Creëren van een structureel realistische eindige elementen geometrische Model van een Cardiomyocyte te bestuderen van de rol van cellulaire architectuur in Cardiomyocyte systeembiologie
April 18th, 2018
Dit protocol beschrijft een nieuwe methode om te maken een ruimtelijk gedetailleerde eindige elementen-model van de intracellulaire architectuur van cardiomyocytes van elektronenmicroscopie en confocale microscopie afbeeldingen. De kracht van dit ruimtelijk gedetailleerd model wordt aangetoond door middel van case-studies in calcium signalering en Bioenergetica.
Het algemene doel van deze procedure is om een ruimtelijk gedetailleerd eindige-elementenmodel te creëren van de intracellulaire architectuur van een hartcel. Dit model wordt gemaakt op basis van elektronen- en confocale microscopiegegevens. Dergelijke modellen kunnen worden gebruikt om de rol van cellulaire architectuur op de functie van hartcellen te bestuderen.
Deze methode kan helpen om belangrijke vragen te beantwoorden over hoe veranderingen in de interne organisatie van de cel en gezondheids- en ziektetoestanden de biologie van hartcelsystemen kunnen beïnvloeden. Het grote voordeel van deze methode is dat het je toestaat om complementaire informatie van elektronenmicroscopie en confocale microscopie te integreren om een ruimtelijk gedetailleerd model van de cellulaire architectuur te creëren. Hoewel deze methode inzicht kan geven in de biologie van hartcelsystemen, kan deze algemene benadering ook worden toegepast op andere cellen waar we de invloed van de cellulaire structuur op de functie van de cel willen begrijpen.
Visuele demonstratie van deze methode is cruciaal, omdat de stappen om de ionenkanalen te simuleren en op de fijnere elementen van het netwerk af te beelden zo nieuw zijn. Na het voorbereiden van weefselsecties van de vrije wand van de linker ventrikel en het afbeelden ervan met behulp van elektronentomografie volgens het tekstprotocol, voer het IMOD-programma 3dmod uit. Voer binnen de grafische gebruikersinterface het adres van het rec- of mrc-bestand dat de 3D-gereconstrueerd afbeeldingsdataset van de cel bevat in de invoervak met het label Beeldbestanden en druk vervolgens op OK.
Selecteer vervolgens onder het bestandsmenu Nieuw model. Sla vervolgens het bestand op met een geschikte naam via het menu-item Model opslaan als. Selecteer onder het Speciale menu Tekenhulpmiddelen en kies vervolgens de optie Sculpt en beweeg de muis naar het beeldvenster.
Er verschijnt een cirkelvormige contour gecentreerd op de muisaanwijzer. Houd de middelste muisknop ingedrukt over een mitochondrion, een donkerder gebied van de beeldbestanden, en sleep de omtrek van de cirkelcontour in de vorm van de rand ervan. Zodra het contouren van de rand van het mitochondrion voltooid is, laat de middelste knop los en herhaal dit proces voor elk mitochondrion in de gegevens.
Elke contour wordt automatisch door IMOD herkend als een nieuwe contour binnen hetzelfde object. Selecteer onder het menu Object bewerken Nieuw om een nieuw object te maken. Dit zal automatisch het totaal aantal objecten met één verhogen en dit nummer toewijzen aan het nieuwe object.
Gebruik de optie Sculpt om myofibril contouren te segmenteren en op te slaan. Segmenteer ook de celgrens en sla het modelbestand op via het bestandsmenu. Nadat iso2mesh is gedownload volgens het tekstprotocol, download de broncodes en gegevens om RyR-clusters op het netwerk te simuleren vanaf de GitHub-website die hier wordt getoond.
Start de Cardiac Cell Mesh Generator MATLAB-applicatie. Laad vervolgens, met behulp van de drie Push-knoppen aan de bovenkant van de linkerkant van de GUI, de verschillende organellencomponentmaskers in MATLAB. Om een andere binaire beeldastack te maken die de gaten tussen myofibrillen en mitochondriën afbaken, open Image J en laad vervolgens, met behulp van het File Open-dialoogvenster, de myofibrillen en mitochondriën TIFF-stacks in het programma.
Start de Image Addition plug-in door Process Calculator Plus te selecteren. Selecteer de myofibril-beeldastack als I1, de mitochondriën-beeldastack als I2 en kies de Toevoegen-operator, klik vervolgens op OK. Nadat een nieuwe beeldastack die het resultaat vertegenwoordigt, verschijnt, selecteer Bewerk Inverteren om een beeldastack te produceren.
