באמצעות מתאם תמונה דיגיטלי לאפיין זנים מקומיים בדגימות רקמת כלי דם
24 בינואר 2016
אנו מתארים את השימוש במתאם תמונה דיגיטלית כדי לאפיין את שדה מתח פני השטח המקומי על דגימות רקמת כלי דם העונות לבדיקת מתיחה חד-צירית. מדידות אלו מאפשרות כימות מדויק של התגובה המכנית של הדגימה ויצירת יחסי מתח-מתח מכוננים.
המטרה הכוללת של פרוטוקול זה היא לאפיין את שדה מתח פני השטח המקומי בדגימות רקמת כלי דם. זה מושג באמצעות טכניקת מתאם תמונה דיגיטלית עם בדיקת מתיחה חד צירית. שיטה זו יכולה לעזור לענות על שאלות מפתח בתחום מכניקת הרקמות הרכות ובאופן ספציפי לספק מידע לזיהוי וביטול מודלים חישוביים ומתמטיים מתוחכמים יותר ויותר של רקמת כלי הדם.
היתרון העיקרי של טכניקה זו המאפשרת כימות מדויק של הטרוגיות שדה מתח על פני המדגם, שהיא פונקציה של תכונות חומר טבועות, גיאומטריית סמלים ואופן בדיקה משומש. ברגע שהרקמה מגיעה למעבדה, בודדו את אבי העורקים הבטני מהרקמה הסובבת באמצעות מספריים ומלקחיים כירורגיים. לאחר מכן, שטפו את הכלי שלוש פעמים באמצעות מזרק מלא ב-PBS.
לאחר השטיפות, השתמש במספריים ובמלקחיים כדי להסיר כמה שיותר רקמה פריוסקולרית, מבלי לפגוע בשלמות הדגימה. לאחר מכן, על החלק האמצעי של הכלי, מקם סכין גילוח חד, בניצב לציר האורך של הכלי וקוצץ את הכלי שלוש פעמים כדי ליצור שתי דגימות טבעת. לאחר מכן, מקם להב על אחת הטבעות כדי לבצע חתך רדיאלי.
פורסים היטב את הטבעת ליצירת דגימה בצורת רצועה לבדיקה מכנית חד צירית. עשה זאת לשתי הטבעות. אחסן זמנית את שתי הדגימות בצלחת פטרי זכוכית 100 מ"מ שקועה ב-PBS.
כדי לנמר את משטח הדגימה יש מברשת אוויר מוכנה לריסוס צבע סימון רקמות. חבר את מברשת האוויר לשסתום לחץ המוגדר לייצור 100 psi. לאחר מכן, הוסף את צבע סימון הרקמות.
יש לכייל את קוטר הזרבובית לקוטר כתמים בין 60 ל-100 מיקרון. לאחר מכן, רססו צבע סימון רקמות על המשטח האינטימי של הדגימה למשך כחמש שניות. עשה זאת שלוש פעמים כדי להבטיח שתבנית הכתמים מכסה באופן אחיד את משטח הדגימה.
כדי להתחיל, הרכיב את הדגימה למנגנון הבדיקה. ראשית, חבר כל קצה של הדגימה לרצועת פלסטיק באמצעות דבק רקמות. מניחים פלסטיק על החלק העליון והתחתון של הדגימה עם הדבק, ויוצרים כריך.
הנח את הדגימה שטוחה על קרש חיתוך רקמות ולאחר מכן מדוד את מידותיה באמצעות קליפר דיגיטלי. לאחר מכן, הפעל את בקרות המערכת עבור מכשיר הבדיקה. במסך הבית של בקרת המערכת, בחר צורת גל בשורת המשימות הממוקמת בכרטיסיה הגדרה.
