Name: Tomografia fluorescencji rozproszonej w dziedzinie czasu pod kontrolą tomografii komputerowej u małych zwierząt w celu lokalizacji biomarkerów nowotworowych (Wideo) | JoVE Journal
Uploaded: 2012-07-17T13:00:00.000+00:00
Duration: 12 min 24 s
Description: Poznaj metodę tomografii fluorescencji rozproszonej z tomografią komputerową do lokalizacji biomarkerów nowotworowych w modelu glejaka u myszy. Technika umożliwia obrazowanie ekspresji receptora czynnika wzrostu naskórka z wysoką czułością.

ai_agent_IP

ai_agent

maintenance

instantTrialDurationMinutes

isBiopharma

enableNewMyJoveSectionDesign

educationFeatures

seoMetaApi

ai_copilot_institution_blacklist

ai_chat_institution_blacklist

freeAccessWindow

ssoRoleCapture

scheduledMaintenanceBanner

joveLabsFeatures

disable_autoplay_for_bots

extended_trial_duration

5 minutes

Praca ta została sfinansowana z grantów Narodowego Instytutu Raka (National Cancer Institute) o numerach R01 CA120368, R01 CA109558 (KMT, RWH, FEG, BWP), RO1 CA132750 (MJ, BWP) oraz K25 CA138578 (FL), a także z grantu na stypendium podoktorskie Kanadyjskich Instytutów Badań nad Zdrowiem (Canadian Institutes of Health Research) (KMT). Opracowanie systemu tomografii fluorescencyjnej zostało częściowo sfinansowane przez Advanced Research Technologies (Montreal, QC).

