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Il protocollo descritto sopra è stato eseguito (Figura 1) su maschi di topi UM-HET3 di 20 mesi. Ai topi è stato somministrato tramite veicolo (Control) o un cocktail di riprogrammazione chimica (Treated) utilizzando minipompe osmotichemodello 2004 53. I fegati sono stati poi sezionati e fotografiati su un microscopio confocale Airyscan2 prima di elaborare gli z-stack utilizzando la pipeline di analisi.
Le immagini 3D di fluorescenza venivano elaborate e analizzate utilizzando il software ZEISS arivis Pro 4.1.2. Prima della segmentazione dei mitocondri, l'algoritmo di potenziamento delle particelle veniva applicato per ridurre il rumore delle immagini e rimuovere la luce di fondo, fuori fuoco, autofluorescenza e/o fluorescenza proveniente da legami non specifici. L'aumento delle particelle amplifica selettivamente il segnale da un dato diametro. Dopo la riduzione del rumore, i singoli mitocondri sono stati segmentati in 3D utilizzando l'algoritmo Blob Finder, che rileva oggetti in base ai massimi locali di intensità all'interno di un intervallo di dimensioni definito. Infine, la segmentazione degli oggetti riduce ogni taglio 2D a un'immagine binaria.
Per illustrare il flusso di lavoro di segmentazione, la Figura 2 presenta slice ottiche rappresentative in ogni fase della pipeline di elaborazione per campioni di controllo e trattati. L'immagine a fluorescenza grezzo mostra il segnale Tom20 non elaborato, che contiene una miscela di fluorescenza mitocondriale specifica e fondo indesiderato, luce fuori fuoco e autofluorescenza. Dopo l'applicazione del denomore per potenziamento particellare, il segnale di fondo è stato sostanzialmente ridotto e la fluorescenza residua è confinata a strutture discrete e ben definite (Figura 2). Questo si traduce in una rappresentazione più pulita dei confini mitocondriali, facilitando una segmentazione accurata.
L'output della segmentazione del Blob Finder è mostrato in verde. Per confermare che gli z-stack siano segmentati con precisione, le sezioni 2D denodatate con le associate immagini binarie segmentate sono state sovrapposte (Figura 2). Se il processo di segmentazione è sufficientemente ottimizzato, si dovrebbe osservare una forte e costante co-localizzazione della fluorescenza mitocondriale con gli oggetti binari. Se il processo di segmentazione è sovra-segmentazione (cioè, la suddivisione dei singoli mitocondri in più oggetti) o la sotto-segmentazione (cioè la combinazione di più mitocondri in uno), si adattano i parametri di segmentazione. L'ispezione visiva degli inserti conferma una segmentazione di alta qualità: gli oggetti rilevati co-localizzano con precisione il segnale di fluorescenza Tom20 denodata, senza alcuna evidenza di sovrasegmentazione, sovradimensionamento degli oggetti, fusione inappropriata di mitocondri spazialmente adiacenti in singoli oggetti, o generazione di oggetti spuri in regioni prive di alcun segnale Tom20. Questo livello di fedeltà di segmentazione è stato costantemente raggiunto sia su campioni di controllo che trattati, dimostrando che i parametri della pipeline ottimizzati nel software arivis di ZEISS sono robusti e generalizzabili tra i gruppi sperimentali. Insieme, questi risultati convalidano l'approccio di segmentazione e supportano l'affidabilità delle misurazioni morfologiche da esso derivate.
Gli oggetti segmentati possono essere misurati per parametri mitocondriali come volume, sfericità e superficie (Figura 3). Per tenere conto del gran numero di mitocondri rilevati per campione biologico e della non indipendenza dei singoli organelli all'interno di una cellula, sono stati calcolati valori mediani per campione e utilizzati come unità di confronto statistico. Le differenze tra gruppi sono state valutate utilizzando il test di Wilcoxon. I campioni trattati hanno mostrato un volume e una superficie mitocondriali significativamente maggiori rispetto ai controlli, indicando che la riprogrammazione chimica induce un rimodellamento sostanziale della morfologia mitocondriale.
Infine, i mitocondri segmentati possono essere classificati in diversi sottotipi54,55 (Figura 4). Il metodo delgomito 56 è stato utilizzato per determinare il numero ottimale di cluster per il clustering k-media 57,58 (Figura 4A). Successivamente, utilizzando k = 4 cluster, sottocampioni casuali di mitocondri per i gruppi di controllo e trattati sono stati tracciati tramite una riduzione della dimensionalità per approssimazione e proiezione uniforme della varietà (UMAP) (Figura 4B), colorati sia per sottotipo mitocondriale (a sinistra) sia per gruppo di trattamento (a destra). Infine, sono state tracciate le proporzioni di ciascun sottotipo mitocondriale (Figura 4C) per i gruppi Control e Treated. Nel gruppo trattato, vi sono stati meno mitocondri frammentati ma nessuna variazione significativa nella proporzione di mitocondri in rete o allungati.