לאחר מכן, כוונן את מיקום האחיזה העליונה של הבודק המכני לארבעה מ"מ שלילי כדי לספק הארכה של 4 מ"מ ביחס למיקום ההתחלתי המיועד במערכת. כעת, אבטח בעדינות רצועת פלסטיק אחת לאחיזה העליונה של הבודק המכני ואפשר לדגימה לתלות בחופשיות. לאחר מכן, התאם את מיקום האחיזה התחתונה כך שניתן יהיה לאבטח את הקצה החופשי של הדגימה ללא הארכה.
לאחר מכן, אבטח בעדינות את רצועת הפלסטיק המחוברת לקצה החופשי, לתוך האחיזה התחתונה של הבוחן. כאשר המדגם מותקן, אפס את תא העומס של המערכת. לאחר מכן מדוד את אורך הדגימה והשתמש בו כאורך הייחוס בעת חישוב זנים היקפיים גלובליים.
כעת, בבקרת התוכנה, היכנס לפרוטוקול הבדיקה המכנית. כאן מוחלים ארבעה מחזורי תזוזה חד-ציריים. כל מחזור מאריך את אורך המדגם ב-18 אחוזים בקצב תזוזה של 0.01 מ"מ לשנייה.
כדי לתעד את הבדיקה, צלם תמונה כל כמה שניות. מקם מצלמה במרחק של 1.5 מ' ממסגרת הטעינה, בניצב לדגימה ומקד אותה בדגימה. בתוכנת לכידת התמונות, באפשרות בחר מערכת"בחר PGR2, ולאחר מכן הגדר את נתיב הפרויקט לשמירת התמונות לניתוח.
לחץ על סמל ריבוע הזמן וציין את מרווח הרכישה כ-5 שניות. כעת, ייבא את התמונה שהתקבלה. התקרב לנקודה בודדת ולאחר מכן ספור את מספר הפיקסלים בתוך כתם בודד זה.
לאחר אימות איכות דפוס הכתמים, לחץ בו-זמנית על סמל ההפעלה במערכת ועל סמל ההתחלה בתוכנת לכידת התמונות כדי להתחיל את הבדיקה. לאורך הפרוטוקול, יש לרסס לסירוגין PBS על הדגימה כדי שלא תתייבש. עם זאת, עשה זאת בכל פעם שהוא נמצא במצב לא נטען ולא במהלך רכישת נתונים.
לאחר פתיחת תוכנת ניתוח התמונות, לחץ על הכרטיסייה תמונות מנומר ובחר את כל התמונות שיש לנתח. לאחר מכן, לחץ על כלי המלבן ובחר את אזור העניין בתמונה הראשונה. לאחר מכן, הזן גודל תת-ערכה של 31 על 31 פיקסלים וגודל צעד של חמישה פיקסלים.
כעת לחץ על הכרטיסייה התחל ניתוח" בתוכנה והגדר את האינטרפולציה למלכודת 8 אופטימלית. כמו כן, הגדר את הקריטריון כאפס הפרשי ריבועים מנורמלים ואת אפשרות משקלי תת-הקבוצה כגאוציאנית. בדוק את אפשרויות הסף.
הם צריכים להיות בברירת המחדל. לאחר מכן, לחץ על לשונית המשנה לאחר עיבוד תחת הכרטיסייה התחל ניתוח. בחר באפשרות, חישוב מחרוזת"והשאר את גודל המסנן וסוג המסנן כברירת המחדל.
הגדר את סוג הטנזור ל-Lagrange. לבסוף, בחר את כרטיסיית הנתונים ולאחר מכן בחר תמונה מנותחת כדי להמחיש את שדה מתח פני השטח. DIC דו-ממדי בשילוב עם בדיקות מכניות חד-ציריות, שימש למדידת שדה מתח פני השטח של דגימת רקמת כלי דם, במצבים מעוותים שונים.
האופי הויסקו-אלסטי של הרקמה בולט במידת ההיסטרזיס בעקומות התזוזה הנמוכה לפני ההתניה המכנית. עם זאת, עם התניה מוקדמת, ההיסטרזיס הצטמצם בהדרגה. כצפוי, ערכי המתח ההיקפי המקומי עלו עם תזוזה של הדגימה המיושמת.