1. Przygotowanie zwierząt
<ol>
 <li>Zanurzyć mysz naga (Charles River, Wilmington, MA) w znieczuleniu poprzez doszpikowe wstrzyknięcie ketaminy i ksylazyny (100 mg/kg:10 mg/kg i.p.).</li>
 <li>Umieścić mysz w stereotypowej ramie, wykonać nacięcie skóry głowy po lewej stronie czaszki i, używając igły o rozmiarze 18G, wykonać otwór o średnicy 1 mm w czaszce, 2 mm od linii środkowej i 2 mm za bregma.</li>
 <li>Wstrzyknąć 5×105 ludzkich komórek glejaka neuronalnego U251 (uprzejmie udostępnionych przez dr. Marka Israela z Dartmouth College, Hanover, NH) w 5 μl roztworu buforu fosforanowego do lewej półkuli mózgu na głębokość około 2 mm poniżej powierzchni mózgu. Do implantacji komórek należy użyć mikrosyrangi Hamiltona18 i tępej igły o rozmiarze 27G; końcówkę igły należy wprowadzić 3 mm od zewnętrznej powierzchni czaszki, a następnie wycofać o 1 mm, aby stworzyć kieszeń dla komórek.</li>
 <li>Zeszyć miejsce nacięcia i pozwolić zwierzęciu na rekonwalescencję po operacji.</li>
 <li>Odczekać około 14 dni na wzrost guza przed rozpoczęciem obrazowania.</li>
</ol>
2. Kalibracja systemu tomografii fluorescencyjnej
<ol>
 <li>W dniu obrazowania myszy uruchom system i pozwól laserom oraz detektorom światła rozgrzać się przez około 20 minut, aby uniknąć dryftu czułości systemu.</li>
 <li>Umieść inżynieryjny dyfuzor liniowy o kącie 100°-by-4° (Thorlabs, Newton, NJ) w samym centrum gantry obrazującego, prostopadle do lasera wzbudzającego: pikosekundowego impulsowego wielomodowego laserowego dioda 80-MHz 635 nm (PicoQuant Photonics North America Inc., Westfield, MA). Dostosuj kąt dyfuzora tak, aby zmaksymalizować ilość sygnału wykrywanego przez wszystkie pięć kanałów zbierania światła. Pełny opis geometrii obrazowania znajduje się w innym źródle11,14,15.</li>
 <li>Umieść filtry neutralnej gęstości OD 2 (Thorlabs, Newton, NJ) przed wszystkimi fotopowielaczami (PMT) do detekcji fluorescencji oraz filtry neutralnej gęstości OD 1 (Thorlabs, Newton, NJ) przed wszystkimi PMT do detekcji transmitancji. Zarejestruj 100 profili czasowego rozkładu impulsu (TPSF) lasera, każdy z czasem całkowania 1 s.</li>
 <li>Znormalizuj każdy TPSF względem referencji lasera, skoryguj dryft czasowy w referencji lasera i oblicz średnią ze wszystkich iteracji dla każdego detektora. Te uśrednione TPSF stanowią specyficzne dla detektora funkcje odpowiedzi przyrządu (IRF) wykorzystywane w rekonstrukcji obrazu optycznego.</li>
</ol>
3. Protokół obrazowania
<ol>
 <li>Zanurz mysz w narkozie, stosując 2% isofluranu w tlenie (1 L/min). </li>
 <li>Wstrzyknij domięśniowo 1 nanomola IRDye 800CW-EGF oraz 1 nanomola Alexa Fluor 647 w 100 μl roztworu buforu fosforanowego na 12 h przed obrazowaniem, aby celować w nadekspresję receptoray czynnika wzrostu naskórka w guzie. </li>
 <li>Umieść mysz na szklanych wspornikach łóżka do obrazowania, ustawiając zwierzę tak, aby jego nos znajdował się w stożku dostarczającym narkozę isofluranem. </li>
 <li>Upewnij się, że mysz jest odpowiednio ustawiona na łóżku: tzn., aby po zamocowaniu łóżka w systemie tomografii fluorescencyjnej mysz znajdowała się w przybliżeniu w centrum gantry obrazującego. Pozycjonowanie to można przeprowadzić, obracając laser wzbudzający o 180° wokół myszy, upewniając się, że punkt skupienia lasera oświetla punkt znajdujący się mniej więcej w centrum ciała myszy z perspektywy lasera pod każdym kątem. </li>
 <li>Po ustawieniu ostrożnie przenieś łóżko z myszą do skanera microCT (eXplore Locus, GE Healthcare, London, ON) i zbierz informacje anatomiczne przy rozdzielczości izotropowej 93-μm dla całej głowy myszy. </li>
 <li>Przejrzyj stos obrazów CT i wybierz przekrój (lub przekroje), które mają zostać zobrazowane za pomocą systemu tomografii fluorescencyjnej. </li>
 <li>Ostrożnie przenieś łóżko z myszą z powrotem do systemu tomografii fluorescencyjnej. Wybierz liczbę pozycji źródła dla zbierania danych o myszy dla każdego przekroju obrazowania (32), czas integracji dla każdego pomiaru TPSF (1 s), liczbę iteracji dla każdej pozycji źródła (10) oraz pozycję i liczbę żądanych przekrojów obrazowania ze stosu obrazów CT z kroku 3.6. Wartości w nawiasach są typowymi parametrami obrazowania, które pozwalają na akwizycję danych trwającą ok. 5 minut na jeden przekrój. </li>
