Quantificazione dell'organizzazione del collagene fibrilla con strumenti a base di trasformata curvelet
11 novembre 2020
Qui presentiamo un protocollo per utilizzare uno strumento software MATLAB open source a base di trasformata curvelet per quantificare l'organizzazione del collagene fibrilla nella matrice extracellulare dei tessuti normali e malati. Questo strumento può essere applicato a immagini con fibre di collagene o altri tipi di strutture simili a linee.
Questo strumento aiuta a quantificare i cambiamenti nell'organizzazione del collagene fibrillare nella matrice extracellulare correlati a molte malattie su una regione globale di interesse e su base di singole fibre. Questo strumento utilizza la trasformata di curvelet, un metodo ottimale di rappresentazione dell'immagine direzionale multiscala per rimuovere i disturbi dell'immagine e migliorare i bordi delle fibre. Moduli completi e di facile utilizzo consentono una quantificazione efficiente.
Per l'estrazione delle singole fibre, seguire il protocollo per aprire il CT-FIRE e fare clic su Apri file per selezionare una o più immagini di interesse. Nel pannello dei parametri, fare clic su Aggiorna e regolare la soglia di sfondo e il raggio di ricerca della nucleazione. Una volta impostati tutti i parametri, fare clic su Esegui.
Al termine dell'analisi, fare clic su qualsiasi elemento nella tabella di output per visualizzare i risultati e controllare la sottocartella ctFIREout per i file di output. Per analizzare un'area di interesse, fare clic su Apri file per caricare una o più immagini e selezionare l'immagine da annotare. Nel pannello delle opzioni di esecuzione, selezionare la regione di gestione degli interessi nel menu a discesa e fare clic su Esegui per avviare il modulo di gestione della regione di interesse.
Quindi, fai clic sul menu a discesa D del menu a discesa Disegna regione di interesse e disegna le regioni di interesse. Se è stata condotta l'analisi CT-FIRE dell'immagine completa e i risultati sono stati salvati nella directory predefinita, fare clic su una o più regioni di interesse nell'elenco delle regioni di interesse e fare clic su Analizzatore di regioni di interesse CT-FIRE per avviare il modulo di analisi della regione di interesse. Se l'analisi CT-FIRE dell'immagine completa non è stata eseguita, fare clic su una o più delle regioni di interesse nell'elenco delle regioni di interesse e fare clic su applica CT-FIRE su ROI per applicare direttamente l'analisi CT-FIRE alle regioni di interesse selezionate.
Per la post-elaborazione avanzata, selezionare la casella di controllo out. adv e fare clic su post-elaborazione per avviare l'interfaccia grafica di post-elaborazione avanzata. Nel modulo di analisi, fare clic su Seleziona file e visualizzare le fibre per consentire l'inserimento del numero di fibre in base alle etichette nella scheda delle fibre originali.
Fare clic su conferma aggiornamento per passare all'operazione di soglia e selezionare la casella di soglia per abilitare le impostazioni di soglia. Selezionare una delle quattro opzioni di soglia dal menu a discesa e immettere le soglie desiderate nel pannello delle soglie per una o più proprietà della fibra. Quindi fare clic su soglia ora per applicare le condizioni di soglia di cui sopra e controllare la figura di richiesta con il nome che termina con la visualizzazione delle metriche per vedere le fibre selezionate sovrapposte alle immagini originali con le mappe di colori personalizzate.
Una volta impostata la soglia, fare clic su Salva fibre per salvare le informazioni sulla fibra selezionata e fare clic su Genera statistiche e fare clic su OK per generare le statistiche di riepilogo. Per combinare i risultati di più immagini, selezionare la modalità batch e selezionare più immagini da analizzare prima di generare le statistiche di riepilogo come dimostrato. Per estrarre le caratteristiche della fibra basate su CT, seguire il protocollo per aprire il software CurveAlign e fare clic su Ottieni immagini nell'interfaccia utente grafica principale e selezionare una o più immagini o pile di immagini dalla finestra di richiesta.
Immettere la frazione di coefficienti di COEFF per mantenere il valore, la frazione dei coefficienti più grandi di CT che verranno utilizzati nell'analisi delle fibre e fare clic su Esegui. Ripetere l'operazione per impostare una soglia desiderata. Al termine del processo, alcune statistiche riassuntive per ogni immagine verranno visualizzate in una tabella di output e tutti i file di output verranno salvati automaticamente in una sottocartella denominata CA_out nella directory delle immagini originali.
Per estrarre le caratteristiche della fibra basate su CT-FIRE, fare clic sul menu a discesa del metodo di analisi delle fibre e selezionare Fibre CT-FIRE per utilizzare il punto centrale e l'angolo della fibra per rappresentare la fibra. Per l'analisi dell'allineamento relativo del contorno del tumore, selezionare la condizione al contorno TIFF. Aprire il software CurveAlign e fare clic su Ottieni immagini nell'interfaccia utente grafica principale e selezionare una o più immagini o pile di immagini dalla finestra di richiesta.