המתח ההיקפי היה בדרך כלל פחות קרוב למרכז הדגימה בהשוואה לממשק אחיזת הדגימה. בכיוון האורך, מתח הדחיסה הלא אחיד שנוצר על פני השטח האינטימי של הדגימה גדל ככל שהדגימה התרחבה בהדרגה. שינויי הצבע בתוך קווי המתאר עבור מדידות מתח השדה המלא, מראים בבירור את האופי ההטרוגני הגבוה של אבי העורקים כאשר הוא נתון לעומס מתיחה חד-צירי נומינלי.
מקדמי השונות של שדות מתח פני השטח בכיוונים אורתוגונליים חושבו לאחר מכן בכל מצב ניסוי. השונות במתח פני השטח נמצאה כבעלת קשר הפוך עם הרחבת הדגימות. רמת ההטרוגניות הגבוהה בתגובת החומר מכומתת בטבלה על ידי מקדם השונות, או CV.לאחר צפייה בסרטון זה, אתה אמור להבין היטב כיצד לכמת את התגובה המכנית המקומית של פני השטח באמצעות מתאם תמונה דיגיטלי יחד עם בדיקת מתיחה חד צירית של דגימות רקמת כלי דם.
לאחר פיתוחה, טכניקה זו סללה את הדרך לחוקרים בתחום מכניקת הרקמות הרכות לחקור תגובה מכנית פיזיולוגית, פתולוגית ומווסתת של רקמת כלי הדם.
צפו בתמליל המלא וקבלו גישה לאלפי סרטונים מדעיים
סקירה כללית
מחקר זה מתאר את השימוש בקורלציה של תמונות דיגיטליות לתיאור שדה המאמץ המקומי על משטחי רקמות כלי דם שנבדקו במבחן מתיחה חד-צירית. שיטה זו מאפשרת כימות מדויק של התגובה המכנית של הדגימות ומסייעת ביצירת יחסי לחץ-מאמץ מכוננים.
רכיבי מחקר מרכזיים
תחום המדע
- מכניקת רקמות רכות
- ביומכניקה
- ניתוח רקמת כלי דם
רקע
- הבנת התכונות המכניות של רקמות כלי דם חיונית ליישומים ביו-רפואיים שונים.
- קורלציה של תמונות דיגיטליות היא שיטה אופטית ללא מגע המשמשת למדידת עיוות.
- מבחן מתיחה חד-צירית מספק תובנות לגבי ההתנהגות המכנית של חומרים.
- אפיון שדות מאמץ יכול לסייע באימות מודלים חישוביים של רקמות כלי דם.
מטרת המחקר
- לאפיין את שדה המאמץ המקומי על משטחי רקמות כלי דם.
- לשפר את ההבנה של מכניקת רקמות רכות.
- לספק נתונים לאימות מודלים חישוביים של רקמת כלי דם.
שיטות ששימשו
- טכניקת קורלציה של תמונות דיגיטליות.
- מבחן מתיחה חד-צירית של דגימות רקמת כלי דם.
- בידוד אבי העורקים הבטנית מהרקמה הסובבת.
- שטיפת כלי הדם ב-PBS להכנה לבדיקה.
תוצאות עיקריות
- כימות מדויק של הטרוגניות שדה המאמץ על משטח הדגימה.
- זיהוי תכונות חומר טבועות המשפיעות על תגובת המאמץ.
- תובנות לגבי השפעת הגיאומטריה ומצב הבדיקה על מדידות המאמץ.
- נתונים התומכים בפיתוח יחסי לחץ-מאמץ מכוננים.
מסקנות
- הטכניקה של קורלציה של תמונות דיגיטליות יעילה לניתוח מכניקת רקמות כלי דם.
- שיטה זו מספקת נתונים קריטיים לשיפור מודלים חישוביים.