 <li>Umieść potrójne filtry wcięciowe (Chroma Technology Corp., Bellows Falls, VT) przed fotomnożnikami (PMT) detekcji fluorescencji, aby zapobiec przedostawaniu się światła laserowego do detektorów fluorescencji, oraz filtry neutralne OD 2 przed fotomnożnikami detekcji transmitancji, aby uniknąć nasycenia tych detektorów. </li>
 <li>Uruchom oprogramowanie do akwizycji danych, zbierając TPSF fluorescencji i transmitancji dla każdej zdefiniowanej pozycji źródło-detektor i dla każdej długości fali wzbudzenia (odpowiednio 635 nm i 755 nm w celu wzbudzenia znaczników Alexa Fluor 647 i IRDye 800CW-EGF). Dla każdego zestawu zebranych TPSF monitoruj i rejestruj natężenie lasera za pomocą referencyjnego kanału PMT. </li>
</ol>
4. Rekonstrukcja obrazu
<ol>
 <li>Wyznacz powierzchnię zewnętrzną myszy oraz położenie prętów wspierających stół obrazujący na podstawie obrazów CT, a następnie stwórz maski obejmujące oddzielnie obszar myszy oraz prętów obrazujących.</li>
 <li>Użyj maski myszy do wygenerowania siatki elementów skończonych zwierzęcia przy użyciu oprogramowania NIRFAST19. </li>
 <li>Zlokalizuj pozycje źródeł i detektorów systemu tomografii fluorescencyjnej na powierzchni siatki, opierając się na współrzędnych rejestracji przestrzennej mikroCT i fluorescencji20. </li>
 <li>Usuń punkty danych optycznych powiązane z pozycjami źródeł lub detektorów, które nakładają się na położenie prętów wspierających stół obrazujący.</li>
 <li>Znormalizuj dane zebrane dla każdej pozycji źródło-detektor względem referencji lasera, skoryguj dryf czasowy referencji lasera oraz uwzględnij czułość filtrów, określoną w testach eksperymentalnych w momencie zakupu15. </li>
 <li>Oblicz stosunek Borna dla danych (fluorescencja podzielona przez transmitancję) dla każdej pozycji źródło-detektor i pomnóż go przez symulację modelu bezpośredniego transmitancji, opartą na siatce elementów skończonych zwierzęcia dla jednorodnych właściwości optycznych. Jest to robione w celu zniwelowania błędów związanych z sprzężeniem źródła lub detektora z tkanką21, skalibrowania danych do modelu22 oraz skorygowania danych pod kątem innych aspektów niezgodności między modelem a danymi23,24. </li>
 <li>Skonstruuj wektor danych składający się ze skalowanej różnicy danych stosunku Borna zebranych dla obu długości fal. Współczynnik skalowania dobrano tak, aby zmaksymalizować kontrast wiązania EGFR. Przeprowadź rekonstrukcję obrazu w dziedzinie czasu z wykorzystaniem skalibrowanych danych różnicowych, używając TPSF dla każdego kanału detekcji jako danych wejściowych, a następnie stwórz mapy fluorescencyjne kontrastowo wzmocnionego znacznika celowanego15. </li>
</ol>
5. Reprezentatywne wyniki
Przykład rekonstrukcji fluorescencyjnej nałożonej na zarejestrowany obraz anatomiczny CT głowy myszy z ortotopowym glejakiem U251 przedstawiono na Ryc. 1b. Środek masy glejaka wyznaczony na podstawie rekonstrukcji fluorescencyjnej (Ryc. 1b) znajdował się w odległości 1 mm od środka masy guza wyznaczonego za pomocą obrazowania rezonansem magnetycznym z kontrastem (Ryc. 1a). Obrazy CT i MRI zostały zarejestrowane na podstawie transformacji informacji wzajemnej.
<img src="/files/ftp_upload/4050/4050fig1.jpg" alt="Porównanie skanów mózgu, MRI vs PET; strzałka wskazuje guz, podkreślając różnice w obrazowaniu diagnostycznym." data-altupdatedat="1787630408000" data-alt="Rysunek 1"> 
Rysunek 1. Obraz rezonansu magnetycznego z kontrastem (gadolinem) głowy myszy (a). Mysz została zaszczepiona ortotopowo linią komórek glejaka ludzkiego U251. Lokalizację guza, który pochłania więcej środka kontrastowego niż prawidłowy mózg, można dostrzec w lewej półkuli mózgu (po prawej stronie na obrazie), zaznaczoną białą strzałką. Odpowiadający temu obraz tomografii komputerowej (z tego samego obszaru głowy myszy) przedstawiono w (b) z nałożoną rekonstrukcją fluorescencji ukierunkowanej na czynnik wzrostu epidermalnego pomniejszoną o fluorescencję nieukierunkowaną. Jednostki fluorescencji podano w mm⁻¹ i odnoszą się one do współczynnika absorpcji związanej fluorescencji ukierunkowanej pomnożonego przez jej wydajność kwantową oraz stężenie.

