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Quantificazione non invasiva del muscolo scheletrico in piccoli animali mediante microtomografia ...
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Non-invasive Skeletal Muscle Quantification in Small Animals Using Micro-computed Tomography

Quantificazione non invasiva del muscolo scheletrico in piccoli animali mediante microtomografia computerizzata

Full Text
832 Views
07:33 min
November 8, 2024

DOI: 10.3791/67393-v

Alexander Pereira-Rosa1, Thamires S. Oliveira1, Matheus S. Ferreira1, Rodrigo J. Vianna-Barbosa2, Tula C. Wilmart-Gonçalves2, Tânia M. Ortiga1, Flavia F. Bloise1

1Laboratório de Endocrinologia Translacional, Instituto de Biofísica Carlos Chagas Filho,Universidade Federal do Rio de Janeiro, 2Small Animal Imaging Unit, National Center for Structural Biology and Bioimaging,Universidade Federal do Rio de Janeiro

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Please note that some of the translations on this page are AI generated. Click here for the English version.

Overview

This protocol introduces a cost-effective micro-computed tomography (microCT) method for quantifying body composition in small animals, focusing on lean mass, adipose tissue, and skeletal structures. The technique provides distinct differentiation between tissue types, benefiting biomedical and translational research.

Key Study Components

Research Area

  • Body composition analysis
  • Muscle physiology
  • Biomedical research techniques

Background

  • Importance of quantifying lean and adipose tissues
  • Innovative photon-counting x-ray detectors enhance tissue differentiation
  • Challenges in microCT data analysis and acquisition protocols

Methods Used

  • Micro-computed tomography for imaging
  • Mice as model organisms for experimentation
  • 3D imaging and segmentation software for analysis

Main Results

  • Ability to acquire multiple scans from the same animal effectively
  • Identification of distinct anatomical regions via tissue segmentation
  • Correlational data indicating age-related changes in body composition

Conclusions

  • This study demonstrates a reliable microCT protocol for body composition assessment in small animals.
  • It holds significant relevance for advancing understanding in muscle physiology and aging-related studies.

Frequently Asked Questions

What is microCT used for?
MicroCT is employed for the detailed analysis of body composition in small animals, distinguishing between lean mass and adipose tissue.
How does the microCT process work?
MicroCT scans are performed on anesthetized subjects, capturing high-resolution images for analysis and segmentation of various tissue types.
What are the advantages of using microCT?
MicroCT offers non-invasive imaging, cost-effectiveness, reduced animal use, and the ability to conduct longitudinal studies.
What are Hounsfield units?
Hounsfield units are a measure of radiodensity used to differentiate tissue types in medical imaging, including microCT scans.
Can the microCT protocol be adapted for different research needs?
Yes, the protocol can be modified to focus on various tissues and research objectives, making it versatile for multiple studies.
What challenges exist in using microCT?
Challenges include the need for consistent protocols and training for accurate data analysis, particularly with complex anatomical regions.
How does age affect body composition according to the study?
The study found that elderly subjects have higher body fat percentages and reduced lean mass compared to younger adults, indicating age-related changes.

Questo protocollo utilizza la micro-tomografia computerizzata per consentire la quantificazione economica della massa magra, compresi il muscolo scheletrico e il tessuto viscerale, il tessuto adiposo e il tessuto scheletrico nei piccoli animali. Distingue tra tessuto magro e adiposo, il che offre vantaggi significativi per la ricerca biomedica, in particolare nella ricerca traslazionale nei piccoli animali.

La microCT è una tecnica economica e non invasiva per l'analisi della composizione corporea. È vantaggioso negli studi di fisiologia muscolare, consentendo durante gli interventi. La microCT fornisce più volte i dati dello stesso animale, migliorando la qualità dell'analisi e riducendo l'uso degli animali.

I rivelatori di raggi X a conteggio di fotoni sono un'innovazione nel campo della microCT che consentirà la differenziazione quantitativa dei tessuti utilizzando diversi agenti di contrasto associati a piattaforme di nanoparticelle. Questo può migliorare l'identificazione di diverse aree anatomiche con una soluzione di bario. L'addestramento rappresenta una sfida significativa nell'analisi dei dati microCT e anche la mancanza di protocolli coerenti per la TC preclinica può complicare l'acquisizione delle immagini, soprattutto quando si tratta di biomateriali o immagini tumorali, poiché le regioni anatomiche possono mostrare valori di Hounsfield variabili.

Il nostro protocollo fornisce un percorso passo-passo, consente all'utente addestrato e non addestrato di eseguire l'acquisizione e l'analisi dei dati microCT con risultati simili. Stiamo ora concentrando la nostra attenzione sull'analisi del compartimento spontaneo del topo associato alla funzione del muscolo scheletrico e all'interazione sociale. Siamo anche interessati allo studio del differenziamento delle cellule scheletriche in vitro utilizzando modelli 2D e 3D.