Nel pannello dei parametri primari, inserisci la distanza dal limite più vicino per valutare solo le fibre all'interno di questo intervallo di distanza. Nel pannello delle opzioni di output, selezionare la casella di associazione del contorno per consentire la visualizzazione del punto sul contorno associato a una fibra, un segmento di fibra o una curva e fare clic su Esegui, quindi fare clic sulla tabella di output per visualizzare i risultati. Se è stata eseguita un'analisi CurveAlign con un'immagine completa e i risultati vengono salvati nella directory predefinita, fare clic su una o più aree di interesse nell'elenco delle aree di interesse e fare clic su CurveAlign region of interest analyzer per eseguire un'analisi post-area di interesse.
Se non è stata eseguita un'analisi CurveAlign dell'immagine completa, fare clic su una o più aree di interesse nell'elenco delle aree di interesse e fare clic su applica CurveAlign sulla regione di interesse per applicare direttamente l'analisi CurveAlign alle aree di interesse selezionate. In questa immagine, si può osservare un'immagine sovrapposta di un nucleo di microarray di tessuto. Nell'ingrandimento si possono osservare le fibre parallele e perpendicolari al confine tumorale all'interno della regione di interesse.
L'immagine di sovrapposizione dell'output CurveAlign mostra i confini del tumore e le posizioni e gli orientamenti rappresentativi delle fibre. Questo metodo può essere utilizzato per quantificare non solo le fibre di collagene, ma anche altre strutture simili a linee come l'elastina e può potenzialmente facilitare la diagnosi precoce e l'analisi prognostica del cancro.
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Panoramica
Questo articolo presenta un protocollo per la quantificazione dell'organizzazione del collagene fibrillare nella matrice extracellulare mediante uno strumento basato sulla trasformata curvelet in MATLAB. Lo strumento è applicabile sia a tessuti normali che malati, migliorando l'analisi delle fibre di collagene.
Componenti Chiave dello Studio
Area della Scienza
- Neuroscienze
- Biologia
- Analisi della Matrice Extracellulare
Sfondo
- Il collagene fibrillare è fondamentale per la struttura e la funzione dei tessuti.
- Le alterazioni nell'organizzazione del collagene sono associate a numerose malattie.
- La quantificazione dell'organizzazione del collagene contribuisce alla comprensione dei meccanismi delle malattie.
- La trasformata curvelet è un metodo efficace per la rappresentazione delle immagini.
Scopo dello studio
- Fornire uno strumento intuitivo per la quantificazione dell'organizzazione del collagene.
- Facilitare l'analisi del collagene in diversi stati dei tessuti.
- Migliorare la comprensione del ruolo del collagene nelle malattie.
Metodi Utilizzati
- Utilizzo della trasformata curvelet per l'elaborazione delle immagini.
- Protocollo per l'estrazione delle singole fibre mediante il software CT-FIRE.
- Regolazione dei parametri per un'analisi ottimale delle immagini.
- Metodi di quantificazione delle fibre a livello globale e individuale.
Risultati principali
- Lo strumento quantifica in modo efficace l'organizzazione del collagene.
- Migliora il rilevamento dei margini delle fibre e riduce il rumore.
- Moduli completi supportano un'analisi efficiente.
- Applicabile a vari tipi di strutture simili a linee nelle immagini.
Conclusioni
- Lo strumento della trasformata curvelet è utile per la ricerca sul collagene.
- Fornisce informazioni sulla matrice extracellulare in condizioni fisiologiche e patologiche.
- Applicazioni future potrebbero estendersi ad altre analisi strutturali.
Domande frequenti
Rilevanza Industriale del Progetto
La quantificazione dell'organizzazione del collagene fibrillare fornisce informazioni fondamentali sul rimodellamento della matrice extracellulare, un segno distintivo della progressione del cancro e di altre malattie fibrotiche. La piattaforma basata sulla trasformata curvelet consente un'analisi riproducibile ad alto contenuto informativo della morfologia e dell'allineamento delle fibre, supportando la validazione degli obiettivi e la riduzione del rischio meccanicistico nella ricerca preclinica su oncologia e fibrosi. Fornendo caratteristiche quantitative delle fibre specifiche per localizzazione, lo strumento aumenta la fiducia predittiva nei sistemi rilevanti per la malattia e orienta le decisioni di avanzamento o interruzione nei percorsi iniziali di scoperta.
Applicazioni Strategiche nella Ricerca e Sviluppo in Biopharma
Scoperta Precoce e Validazione del Target
- Valore scientifico: Consente l'analisi dell'architettura delle fibre di collagene come parametro funzionale delle interazioni stroma-tumore nei modelli di cancro.
- Valore operativo: Fornisce metriche quantitative sulle fibre, come lunghezza, angolo, larghezza e grado di linearità, per supportare la verifica di ipotesi su bersagli stromali.