<ol><li>Rudin, M., Weissleder, R. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((Molecular+imaging+in+drug+discovery+and+development%5BTitle%5D)+AND+%22Nat.+Rev.+Drug+Discov%22%5BJournal%5D)">Molecular imaging in drug discovery and development.</a> Nat. Rev. Drug Discov. 2, 123-131 (2003).</li>
<li>Arridge, S. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((Optical+tomography+in+medical+imaging%5BTitle%5D)+AND+%22Inverse+Problems%22%5BJournal%5D)">Optical tomography in medical imaging.</a> Inverse Problems. 15, R41-R93 (1999).</li>
<li>Leblond, F., Davis, S. C., Valdes, P. A., Pogue, B. W. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((Pre-clinical+whole-body+fluorescence+imaging%3A+Review+of+instruments%2C+methods+and+applications%5BTitle%5D)+AND+%22J.+Photochem.+Photobiol.+B%22%5BJournal%5D)">Pre-clinical whole-body fluorescence imaging: Review of instruments, methods and applications.</a> J. Photochem. Photobiol. B. 98, 77-94 (2010).</li>
<li>Cao, J., Moosman, A., Johnson, V. E. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((A+Bayesian+chi-squared+goodness-of-fit+test+for+censored+data+models%5BTitle%5D)+AND+%22Biometrics%22%5BJournal%5D)">A Bayesian chi-squared goodness-of-fit test for censored data models.</a> Biometrics. 66, 426-434 (2010).</li>
<li>Da Silva, A. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((Optical+calibration+protocol+for+an+x-ray+and+optical+multimodality+tomography+system+dedicated+to+small-animal+examination%5BTitle%5D)+AND+%22Appl.+Optics%22%5BJournal%5D)">Optical calibration protocol for an x-ray and optical multimodality tomography system dedicated to small-animal examination.</a> Appl. Optics. 48, 151-162 (2009).</li>
<li>Deliolanis, N. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((Free-space+fluorescence+molecular+tomography+utilizing+360+degrees+geometry+projections%5BTitle%5D)+AND+%22Opt.+Lett%22%5BJournal%5D)">Free-space fluorescence molecular tomography utilizing 360 degrees geometry projections.</a> Opt. Lett. 32, 382-384 (2007).</li>
<li>Guo, X. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((A+combined+fluorescence+and+microcomputed+tomography+system+for+small+animal+imaging%5BTitle%5D)+AND+%22IEEE+Trans.+Biomed.+Eng%22%5BJournal%5D)">A combined fluorescence and microcomputed tomography system for small animal imaging.</a> IEEE Trans. Biomed. Eng. 57, 2876-2883 (2010).</li>
<li>Lin, Y. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((Quantitative+fluorescence+tomography+using+a+combined+tri-modality+FT%2FDOT%2FXCT+system%5BTitle%5D)+AND+%22Opt.+Express%22%5BJournal%5D)">Quantitative fluorescence tomography using a combined tri-modality FT/DOT/XCT system.</a> Opt. Express. 18, 7835-7850 (2010).</li>
<li>Zhang, X. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((High-resolution+reconstruction+of+fluorescent+inclusion+in+mouse+thorax+using+anatomically+guided+sampling+and+parallel+Monte+Carlo+computing%5BTitle%5D)+AND+%22Biomedical+Optics+Express%22%5BJournal%5D)">High-resolution reconstruction of fluorescent inclusion in mouse thorax using anatomically guided sampling and parallel Monte Carlo computing.</a> Biomedical Optics Express. 2, 2449-2460 (2011).</li>
<li>Dominguez, J. B., Berube-Lauziere, Y. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((Diffuse+light+propagation+in+biological+media+by+a+time-domain+parabolic+simplified+spherical+harmonics+approximation+with+ray-divergence+effects%5BTitle%5D)+AND+%22Appl.+Optics%22%5BJournal%5D)">Diffuse light propagation in biological media by a time-domain parabolic simplified spherical harmonics approximation with ray-divergence effects.</a> Appl. Optics. 49, 1414-1429 (2010).</li>
<li>Kepshire, D. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((A+microcomputed+tomography+guided+fluorescence+tomography+system+for+small+animal+molecular+imaging%5BTitle%5D)+AND+%22Rev.+Sci.+Instrum%22%5BJournal%5D)">A microcomputed tomography guided fluorescence tomography system for small animal molecular imaging.</a> Rev. Sci. Instrum. 80, 043701(2009).</li>
<li>Lin, Y. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((A+photo-multiplier+tube-based+hybrid+MRI+and+frequency+domain+fluorescence+tomography+system+for+small+animal+imaging%5BTitle%5D)+AND+%22Phys.+Med.+Biol%22%5BJournal%5D)">A photo-multiplier tube-based hybrid MRI and frequency domain fluorescence tomography system for small animal imaging.</a> Phys. Med. Biol. 56, 4731-4747 (2011).</li>
<li>Niedre, M. J. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((Early+photon+tomography+allows+fluorescence+detection+of+lung+carcinomas+and+disease+progression+in+mice+in+vivo%5BTitle%5D)+AND+%22Proc.+Natl.+Acad.+Sci.+U.S.A%22%5BJournal%5D)">Early photon tomography allows fluorescence detection of lung carcinomas and disease progression in mice in vivo.</a> Proc. Natl. Acad. Sci. U.S.A. 105, 19126-19131 (2008).</li>
<li>Kepshire, D. L., Dehghani, H., Leblond, F., Pogue, B. W. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((Automatic+exposure+control+and+estimation+of+effective+system+noise+in+diffuse+fluorescence+tomography%5BTitle%5D)+AND+%22Opt.+Express%22%5BJournal%5D)">Automatic exposure control and estimation of effective system noise in diffuse fluorescence tomography.</a> Opt. Express. 17, 23272-23283 (2009).</li>
