao Feng Optoelectronics Technology Co., Ltd. | JTH360XY | |
| 2D Tilting Stage | |||
| Rotation | |||
| Plateau Plaque | Imprimé | en 3D | |
| Thorlabs | |||
| Adaptateur | Thorlabs | ||
| Lentille de collimation | Thorlabs | AC080-020-C | |
| Réseau | Wasatch | G = 1145 lpmm | |
| Objectif F-thêta | Thorlabs | FTH-1064-100 | |
| InGaAs Capteur de caméra à balayage linéaire | Unlimited | SU1024-LDH2 | |
| Name | Company | Numéro de catalogue | Commentaires |
| Composant de culture cellulaire | |||
| HCT 116 Lignée cellulaire | ATCC | CCL-247 | |
| Flacon de culture cellulaire | SPL Life Sciences | 70025 | |
| Pipette | Fisherbrand | 14388100 | |
| Pointes de pipette | Sorenson Bioscience | 10340 | |
| Gibco GlutaMax DMEM | Thermo Fisher Scientific | 10569044 | |
| Sérum de veau fœtal, certifié, origine américaine | Thermo Fisher Scientific | 16000044 | |
| Antibiotique-Antimycosique (100X) | Thermo Fisher Scientific | 15240062 | |
| Corning 96 puits transparent à fond rond à très faible fixation Microplaque | Corning | 7007 | |
| Gibco PBS, pH 7,4 | Thermo Fisher Scientific | 10010023 | |
| Gibco Trypsine-EDTA (0.5 %) | Thermo Fisher Scientific | 15400054 | |
| Forma Series II 3110 Incubateurs CO2 à chemise d’eau | Thermo Fisher Scientific | 3120 | |
| Gants | VWR | 89428-750 | |
| Parafilm | Sigma-Aldrich | P7793 | |
| Pipettes de transfert | Globe Scientific | 138080 | |
| Centrifugeuse | Eppendorf | 5702 R | Pour centrifuger le tube de 15 mL |
| Centrifugeuse | NUAIRE | AWEL CF 48-R | Pour centrifuger la plaque à 96 puits |
| Microscope | Olympus | ||
| Nom | Entreprise | Numéro de catalogue | Commentaires |
| Scanner de lames numérique | Leica | Aperio AT2 | Obtenir des images histologiques haute résolution |
| Service d’histologie | Histowiz | Demander un service de coloration histologique et immunohistologique du sphéroïde tumoral | |
| Nom | Entreprise | Numéro de catalogue | Comments |
| Liste des PTOM commerciaux | |||
| système SD-OCT | Thorlabs | Telesto Series | |
| SD-OCT | Wasatch Photonics | WP OCT 1300 nm | |
| Nom | Company | Numéro de catalogue | Comments |
| >Software for Data Analyses | |||
| Basic Image Analysis | NIH | ImageJ | Fiji fonctionne également. |
| Rendu 3D Thermo | Fisher Scientific | Amira | Logiciel commercial. Option 1 |
| : Rendu 3D Bitplane | Imaris | Logiciel commercial. Variante 2. Utilisé dans le protocole | |
| OCT logiciel | d’acquisition développé sur mesure en C++. | ||
| Contrôle de scène | Beijing Mao Feng Optoelectronics Technology Co., Ltd. | MRC_3 | Incorporé dans le code d’acquisition OCT personnalisé, |
| de | traitement OCT | développé sur mesure en C++. Utilisez le GPU. Incorporé dans le code d’acquisition OCT personnalisé. | |
| morphologique et physiologique | développée sur mesure dans MATLAB |