- Valore traslazionale: Facilita la riduzione del rischio biologico collegando le alterazioni della matrice extracellulare a fenotipi patologici nei contesti del cancro al seno, ovarico, renale e pancreatico.
Sviluppo di Screening e Saggi
- Prontezza del saggio: Genera dati standardizzati e resistenti al rumore sulla rilevazione dei margini delle fibre e sull'orientamento, per una quantificazione riproducibile del collagene in ampi set di immagini.
- Scalabilità: Supporta l'elaborazione in blocco di centinaia o migliaia di immagini, consentendo lo screening ad alto rendimento di composti che modulano la matrice extracellulare.
- Output quantitativo: Fornisce fino a trenta caratteristiche delle fibre, tra cui densità, allineamento e orientamento associato ai margini, per la normalizzazione del saggio e la selezione dei risultati positivi.
Ricerca Translazionale e Preclinica
- Rilevanza per la malattia: Misura direttamente il riorganizzarsi del collagene associato all'invasione del margine tumorale in campioni di microarray tissutali.
- Continuità preclinica: Permette il monitoraggio longitudinale della rettilinearità e dell'allineamento delle fibre come biomarcatori farmacodinamici negli studi di intervento terapeutico.
- Avanzamento basato sul rischio: Supporta decisioni di proseguimento o interruzione quantificando gli effetti di agenti antifibrotici o modulatori della matrice sull'integrità della rete di collagene.
Integrazione di Pipeline e Flusso di Lavoro
La piattaforma si integra nei flussi di lavoro di scoperta, dal test iniziale dell'ipotesi sul bersaglio fino alla validazione preclinica, offrendo una capacità riutilizzabile per la fenotipizzazione della matrice extracellulare in indicazioni oncologiche e fibrotiche.
- Biologia della scoperta: Supporta la riduzione del rischio meccanicistica quantificando l'organizzazione delle fibre di collagene come output funzionale della modulazione delle vie stromali.
- Screening: Permette lo sviluppo di saggi con estrazione automatica delle fibre e definizione di soglie per lo screening di composti in colture 3D o sezioni di tessuto.
- Analisi: Fornisce output statistici come l'angolo delle fibre rispetto ai margini tumorali e parametri di linearità per l'analisi comparativa tra condizioni.
- Ricerca traslazionale: Collega le alterazioni della matrice extracellulare nella fase di scoperta alla validazione preclinica tramite il tracciamento specifico delle caratteristiche delle fibre in aree di interesse.
- Riutilizzo aziendale: Offre una piattaforma standardizzata e facile da usare, distribuibile tra diversi team, per una quantificazione del collagene coerente in modelli di malattia diversi.
Impatto Operativo ed Aziendale
- Valore scientifico: Riduce l'ambiguità meccanicistica nel targeting dello stroma fornendo letture dirette e quantitative dell'organizzazione delle fibre di collagene.
- Valore operativo: Garantisce riproducibilità attraverso una riduzione automatica del rumore e un potenziamento dei contorni mediante la trasformata curvelet, minimizzando la variabilità dipendente dall'operatore.
- Valore strategico: Migliora l'efficienza del capitale consentendo l'identificazione precoce di agenti modulatori della matrice inefficaci tramite fenotipizzazione quantitativa della MEC.
- Impatto sul portafoglio: Orienta la priorizzazione corretta per il rischio collegando i cambiamenti nell'allineamento del collagene alla risposta terapeutica in modelli preclinici.
Considerazioni sull'implementazione
- Richiede familiarità con modelli di fibrosi o oncologici basati su immagini e con formati di immagini microscopiche di base.
- Richiede l'ambiente di runtime MATLAB per l'esecuzione dei moduli CT-FIRE e CurveAlign.
- Necessita della standardizzazione dei parametri di acquisizione delle immagini (risoluzione, colorazione, contrasto) per garantire la comparabilità tra studi.
- Richiede considerazioni di adattamento quando applicato a strutture lineari non collagenee, come l'elastina o le fibre neuronali.
- È limitato dalla necessità di una definizione manuale delle regioni di interesse (ROI) nelle analisi associate ai margini, anche se esistono opzioni di automazione tramite il gestore delle regioni di interesse.
Domande frequenti sulla biofarmaceutica
Chapters in this video
0:04
Introduction
0:43
CT-FIRE Fiber Extraction and Region of Interest (ROI) Analysis
2:34
Advanced CT-FIRE Post-Processing
4:09
CurveAlign Fiber Analysis: CT Mode Without Boundary
5:03
CurveAlign Fiber Analysis: CT-FIRE Mode with Boundary
6:14
CurveAlign Region of Interest (ROI) Analysis
6:56
Results: Representative Tumor-Associated Human Breast Cancer Tissue Microarray (TMA) Collagen Signatures
7:26
Conclusion