<li>Tichauer, K. M. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((Imaging+workflow+and+calibration+for+CT-guided+time-domain+fluorescence+tomography%5BTitle%5D)+AND+%22Biomedical+Optics+Express%22%5BJournal%5D)">Imaging workflow and calibration for CT-guided time-domain fluorescence tomography.</a> Biomedical Optics Express. 2, 3021-3036 (2011).</li>
<li>Kennedy, J. C., Pottier, R. H. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((Endogenous+protoporphyrin+IX%2C+a+clinically+useful+photosensitizer+for+photodynamic+therapy%5BTitle%5D)+AND+%22Journal+of+photochemistry+and+photobiology%22%5BJournal%5D)">Endogenous protoporphyrin IX, a clinically useful photosensitizer for photodynamic therapy.</a> Journal of photochemistry and photobiology. 14, 275-292 (1992).</li>
<li>Leblond, F., Tichauer, K. M., Holt, R., El-Ghussein, F., Pogue, B. W. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((Towards+whole-body+optical+imaging+of+rats+using+single-photon+counting+fluorescence+tomography%5BTitle%5D)+AND+%22Opt.+Lett%22%5BJournal%5D)">Towards whole-body optical imaging of rats using single-photon counting fluorescence tomography.</a> Opt. Lett. 36, 3723-3725 (2011).</li>
<li>Gibbs-Strauss, S. L. <a target="_blank" href="http://scholar.google.com/scholar?hl=en&safe=off&q=%22Noninvasive+fluorescence+monitoring+for+functional+assessment+of+murine+glioma+treatment+%5B%5D%22">Noninvasive fluorescence monitoring for functional assessment of murine glioma treatment [dissertation]</a>. , Dartmouth College. (2008).</li>
<li>Dehghani, H. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((Near+infrared+optical+tomography+using+NIRFAST%3A+Algorithm+for+numerical+model+and+image+reconstruction%5BTitle%5D)+AND+%22Commun.+Numer.+Meth.+En%22%5BJournal%5D)">Near infrared optical tomography using NIRFAST: Algorithm for numerical model and image reconstruction.</a> Commun. Numer. Meth. En. 25, 711-732 (2009).</li>
<li>Holt, R., El-Ghussein, F., Tichauer, K. M., Leblond, F., Pogue, B. W. <a target="_blank" href="http://scholar.google.com/scholar?hl=en&safe=off&q=author%3aHolt%2C+R+%22Proceedings+of+SPIE%22">Proceedings of SPIE</a>. , 789213(2011).</li>
<li>Ntziachristos, V., Weissleder, R. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((Experimental+three-dimensional+fluorescence+reconstruction+of+diffuse+media+by+use+of+a+normalized+Born+approximation%5BTitle%5D)+AND+%22Opt.+Lett%22%5BJournal%5D)">Experimental three-dimensional fluorescence reconstruction of diffuse media by use of a normalized Born approximation.</a> Opt. Lett. 26, 893-895 (2001).</li>
<li>Davis, S. C. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((Magnetic+resonance-coupled+fluorescence+tomography+scanner+for+molecular+imaging+of+tissue%5BTitle%5D)+AND+%22The+Review+of+scientific+instruments%22%5BJournal%5D)">Magnetic resonance-coupled fluorescence tomography scanner for molecular imaging of tissue.</a> The Review of scientific instruments. 79, 064302(2008).</li>
<li>Leblond, F., Tichauer, K. M., Pogue, B. W. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((Singular+value+decomposition+metrics+show+limitations+of+detector+design+in+diffuse+fluorescence+tomography%5BTitle%5D)+AND+%22Biomedical+Optics+Express%22%5BJournal%5D)">Singular value decomposition metrics show limitations of detector design in diffuse fluorescence tomography.</a> Biomedical Optics Express. 1, 1514-1531 (2010).</li>
<li>Soubret, A., Ripoll, J., Ntziachristos, V. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((Accuracy+of+fluorescent+tomography+in+the+presence+of+heterogeneities%3A+Study+of+the+normalized+born+ratio%5BTitle%5D)+AND+%22Ieee+T.+Med.+Imaging%22%5BJournal%5D)">Accuracy of fluorescent tomography in the presence of heterogeneities: Study of the normalized born ratio.</a> Ieee T. Med. Imaging. 24, 1377-1386 (2005).</li>
<li>Zhu, Q. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((A+three-dimensional+finite+element+model+and+image+reconstruction+algorithm+for+time-domain+fluorescence+imaging+in+highly+scattering+media%5BTitle%5D)+AND+%22Phys.+Med.+Biol%22%5BJournal%5D)">A three-dimensional finite element model and image reconstruction algorithm for time-domain fluorescence imaging in highly scattering media.</a> Phys. Med. Biol. 56, 7419-7434 (2011).</li>
<li>Weissleder, R., Pittet, M. J. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((Imaging+in+the+era+of+molecular+oncology%5BTitle%5D)+AND+%22Nature%22%5BJournal%5D)">Imaging in the era of molecular oncology.</a> Nature. 452, 580-589 (2008).</li>
<li>Tichauer, K. M. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((In+vivo+quantification+of+tumor+receptor+binding+potential+with+dual-reporter+molecular+imaging%5BTitle%5D)+AND+%22Mol.+Imag.+Biol%22%5BJournal%5D)">In vivo quantification of tumor receptor binding potential with dual-reporter molecular imaging.</a> Mol. Imag. Biol. , Forthcoming (2011).</li>
</ol>