- הבנת שדות המאמץ יכולה להוביל לתובנות טובות יותר להתנהגות הרקמה תחת לחץ.
שאלות נפוצות
Executive Industry Relevance
Accurate characterization of local strain heterogeneity in vascular tissue is critical for de-risking computational models used in cardiovascular device design and preclinical safety assessment. This method enables precise quantification of mechanical behavior under physiologically relevant loading, supporting target validation in vascular pathophysiology research. By improving predictive confidence in tissue response models, it informs early go/no-go decisions in therapeutic and biomaterial development pipelines.
Strategic Applications in Biopharma R&D
Early Discovery & Target Validation
- Scientific Value: Enables interrogation of therapeutic hypotheses by quantifying local strain fields that reflect inherent material properties and pathological alterations in vascular tissue.
- Operational Value: Provides reproducible, full-field strain measurements that reduce reliance on averaged global metrics prone to error from sample heterogeneity.
- Predictive Value: Supports mechanistic de-risking by delivering high-resolution data to validate or invalidate computational models of vascular mechanics.
Screening & Assay Development
- Scientific Value: Generates quantitative, spatially resolved strain outputs suitable for establishing standardized biomechanical assays in vascular tissue screening.
- Operational Value: Enables assay readiness through speckle patterning and image capture protocols that ensure consistent, high-fidelity data acquisition across samples.
- Scalability: Supports platform reuse for evaluating engineered tissues, hydrogels, or polymeric biomaterials under uniaxial loading conditions.
Translational & Preclinical Research
- Translational Continuity: Bridges discovery-phase mechanical characterization with preclinical validation by supplying constitutive data for computational models used in device-tissue interaction studies.
- Risk-Adjusted Advancement: Quantifies strain field heterogeneity to inform safety margins and performance thresholds in vascular implant or graft development.
- Biomarker Alignment: Facilitates correlation of local strain patterns with structural or functional changes in disease-relevant vascular systems.
Pipeline & Workflow Integration
The method integrates into the discovery continuum by providing localized mechanical readouts that inform hypothesis testing, assay standardization, and data-driven model validation prior to lead identification and preclinical evaluation.
- Discovery Biology: Supports pathway clarification and biological de-risking by revealing how geometric and material factors influence local strain distribution in vascular tissue.
- Screening: Delivers assay-ready, quantitative strain maps that enable reliable comparison of tissue responses across experimental conditions.
- Analytics: Generates coefficient of variation and full-field strain tensors that allow teams to quantify heterogeneity and compare mechanical phenotypes.
- Translational Research: Connects to preclinical workflows by supplying strain-derived inputs for finite element models used in implant performance prediction.
- Enterprise Reuse: Establishes a reusable biomechanical capability applicable to native, engineered, and polymeric soft tissues across multiple projects.
Operational & Enterprise Impact
- Scientific Value: Increases predictive confidence in tissue behavior models by capturing local strain heterogeneity missed by conventional averaging approaches.
- Operational Value: Enhances reproducibility and standardization through calibrated speckle application, controlled image acquisition, and defined analysis parameters.
- Strategic Value: Reduces late-stage biological risk by improving early validation of computational models used in vascular therapeutic and device development.
- Portfolio Impact: Enables risk-based prioritization of vascular targets or biomaterials through objective, high-resolution mechanical phenotyping.
Implementation Considerations
- Requires expertise in biomechanical testing, image acquisition, and digital image correlation software for accurate strain quantification.
- Dependent on high-resolution camera systems, mechanical testers with precise displacement control, and tissue adhesive compatible with vascular samples.
- Necessitates cross-team standardization of speckle pattern quality, region of interest selection, and subset/step size parameters for reproducible results.
- Involves adaptation considerations when applying to varying tissue thicknesses, geometries, or material stiffnesses beyond vascular strips.
- Limited by surface accessibility and speckle adhesion quality, which may affect signal fidelity on highly elastic or delicate soft tissues.