Per iniziare, posizionare il topo anestetizzato supino sullo scanner microCT utilizzando un letto per mouse specializzato. Fissare il mouse con un cono e del nastro adesivo per ridurre al minimo il movimento durante la scansione. Quindi inserire il mouse nel gantry dello scanner microCT.

Acquisisci scansioni microCT corporee utilizzando un sistema di imaging preclinico ad alta risoluzione. Cattura un totale di 1.024 proiezioni con un tempo di esposizione di 470 millisecondi ciascuna utilizzando la rotazione in modalità volo a una tensione di 60 kilovolt e una corrente di 480 microampere. Imposta il sistema su un ingrandimento di 1,25, ottenendo un campo visivo di 94,72 millimetri per un tempo di acquisizione totale di 8,02 minuti.

Cattura le immagini con un binning di una per una, producendo una risoluzione di 2.368 x 2.240 pixel. Eseguire una scansione con gli stessi parametri su un fantoccio cilindrico in acrilico ed estrarre l'unità Hounsfield o i valori HU per aria e acqua utilizzando il software di riferimento. Converti le immagini in file DICOM e correggi i valori HU.

Dopo aver acquisito le immagini microCT del mouse, aprire il software di analisi delle immagini e individuare il menu 3D slicer nell'area in alto a sinistra dell'interfaccia, evidenziato in un colore grigio-blu. Fare clic su Aggiungi dati. Quando viene visualizzata la finestra con due opzioni, selezionare la prima opzione e scegliere la directory da aggiungere.

Quindi vai alla cartella contenente le immagini DICOM di destinazione e fai clic su di essa. Osserva le immagini visualizzate su tre schermi, che rappresentano diversi piani anatomici, coronale come verde, sagittale come giallo e trasversale come rosso. Nella scheda superiore, sotto Moduli, selezionare l'editor di segmenti per aprire le opzioni di segmentazione.

Successivamente, fare clic sul pulsante verde più Aggiungi per creare nuovi segmenti, definendo l'intervallo HU per ogni tipo di tessuto. Ora fai doppio clic su ogni segmento per nominarlo e colorarlo in base alle impostazioni desiderate. Impostare l'intervallo HU per ogni segmento utilizzando la funzione di soglia.

Per ogni tipo di tessuto, inserisci i valori HU, tessuto magro da meno 29 a 225, tessuto adiposo da meno 190 a meno 30 e osso da 500 a 5.000. Fare clic sul pulsante Applica. Dopo aver impostato gli intervalli HU, fare clic su Mostra 3D per generare un rendering 3D dei tessuti segmentati.

Nel menu Segmentazione, selezionare lo strumento forbici per rimuovere gli oggetti indesiderati. Per i piani anatomici, fare clic sul pulsante di ingrandimento della vista sulla barra colorata del piano desiderato e utilizzare lo scorrimento del mouse per navigare nella scansione TC. Per il rendering 3D, utilizzare il pulsante sinistro del mouse per ruotare e il pulsante destro del mouse per ingrandire.

Quindi, usa lo strumento forbici per evidenziare l'oggetto indesiderato e circondarlo per rimuoverlo dall'immagine. Fare clic sull'icona Ripristina layout vista per tornare al layout a quattro finestre. Dopo la segmentazione, vai a Quantificazione e Statistiche segmento per calcolare i volumi per ciascun segmento.

Fare clic su Applica e attendere che il software generi una tabella con i valori per ogni segmentazione, mostrando sia la mappa delle etichette che i volumi della superficie chiusa. Utilizzare le misure di volume fornite dal software in centimetri cubi per convertire questi volumi in massa tissutale. Applicare la densità appropriata per ogni tipo di tessuto, 0,95 grammi per centimetro cubo per il tessuto adiposo, 1,05 grammi per centimetro cubo per il tessuto magro e 1,92 grammi per centimetro cubo per il tessuto scheletrico.

Per le misurazioni della lunghezza ossea, tornare al menu dell'editor dei segmenti e nascondere i segmenti di tessuto adiposo e magro facendo clic sull'icona a forma di occhio accanto a ciascun segmento. Quindi, seleziona l'opzione della barra degli strumenti nell'angolo superiore del menu principale. Fare clic sul pulsante Crea nuova linea per misurare la lunghezza dell'osso nel rendering 3D.

Identificare l'osso nella ricostruzione 3D. Fare clic su un'estremità dell'osso, quindi fare clic sull'altra estremità per consentire al software di misurarne la lunghezza. La segmentazione dei tessuti scheletrici, adiposi e magri è stata presentata attraverso piani coronali, sagittali e trasversali sequenziali, dimostrando efficacemente una chiara distinzione tissutale.

I rendering 3D hanno rivelato strutture anatomiche dettagliate, con il blu che rappresenta l'osso, il giallo che rappresenta il tessuto adiposo e il rosso che rappresenta il tessuto magro. I soggetti anziani hanno mostrato una percentuale di grasso corporeo più elevata e una massa magra ridotta rispetto ai soggetti adulti, illustrando i cambiamenti nella composizione corporea legati all'età.

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