Brak zadeklarowanych konfliktów interesów.

Tomografia fluorescencyjna (FT) jest czułą, niejonizującą metodą obrazowania molekularnego, opartą na transporcie światła widzialnego i bliskiej podczerwieni przez tkankę biologiczną. Większość zainteresowania FT koncentrowała się na jej potencjale w przyspieszaniu odkrywania i opracowywania leków w eksperymentalnych modelach zwierząt laboratoryjnych1, a jednym z kluczowych obszarów badań była analiza ekspresji biomarkerów nowotworowych oraz odpowiedzi na terapie molekularne26. Obecnie istnieją dwa konkurencyjne podejścia do projektowania systemów FT. Najpowszechniejsza konstrukcja opiera się na chłodzonych kamerach o ładunku sprzężonym (CCD) do detekcji fluorescencji4-9. Projekt ten zapewnia wysoką gęstość pomiarów, maksymalizując próbkowanie tkanki, ponieważ każdy piksel w kamerze CCD może wykryć światło, które przebyło unikalną drogę przez tkankę. Jednak kamery CCD mają ograniczony zakres dynamiczny, a szum odczytu ogranicza ich ostateczną czułość. Drugi projekt eliminuje potencjalne ograniczenia detekcji kamerą CCD poprzez zastosowanie wysoce czułej technologii zliczania pojedynczych fotonów, opartej na detektorach takich jak lampy fotopowielaczowe lub fotodiody lawinowe10-13. Wadą tych bardziej czułych metod detekcji jest to, że każdy detektor może zbierać światło tylko w jednym punkcie; zatem, aby uzyskać gęste próbkowanie tkanki, należy użyć wielu detektorów (co jest bardzo kosztowne) lub wykonać wiele projekcji tym samym detektorem (co może być czasochłonne). Choć optymalny poziom próbkowania tkanki dla FT u małych zwierząt nie został jednoznacznie ustalony i może różnić się w zależności od przypadku, przyjmuje się, że instrumentacja do zliczania pojedynczych fotonów jest lepiej dostosowana do badania granic czułości FT w zakresie zdolności do wykrywania niskich stężeń markerów molekularnych. W niniejszym badaniu przedstawiamy metodologię przeprowadzania FT z wykorzystaniem instrumentacji do zliczania pojedynczych fotonów w celu lokalizacji guzów u myszy.
W celu uzyskania wiarygodnych zbiorów danych w tomografii fluorescencyjnej (FT) z wykorzystaniem czasowo skorelowanego zliczania pojedynczych fotonów niezbędne jest wykonanie czterech krytycznych kroków. Pierwszym z nich jest zastosowanie odpowiedniej i prostej procedury kalibracji. W przedstawionej metodologii czułość poszczególnych kanałów detekcji jest uwzględniana poprzez wykonanie pomiaru bazowego światła wzbudzenia przechodzącego przez dyfuzor liniowy, zaprojektowany tak, aby kierować równe frakcje światła do każdego detektora15. Ponadto światło wykrywane podczas eksperymentu jest stale kalibrowane względem referencji laserowej, zarówno pod kątem natężenia, jak i czasu średniego, które mogą ulegać wahaniom w czasie, co odbywa się poprzez pracę kanału referencyjnego lasera11,15. Drugim krytycznym krokiem jest precyzyjne pozyskanie i korejestracja obrazowania anatomicznego dla sterowanych rekonstrukcji fluorescencji. Same dane FT nie dostarczają informacji anatomicznych; dlatego w celu stworzenia modelu transportu światła, który może zostać wykorzystany do rekonstrukcji lokalizacji źródeł fluorescencyjnych wewnątrz preparatu na podstawie fluorescencji wykrytej na jego powierzchni, anatomia preparatu w relacji do systemu FT musi być dokładnie znana. W naszym systemie informacje anatomiczne są pozyskiwane za pomocą systemu mikrotomografii komputerowej o współrzędnych przestrzennych, które zostały zarejestrowane przestrzennie ze współrzędnymi systemu FT15,20. Trzeci krytyczny krok polega na zapewnieniu zastosowania optymalnej ekspozycji (t.j. całkowitego czasu detekcji fotonów dla każdej projekcji lasera) w każdej pozycji źródło-detektor. Jest to ważne z dwóch powodów: po pierwsze, aby zapewnić odpowiedni stosunek sygnału do szumu w każdej pozycji detekcji, a po drugie, aby uniknąć nasycenia detektora, co mogłoby uszkodzić jednostki detekcyjne. Aby osiągnąć optymalną ekspozycję w każdej pozycji detektora, stosowana jest automatyczna kontrola ekspozycji, która w istocie trianguluje optymalną ekspozycję z dwóch ekspozycji o niskim sygnale14. Czwartym krytycznym krokiem metodologii jest odniesienie zebranych danych fluorescencji do ilości transmitowanego światła wzbudzenia. Odniesienie to jest często nazywane stosunkiem Borna i przynosi wiele korzyści w FT, z których główną jest ograniczenie błędów wynikających z niezgodności modelu z danymi23,24. Przedstawiony system został zaprojektowany tak, aby jednocześnie wykrywać fluorescencję i transmitowane światło wzbudzenia poprzez kierowanie światła w każdym kanale detekcji do 2 oddzielnych lamp fotomnożników. Dzięki temu unikamy wpływu ruchu na dokładność stosunku Borna.
Mając do dyspozycji solidny zestaw danych, rekonstrukcja obrazu z danych w dziedzinie czasu polega na rozwiązaniu problemu odwrotnego siatki elementów skończonych o następującym wyrażeniu:
d=Jx
gdzie d jest wektorem o wymiarach n x m elementów dla n projekcji źródło-detektor i m bramek czasowych TPSF; J jest macierzą czułości (lub jakobianem) o wymiarach n x m na l, dla l węzłów w siatce; a x jest wektorem optycznych właściwości fluorescencji w każdym węźle o rozmiarze l. d to dane skalibrowane zebrane podczas eksperymentu, a J jest symulowane przy użyciu rozwiązania metodą elementów skończonych dla przybliżenia dyfuzyjnego transportu fluorescencji w dziedzinie czasu25. Wymiar czasowy macierzy J jest również splotowany z funkcjami odpowiedzi instrumentu specyficznymi dla detektora. x stanowi reprezentację interesującej nas mapy fluorescencji i jest wyznaczane przy użyciu metody najmniejszych kwadratów nieujemnych Levenberga-Marquardta z regularyzacją Tichonowa15.
Przedstawiona tutaj metodologia, opisująca procedurę zdolną do lokalizacji znakowanych fluorescencyjnie guzów u myszy przy użyciu wysokoczułej detekcji fluorescencji opartej na zliczaniu fotonów, ma potencjał do przesunięcia granic FT. W poprzednim badaniu wykazano możliwość zastosowania tego podejścia w modelach zwierzęcych większych niż myszy, takich jak szczury, a także poprawę czułości w porównaniu z istniejącymi konstrukcjami systemów w preparatach wielkości myszy17. Bezpośrednim zastosowaniem tej metody byłoby monitorowanie ekspresji biomarkerów in vivo w modelach guzów małych zwierząt w celu oceny skuteczności leków w sposób wysokoprzepustowy. Zdolność systemu do wzbudzania i detekcji fluorescencji na wielu długościach fal umożliwia jednoczesne wykrywanie wielu markerów fluorescencyjnych. Dodatkowe markery fluorescencyjne stanowią sposób na jednoczesne badanie wielu aspektów patologii lub mogą być wykorzystane, jak w niniejszym badaniu, do zastosowania bardziej ilościowych podejść obrazowania, takich jak metody podwójnego reportera służące do pomiaru potencjału wiązania in vivo, będącego markerem gęstości receptorów26,27.

