$$\rightleftharpoonup{xx}$$
$$\longleftharp{xx}$$,
$$\longrightharp{xx}$$,
סוכרת מתאר קבוצה של מחלות מטבוליות המאופיינת ברמות גבוהות של גלוקוז בדם כתוצאה של ייצור אינסולין לא מספיק מאובדן או תפקוד לקוי של תאי ביתא איון הלבלב, לעתים קרובות מלווה תנגודת לאינסולין. סוג 1 (T1D) וסוכרת מסוג 2 (T2D) הן מחלות מורכבות שבהן התפקוד הפרוגרסיבי של תאי הביתא גורם להתפתחות מחלות. T1D הוא זירז על ידי התקפה אוטואימונית על תאי בטא, בעוד T2D נחשב מונע על ידי גורמים מטבוליים, אם כי עם ראיות גוברות של דלקת מערכתית בדרגה נמוכה1. השתלת איונים אנושיים תורמים, במיוחד לחולים T1D, מציע את הפוטנציאל לספק שליטה גליקמית פיזיולוגית. עם זאת, מחסור של תורמי רקמות וחינוך איון עני מנע השתלת איון להפוך לאפוביה טיפולית הזרם המרכזי. חלק ניכר של שתל האי הפונקציונלי אובד בתקופה שלאחר השתלה מיידית (24-48 שעות) בשל הסביבה המארח היפוקסית, דלקתית, אימונוגנית2,,3. כדי להעריך את היעילות של שיטות התערבות לשיפור הישרדות איון, ניטור מתמשך של השתלות כאלה הוא הכרחי.
בטכניקות vivo כדי למצוא את גורלם של איונים הלבלב האנושי מושתלים לאחר השתלה עדיין נשאר אתגר עבור סוכרת מחקר4,5. עד כה, טכניקות הדמיה לא פולשניות, כולל טומוגרפיה פליטת פוזיטרונים (PET), הדמיית תהודה מגנטית (MRI), או אולטרסאונד (ארה"ב) להראות פוטנציאל לכמת והערכה פונקציונלית של איים מושתלים בתנאיםניסיוניים 5. עם זאת, בהתחשב בגדלים הקטנים של איון, מדידות כמותיות על ידי אותם מודאליות סובלות מרזולוציה לא מספקת. התא הקדמי של העין (ACE) כאתר השתלה לתצפית הוא פתרון הדמיה מבטיח שאינו פולשני המציע רזולוציה מרחבית גבוהה יותר ביעילות וניטור תכופים על פני תקופותארוכות 6. שיטה זו נוצלה בהצלחה כדי ללמוד ביולוגיה איון העכבר (נבדק ביאנג ואח'. 7), תגובות חיסוניותאוטואימוניות 8, כמו גםהשתלת איוןאנושי 9,10.
כאן שיטת השתלת ACE משולבת עם גישה 2-פוטן הדמיה לחקור את הדינמיקה של תהליך הלבלב האנושי הלבלב engraftment על ידי הקלטות רציפות וחוזרות על עצמן על שתלי אי בודדים עד 10 חודשים לאחר ההשתלה. תכונות הדמיה multiphoton של עומקי הדמיה גדולים יותר והפחתת פוטו-בליך הכולל ונזק לצילום להתגבר על מגבלות ההדמיה של מיקרוסקופ confocal11. כימות של הדמיית פלורסנט כרוכה במספר שלבים, כולל הכנת מדגם איון, השתלת איון, רכישת תמונה, סינון תמונות להסרת רעש איון או רקע, פילוח, כימות וניתוח נתונים. השלב המאתגר ביותר הוא בדרך כלל חלוקה למחיצות או פילוח של תמונה לחלקים או לאזורים מרובים. הדבר עשוי לכלול הפרדת אות מרעש רקע, או אזורי קיבוץ באשכולות של voxels בהתבסס על קווי דמיון בצבע או צורה כדי לזהות ולתייג voxels של אמצעי אחסון תלת-מית-מיוידי המייצג כלי דם של איון, לדוגמה. לאחר המקטע, סטטיסטיקה כגון גדלי אמצעי אחסון של אובייקט היא בדרך כלל פשוטה לחילוץ. מסופקת שיטה לכמת ולחילוץ של נתוני ההדמיה, כגון פילוח ופריט חזותי של נתונים. תשומת לב מיוחדת משולמת להסרת autofluorescence איונים אנושיים והבחנה בין כלי דם איון כמוסה איון ויוצרים תאים נמען.