Laad het bestand met de binaire beeldastack van de gaten tussen myofibrillen en mitochondriën door op de RyR Gaps-bestandsknop in het Cardiac Cell Mesh Generator-programma te drukken, druk vervolgens op Genereer Mesh op de GUI. Genereer de noodzakelijke invoer voor de RyR-Simulator door op de knop te drukken met het label RyR-Simulator Invoer genereren op de GUI. Controleer na het uitvoeren van de functie of de volgende bestanden zijn gemaakt in de directory die is opgegeven als de OUT_DIR-pad, de d_axial_micron.
txt-bestand, dat de axiale afstand vertegenwoordigt tussen de positie van de Z-schijf en de rest van de pixels in de beeldastack, de d_radial_micron. txt-bestand, dat de Euclidische afstand vertegenwoordigt, exclusief de axiale component, van elk pixel in de set van mogelijke RyR-clusterlocaties naar de pixels op het Z-schijf-vlak, de W_micro. txt-bestand, dat de lijst van ruimtelijke coördinaten vertegenwoordigt van alle beschikbare posities voor RyR-clusters die aanwezig kunnen zijn.
De overige drie bestanden in de map bevatten de suffix pixel in plaats van micron om aan te geven dat de waarden in deze bestanden zijn geschreven in pixelcoördinatenvorm. Om RyR-clusterdistributies op de binaire beeldastack van myofibrillen te simuleren, druk op de knop gelabeld Open RyR-Simulator in R om het R-programma te starten. Selecteer in de R GUI Bestand Openen en zoek binnen het RyR-Simulator-pakket de bestandsinstellingen.
R. Raadpleeg het tekstprotocol voor gedetailleerde uitleg van de parameters in dit veld en de standaardwaarden. Gebruikers moeten de gesimuleerde verdeling van RyR-clusters in het R-venster onderzoeken en de instellingen aanpassen om ervoor te zorgen dat de clusters zich dicht bij de Z-schijven bevinden en gelijkmatig verspreid zijn over de volledige dwarsdoorsnede van de cel. Om punten als ruimtelijke dichtheden op een computationeel model te kaarten met behulp van de Cardiac Cell Mesh Generator, selecteer de knop RyR-puntenbestand selecteren en kies een gesimuleerd RyR-clusterdistributie tekstbestand van degenen die door de RyR-Simulator zijn uitgegeven.
Ten slotte, op de GUI in MATLAB, voer de RyR-dichtheidskaart uit. Gebruikers moeten visueel controleren of de dichtheidswaarden zodanig zijn verdeeld dat de buurten van hoge dichtheidswaarden vergelijkbaar zijn met de grootte van RyR-clusters in experimentele gegevens. Deze heldere veldafbeeldingen onthullen hoe cellen eruitzien wanneer ze longitudinaal, schuin en dwars ten opzichte van het snivlak zijn georiënteerd.
Schuine en longitudinale monsters vertonen strepen, terwijl dwarsdoorsnede monsters dat niet doen. De capillairen lijken ook meer cirkelvormig in dwarsdoor
View the full transcript and gain access to thousands of scientific videos
Overzicht
Dit protocol beschrijft een methode om een ruimtelijk gedetailleerd eindige-elementenmodel van de intracellulaire architectuur van cardiomyocyten te creëren met behulp van elektronen- en confocale microscopiebeelden. Dit model helpt bij het begrijpen van de invloed van cellulaire architectuur op de functie van hartcellen.
Belangrijke studiecomponenten
Wetenschapsgebied
- Cardiovasculaire biologie
- Cellulaire architectuur
- Microscopietechnieken
Achtergrond
- Cardiomyocyten spelen een cruciale rol in de hartfunctie.
- Begrip van cellulaire architectuur is essentieel voor het bestuderen van hartgezondheid en -ziekte.
- Elektronen- en confocale microscopie bieden complementaire gegevens voor modellering.
- Ruimtelijk gedetailleerde modellen kunnen inzichten opleveren in calciumsignalering en bio-energetica.
Doel van de studie
- Een eindige-elementenmodel van de architectuur van cardiomyocyten creëren.
- Onderzoeken hoe veranderingen in cellulaire organisatie de hartfunctie beïnvloeden.
- Een raamwerk bieden voor het bestuderen van andere celtypen met betrekking tot structuur-functeverhoudingen.
Gebruikte methoden
- Integratie van elektronenmicroscopiegegevens.
- Gebruik van confocale microscopiebeelden.
- Eindige-elementenmodelleringstechnieken.
- Casestudies over calciumsignalering en bio-energetica.
Belangrijkste resultaten
- Succesvolle creatie van een gedetailleerd model van cardiomyocytenarchitectuur.