<table><tbody><tr><td>IRDye 800CW-EGF</td><td>LI-COR Biosciences</td><td>926-08446</td><td></td></tr><tr><td>Alexa Fluor 647, ester succynimidylowy</td><td>Life Technologies</td><td>A20106</td><td>Poddano reakcji z wodą w celu zminimalizowania wiązania nieswoistego</td></tr></tbody></table>

tomografia dyfuzyjna fluorescencji w dziedzinie czasu sterowana tomografią komputerową u małych zwierząt w celu lokalizacji biomarkerów nowotworowych

Computed Tomography-guided Time-domain Diffuse Fluorescence Tomography in Small Animals for Localization of Cancer Biomarkers

Fluorescencyjne obrazowanie molekularne (FMI) małych zwierząt może być potężnym narzędziem w badaniach nad przedklinicznym odkrywaniem i opracowywaniem leków1. Jednak absorpcja światła przez chromofory tkankowe (np. hemoglobinę, wodę, lipidy, melaninę) zazwyczaj ogranicza propagację sygnału optycznego przez warstwy o grubości większej niż kilka milimetrów2. W porównaniu z innymi długościami fal widzialnymi, absorpcja tkankowa dla światła czerwonego i bliskiej podczerwieni (bliska IR) drastycznie spada, a dominującym mechanizmem oddziaływania światła z tkanką staje się rozpraszanie nieelastyczne. Stosunkowo niedawne opracowanie znaczników fluorescencyjnych, które absorbują i emitują światło w zakresie bliskiej podczerwieni (600-1000 nm), napędziło rozwój systemów obrazowania i modeli propagacji światła, które umożliwiają trójwymiarowe obrazowanie całego ciała małych zwierząt3.
Mimo ogromnych postępów w tej dziedzinie, źle postawiony charakter dyfuzyjnej tomografii fluorescencyjnej pozostaje istotnym problemem dla stabilności, odzyskiwania kontrastu i rozdzielczości przestrzennej technik rekonstrukcji obrazu, a optymalne podejście do FMI u małych zwierząt wciąż nie zostało uzgodnione. Większość grup badawczych zainwestowała w systemy oparte na urządzeniach sprzężonych ładunkowo (CCD), które zapewniają obfite próbkowanie tkanek, lecz wykazują suboptymalną czułość4-9, podczas gdy nasza grupa i kilka innych10-13 rozwijało systemy oparte na detektorach o bardzo wysokiej czułości, które obecnie pozwalają na gęste próbkowanie tkanek jedynie kosztem niskiej przepustowości obrazowania. W niniejszej pracy prezentujemy metodologię zastosowania technologii detekcji pojedynczych fotonów w systemie tomografii fluorescencyjnej w celu lokalizacji nowotworowej zmiany w mózgu w modelu mysim.
System tomografii fluorescencyjnej (FT) wykorzystywał zliczanie pojedynczych fotonów za pomocą lamp fotopowielaczowych (PMT) oraz bogate w informacje detekcje światła w dziedzinie czasu w konfiguracji bezkontaktowej11. Umożliwia to jednoczesny pomiar transmitowanego światła wzbudzenia i emisji, a także obejmuje automatyczną kontrolę ekspozycji wzbudzenia fluorescencji14, referencję laserową oraz korejestrację z systemem tomografii komputerowej dla małych zwierząt (microCT)15. Do obrazowania wykorzystano model myszy nude. Zwierzę zaszczepiono ortotopowo linią komórek glejaka ludzkiego (U251) w lewej półkuli mózgu, a obrazowanie przeprowadzono 2 tygodnie później. Guz wywołano do fluorescencji poprzez wstrzyknięcie fluorescencyjnego znacznika, IRDye 800CW-EGF (LI-COR Biosciences, Lincoln, NE), ukierunkowanego na receptor epidermalnego czynnika wzrostu, białko błony komórkowej, o którym wiadomo, że jest nadekspresyjnie obecne w linii nowotworowej U251 i wielu innych nowotworach18. Wstrzyknięto również drugi, nieukierunkowany znacznik fluorescencyjny, Alexa Fluor 647 (Life Technologies, Grand Island, NY), aby uwzględnić efekty niezależne od receptorów wpływające na pobieranie znaczników ukierunkowanych, co pozwoliło na ilościowe określenie wiązania znacznika oraz dostępności/gęstości receptorów27. Do rekonstrukcji lokalizacji obu znaczników fluorescencyjnych (i.e., lokalizacji guza) w mózgu myszy wykorzystano algorytm w dziedzinie czasu sterowany przez CT, a ich zdolność do lokalizacji guza zweryfikowano za pomocą obrazowania rezonansem magnetycznym z kontrastem.
Choć metoda ta została zademonstrowana w obrazowaniu fluorescencyjnym w mysim modelu glejaka, przedstawiona w tym filmie metodologia może zostać rozszerzona na inne modele nowotworowe u różnych małych zwierząt, potencjalnie do rozmiarów szczura17.

Dyfuzyjna tomografia fluorescencyjna oferuje stosunkowo niskokosztowe i potencjalnie wysokoprzepustowe podejście do przedklinowego obrazowania guzów in vivo. Przedstawiono metodologię zbierania danych optycznych, kalibracji i rekonstrukcji obrazu dla bezkontaktowego systemu w dziedzinie czasu sterowanego tomografią komputerową, z wykorzystaniem fluorescencyjnego celowania w biomarker nowotworowy – receptor Epidermal Growth Factor Receptor w modelu glejaka u myszy.

Tomografia dyfuzyjna fluorescencji w dziedzinie czasu sterowana tomografią komputerową u małych zwierząt w celu lokalizacji biomarkerów nowotworowych

Fluorescencyjne obrazowanie molekularne (FMI) małych zwierząt może być potężnym narzędziem w badaniach nad przedklinicznym odkrywaniem i opracowywaniem leków1. Jednakże światło ...

