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I collageni fibrillari sono componenti ECM strutturali prominenti. La loro organizzazione cambia la funzione tissutale di impatto e sono probabilmente associati alla progressione di molte malattie che vanno dall'osteogenesi imperfetta1,disfunzione cardiaca2e guarigionedelle ferite 3 a diversi tipi di cancro tra cuiil seno 4,5,6,ovarico7,8,rene 9e tumori pancreatici10. Molte modalità di imaging consolidate possono essere utilizzate per visualizzare collagene fibrilla come microscopia di seconda generazionearmonica 11,macchie o coloranti in combinazione con microscopia a campo luminoso o fluorescenza o microscopia a luce polarizzata12,microscopia a polarizzazione a cristalli liquidi (LC-PolScope)13e microscopia elettronica14. Man mano che l'importanza dell'organizzazione del collagene fibrilla è diventata più chiara e l'uso di questi metodi è aumentato, è cresciuta anche la necessità di migliori approcci di analisi delle fibre di collagene.
Ci sono stati molti sforzi per sviluppare metodi computazionali per la misurazione automatizzata del collagene fibrilla. Gli strumenti software liberamente disponibili si concentrano principalmente sul calcolo dell'allineamento o dell'orientamento della fibra adottando il primo tensore derivato o di struttura per i pixel15,16o l'analisi dello spettro basata sulla trasformazione di Fourier per i riquadriimmagine 17. Tutti questi strumenti sono soggetti a limitazioni come il requisito di passaggi manuali, imprecisione nel rilevamento del bordo della fibra in uno sfondo rumoroso o mancanza di caratterizzazione localizzata delle funzionalità.
Rispetto ad altri strumenti software liberi open source liberamente disponibili, i metodi descritti in questo protocollo utilizzano ct, un metodo ottimale, multiscala, di rappresentazione direzionale dell'immagine, per rimuovere il rumore dalle immagini di collagene fibrillare e migliorare o tracciare i bordi delle fibre. Le informazioni sulla posizione e l'orientamento possono essere fornite direttamente da una fibra piuttosto che utilizzando le informazioni indirette per pixel o per finestra per dedurre le metriche dell'organizzazione delle fibre. Questo framework basato su CT18,19,20,21 può quantificare l'organizzazione della fibra su base globale, ROI o fibra, principalmente tramite due pacchetti separati, ma collegati, denominati "CT-FIRE"18,21 e "CurveAlign"19,21. Per quanto riguarda l'implementazione del software, in CT-FIRE, i coefficienti CT su più scale possono essere utilizzati per ricostruire un'immagine che migliora i bordi e riduce il rumore. Quindi, un singolo algoritmo di estrazione della fibra viene applicato all'immagine ricostruita dalla TC per tenere traccia delle fibre per trovare i loro punti di centro rappresentativi, estendere i rami di fibra dai punti centrale e collegare i rami di fibra per formare una rete in fibra. In CurveAlign, i coefficienti CT su una scala specificata dall'utente possono essere utilizzati per tenere traccia dell'orientamento della fibra locale, dove l'orientamento e le posizioni delle curvelet vengono estratti e raggruppati per stimare l'orientamento della fibra nelle posizioni corrispondenti. Questo quadro di quantificazione risultante è stato sviluppato per più di dieci anni e si è evoluto notevolmente in molti aspetti come la funzionalità, l'interfaccia utente e la modularità. Ad esempio, questo strumento può visualizzare l'orientamento della fibra locale e consente all'utente di misurare fino a trenta caratteristiche della fibra, tra cui proprietà individuali della fibra come lunghezza, angolo, larghezza e rettilineità, nonché misurazioni di massa come densità e allineamento. Inoltre, l'utente può misurare l'angolo della fibra rispetto ai limiti segmentati manualmente o automaticamente, il che, ad esempio, svolge un ruolo importante nello sviluppo di biomarcatori basati su immagini nel cancro al seno22 e negli studi sul cancro al pancreas10. Questa piattaforma fornisce diversi moduli di funzionalità, tra cui quelli per l'analisi del ROI, la creazione automatica dei limiti e la post-elaborazione. Il modulo ROI può essere utilizzato per annotare diverse forme di ROI e condurre analisi del ROI corrispondenti. Ad esempio, il modulo automatico di creazione dei limiti può essere utilizzato per registrare immagini a campo luminoso ematossilina ed eosina (H&E) con immagini di seconda generazione armonica (SHG) e generare la maschera immagine dei confini tumorali dalle immagini H&E registrate. Il modulo di post-elaborazione può aiutare a facilitare l'elaborazione e l'integrazione di file di dati di output da singole immagini per possibili analisi statistiche.
Questa piattaforma di quantificazione non richiede una precedente esperienza di programmazione o elaborazione delle immagini e può gestire set di dati di grandi dimensioni tra cui centinaia o migliaia di immagini, consentendo una quantificazione efficiente dell'organizzazione del collagene per applicazioni biologiche o biomediche. È stato ampiamente utilizzato in diversi campi di ricerca da molti ricercatori in tutto il mondo, incluso noi stessi. Ci sono quattro pubblicazioni principali su CT-FIRE e CurveAlign18,19,20,21, di cui le prime tre sono state citate 272 volte (a 2020-05-04 secondo Google Scholar). Una recensione delle pubblicazioni che hanno citato questa piattaforma (CT-FIRE o CurveAlign) indica che ci sono circa 110 articoli di riviste che l'hanno utilizzata direttamente per la loro analisi, in cui circa 35 pubblicazioni sono state collaborative con il nostro gruppo e le altre (~ 75) sono state scritte da altri gruppi. Ad esempio, questa piattaforma è stata utilizzata per i seguenti studi: tumore alseno 22,23,24, tumore al pancreas10,25,cancro aireni 9,26,guarigione delleferite 3,27,28,29,30,cancro alle ovaie8,31,7, legamento uterosacrale 32, dentina ipofosfatmica32,dentina ipofosfatmica33 , carcinoma a cellule basali34,sarcoma ipossico35,tessuto cartilagineo36,disfunzione cardiaca37,neuroni38,glioblastoma39,contrazioni linfatiche40,cacffold fibrosi41,cancro gastrico42,microtubulo43e fibrosivescicale 44. La figura 1 dimostra l'applicazione di imaging tumorale di CurveAlign per trovare le firme di collagene associate al tumore del cancro alseno 19 dall'immagine SHG. Nella figura 2 viene descritto un flusso di lavoro schematico tipico di questa piattaforma. Sebbene questi strumenti siano stati esaminati tecnicamente18,19,21e un normale protocollo20 per l'analisi dell'allineamento con CurveAlign, potrebbe essere utile anche un protocollo visivo che dimostri tutte le funzionalità essenziali. Un protocollo visualizzato, come presentato qui, faciliterà il processo di apprendimento dell'utilizzo di questa piattaforma e affronterà in modo più efficiente i problemi e le domande che gli utenti potrebbero avere.