- Inzichten in de rol van cellulaire structuur in hartfunctie.
- Gedemonstreerde toepassing bij het bestuderen van calciumsignalering.
- Mogelijkheid voor bredere toepassing in andere celtypen.
Conclusies
- De methode biedt een nieuwe benadering voor het bestuderen van hartcelbiologie.
- Integratie van microscopiegegevens verbetert de modelnauwkeurigheid.
- Bevindingen kunnen toekomstig onderzoek naar hartgezondheid en -ziekte informeren.
Veelgestelde vragen
Executive Industry Relevance
This protocol enables biopharma researchers to develop spatially resolved finite element models of cardiomyocyte architecture, providing a computational platform to interrogate structure-function relationships in cardiac cells. By integrating high-resolution electron and confocal microscopy data, the method supports mechanistic de-risking in target validation and assay development for cardiovascular therapeutics. The resulting models facilitate predictive simulations of calcium signaling and mitochondrial bioenergetics, enhancing confidence in early discovery decisions and reducing reliance on empirical screening alone.
Strategic Applications in Biopharma R&D
Early Discovery & Target Validation
- Scientific Value: Enables interrogation of how subcellular architecture influences calcium handling and contractile function, supporting target hypothesis testing in cardiomyocyte systems biology.
- Operational Value: Provides a reusable computational framework to evaluate the impact of genetic or pharmacological perturbations on cellular architecture without requiring new wet-lab experiments for each condition.
Screening & Assay Development
- Scientific Value: Generates quantitative, spatially resolved outputs such as organelle distribution and RyR cluster localization, enabling standardized comparison across experimental conditions.
- Operational Value: Supports assay standardization by defining structural baselines against which compound-induced remodeling can be measured and quantified.
Translational & Preclinical Research
- Scientific Value: Bridges discovery-scale imaging with preclinical functional assessment by modeling calcium signaling dynamics linked to cellular ultrastructure.
- Operational Value: Enables risk-adjusted advancement decisions by simulating how structural remodeling in disease models affects electrophysiological and metabolic outcomes.
Pipeline & Workflow Integration
The method fits within the early discovery continuum, supporting target validation through structural phenotyping and informing lead identification by providing architecture-informed functional readouts for compound screening campaigns.
- Discovery Biology: Facilitates hypothesis-driven exploration of how changes in mitochondrial positioning, myofibril alignment, or calcium release site distribution affect cardiomyocyte function.
- Screening: Enables generation of quantitative structural metrics (e.g., organelle volume fraction, nearest-neighbor distances) that can serve as imaging-based biomarkers in high-content screening.
- Analytics: Produces spatial density maps and geometric descriptors that allow computational comparison of architectural states across genetic, environmental, or drug-treated conditions.
- Translational Research: Supports continuity to preclinical studies by linking observed structural changes to simulated functional deficits in calcium handling and energy transfer.
- Enterprise Reuse: Establishes a scalable, modality-agnostic pipeline for integrating multi-resolution imaging data into mechanistic models applicable across cell types and disease contexts.
Operational & Enterprise Impact
- Scientific Value: Increases predictive confidence in target validation by reducing ambiguity in structure-function relationships within cardiomyocytes.
- Operational Value: Enhances reproducibility and standardization of architectural quantification across laboratories and imaging platforms.
- Strategic Value: Improves capital efficiency by enabling in silico prioritization of targets before committing to costly in vivo validation.
- Portfolio Impact: Supports de-risked advancement decisions by providing mechanistic rationale for selecting compounds that normalize pathological architectural phenotypes.
Implementation Considerations
- Requires expertise in electron and confocal microscopy image processing, segmentation, and finite element modeling.
- Depends on access to high-resolution 3D imaging data and computational tools such as IMOD, iso2mesh, MATLAB, and R-based simulators.
- Necessitates cross-team standardization of segmentation protocols and file naming conventions to ensure model comparability.
- Involves adaptation considerations when applying the workflow to different cell types or disease models with varying ultrastructural complexity.
- Practical limitations include current exclusion of transverse-tubule and sarcoplasmic reticulum details, which may affect completeness of calcium signaling simulations.
Biopharma FAQs
Chapters in this video
0:04
Title
1:19
Segment Myofibrils and Mitochondria Regions from the EM 3D Image Dataset
3:05
Create a Finite Element Mesh from the Segmented Components
4:36
Mathematically Map the Spatially Varying Density of Ion-channels of Interest onto the Finite Element Mesh
6:51
Results: A Structurally Realistic Finite Element Geometric Model of a Cardiomyocyte
8:13
Conclusion