Figura 1: Panoramica del protocollo. I topi vengono trattati con farmaci o un veicolo per un massimo di 6 settimane utilizzando l'impianto di minipompa osmotica sottocutanea (1). Dopo il trattamento, i tessuti del topo vengono sistemati, infiltrati con il saccarosio, incorporati nel composto OCT e criosezionati (2). Le sezioni tissutali vengono quindi colorate con anticorpi contro Tom20 e anticorpi secondari marcati con Alexa Fluor 568 (3). Gli z-stack a super-risoluzione vengono raccolti su un microscopio confocale a scansione puntuale Airyscan2 (4), e gli z-stack processati denosed sono segmentati in arivis per quantificare la morfologia mitocondriale (5). Clicca qui per visualizzare una versione più grande di questa figura.

Figura 2: Pipeline automatizzato per l'analisi della segmentazione mitocondriale e morfologia.
Singole fette ottiche rappresentative da campioni Control (pannelli superiori) e Treated (pannelli inferiori). Il segnale di immunofluorescenza Tom20 è mostrato in grigio (a sinistra). La stessa immagine dopo la riduzione del rumore viene visualizzata in grigio, seguita dall'output della segmentazione che evidenzia in verde gli oggetti mitocondriali rilevati. L'immagine unita mostra la sovrapposizione tra il segnale denosed e gli oggetti segmentati. Gli inserti mostrano viste a ingrandimento più elevato delle regioni indicate, illustrando gli effetti della riduzione del rumore e la precisione della segmentazione. Clicca qui per visualizzare una versione più grande di questa figura.

Figura 3: Morfologia mitocondriale nei gruppi di controllo e trattato. I box plot mostrano l'intervallo mediano ± interquartile dei valori mediani per campione (n = 10 per gruppo). Ogni punto rappresenta un campione biologico, riassunto come la mediana di tutti i mitocondri rilevati all'interno di quel campione. Volume e superficie sono visualizzati su una scala log10 . I gruppi sono stati confrontati utilizzando i test di somma dei rangi di Wilcoxon. Livelli di significatività: ns p ≥ 0,05, **p < 0,01, ***p < 0,001. Clicca qui per visualizzare una versione più grande di questa figura.

Figura 4: Classificazione morfometrica non supervisionata dei sottotipi mitocondriali. (A) Grafico del gomito che mostra la somma totale dei quadrati all'interno del cluster (WSS) in funzione del numero di cluster (k), calcolato su un sottocampione casuale di 10.000 mitocondri. Il punto di flessione a k = 4 è stato selezionato come numero ottimale di cluster per l'analisi a valle. (B) (Sinistra) Riduzione della dimensionalità UMAP delle caratteristiche morfometriche mitocondriali (n = 20.000 mitocondri campionati casualmente), colorata in base al sottotipo assegnato. Sono stati identificati quattro sottotipi morfologicamente distinti: frammentati (piccoli, alta sfericità), allungati (lunghi e bassi sferici), reticolati (grandi, irregolari) e intermedi. (Destra) Proiezione UMAP colorata per gruppo sperimentale (Controllo vs. Trattato) che mostra la distribuzione di ciascun gruppo nello spazio morfologico. (C) Proporzioni per campione di ciascun sottotipo mitocondriale in ogni gruppo sperimentale. Ogni punto dati rappresenta un campione biologico (n = 10 per gruppo). I diagrammi a scatole mostrano l'intervallo interquartile e la mediana, con baffi che si estendono fino a 1,5 volte l'intervallo interquartile. Le proporzioni dei sottotipi sono state confrontate tra i gruppi utilizzando il test della somma dei rangi di Wilcoxon, e i valori p sono stati corretti per confronti multipli utilizzando il metodo Benjamini-Hochberg. ns p ≥ 0,05, ****p < 0,0001. Clicca qui per visualizzare una versione più grande di questa figura.
File supplementare 1: Esempio di pipeline arivis. Clicca qui per scaricare questo file.
File supplementare 2: Script R per quantificare la morfologia mitocondriale e le popolazioni di sottotipi.Clicca qui per scaricare questo file.