Ogólnym celem poniższego eksperymentu jest uzyskanie obrazów fluorescencyjnych ekspresji receptora Epidermal Growth Factor Receptor w ortotopicznym modelu mysim glejaka. Osiąga się to poprzez inokulację lewej półkuli mózgu myszy A IIC ludzkimi komórkami glejaka U2 51 wykazującymi ekspresję zielonego białka fluorescencyjnego. Po dwóch tygodniach wzrostu guza mysz otrzymuje wstrzyknięty koktajl dwóch znaczników fluorescencyjnych.Następnie mysz jest poddawana obrazowaniu w systemie rentgenowskim dla małych zwierząt w celu zebrania danych anatomicznych niezbędnych do dokładnej rekonstrukcji obrazu. Dane te są wykorzystywane do anatomicznego rozmieszczenia źródła i detektorów systemu tomografii optycznej, a dedykowane oprogramowanie służy do zbierania danych fluorescencyjnych i konstruowania obrazu końcowego. Ostatecznie metoda ta pozwala na stworzenie obrazu guza w oparciu o jego nadekspresję epidermalnego czynnika wzrostu, wykorzystując zarówno obrazowanie fluorescencyjne, jak i rentgenowskie, natomiast dokładność tej metody można porównać z rezonansem magnetycznym z użyciem środka kontrastowego.Główną zaletą tej techniki w porównaniu z istniejącymi metodami, takimi jak tomografia fluorescencyjna małych zwierząt oparta na urządzeniach z wykorzystaniem sprzężonych ładunkowo urządzeń, jest to, że detekcja z zliczaniem pojedynczych fotonów przy użyciu fotopowielaczy oferuje znacznie wyższą czułość i zakres dynamiczny detekcji światła. Metoda ta może być ostatecznie wykorzystana do monitorowania i oceny skuteczności terapii molekularnych poprzez pomiar ekspresji ich celów. Podczas gdy guzy podskórne są łatwo obrazowane metodami nietomograficznymi z wykorzystaniem obrazowania powierzchniowego, system ten został zaprojektowany do obrazowania przez tkankę o grubości do kilku centymetrów, co czyni go szczególnie odpowiednim do obrazowania dostarczania środków kontrastowych i ich wycieku do guzów mózgu.Choć metoda ta może dostarczyć informacji na temat ekspresji biomarkerów nowotworowych, można ją również zastosować w innych badaniach nad chorobami, takich jak infekcje, otyłość lub aspekty starzenia się, np. choroba Alzheimera. Zazwyczaj osoby rozpoczynające pracę z tą metodą napotykają trudności ze względu na rozproszony charakter propagacji światła w tkance biologicznej oraz trudności w wykorzystaniu tomografii rentgenowskiej do rekonstrukcji światła rozproszonego. Kluczowe jest zatem wizualne zademonstrowanie tej metody.Ponieważ etapy gromadzenia danych i rekonstrukcji obrazów mogą być trudne do opanowania, ważne jest zapewnienie właściwej kalibracji danych pobranych z systemu fluorescencyjnego. Pakiet oprogramowania near fast został zaprojektowany tak, aby odczytywać dane optyczne i wykorzystywać obrazy z tomografii komputerowej do tworzenia siatki elementów skończonych, która służy jako szablon przestrzenny do rekonstrukcji fluorescencji. Aby rozpocząć, umieść znieczuloną mysz naga atymiczna na sterylnej tkaninie chirurgicznej i potwierdź głębokość znieczulenia przed przejściem do oczyszczania i dezynfekcji skóry w obszarze nacięcia.Używając Betadinu, przykryć miejsce ncięcia sterylnym obłożeniem chirurgicznym; za pomocą skalpela wykonać niewielkie nacięcie nieco na lewo od linii środkowej i 0,5 centymetra za linią wewnątrzgałkową. Oczyścić powierzchnię czaszki, usuwając wszelką tkankę łączną, aby możliwe było zidentyfikowanie punktów orientacyjnych. Po odsłonięciu czaszki użyć wiertarki wysokobiegowej ze sterylnym wiertłem o średnicy 1 milimetra, aby wywiercić otwór znajdujący się 2 milimetry na lewo od linii środkowej i 2 milimetry za bgma.Napełnij strzykawkę Hamilton Micros z igłą 27G o tępym zakończeniu komórkami przeznaczonymi do implantacji. Następnie umieść mysz w aparacie stereotaktycznym. Po tym potwierdź głębokość znieczulenia chirurgicznego i estetycznego za pomocą ucisku palca u stopy, a następnie ponownie załóż na zwierzę sterylną chustę chirurgiczną.Następnie zamocuj napełnioną strzykawkę w ramie stereotaktycznej. Ustaw strzykawkę nad otworem w czaszce i wprowadź końcówkę igły trzy milimetry poniżej powierzchni czaszki. Następnie wycofaj igłę o jeden milimetr, aby utworzyć kieszeń.Kolejnym krokiem jest powolne wstrzykiwanie komórek do lewej półkuli mózgu w ciągu pięciu minut. Po zakończeniu wstrzykiwania wyciągnąć igłę i przemyć otwór Betadyną. Aby zapobiec wzrostowi komórek poza miejscem wstrzyknięcia, wyjąć mysz z ramion stereotaktycznych i wypełnić odsłonięty otwór podgrzanym woskiem kostnym.Na koniec zamknij miejsce nacięcia za pomocą sterylnego szwu nylonowego 5-0. Umieść mysz w podgrzewanej klatce i monitoruj ją aż do pełnej rekonwalescencji. Po powrocie do sprawności wstrzyknij myszy doglebowo (IP) 130 µL buprenorfiny w dawce 0,1 mg/kg i pozwól guza rosnąć przez 14 dni przed obrazowaniem. W dniu obrazowania myszy uruchom system, aby lasery i detektory światła mogły się rozgrzać przez około 20 minut.Aby uniknąć dryftów i wrażliwości systemu, umieść precyzyjnie wykonany dyfuzor liniowy o wymiarach 100 stopni na 4 stopnie w samym centrum gantry obrazującego, aby rozproszyć lasery wzbudzające pomiędzy kanałami detekcyjnymi systemu z równą intensywnością. Ręcznie dostosuj kąt dyfuzora, aby zmaksymalizować ilość sygnału wykrywanego przez wszystkie pięć kanałów zbierania światła. Następnie umieść filtr gęstości optycznej.Dwa filtry gęstości neutralnej przed wszystkimi fotopowielaczami detekcji fluorescencji, nazywanymi PMT, oraz gęstości optycznej. Jeden filtr gęstości neutralnej przed całą detekcją transmitancji. PMT zbierają 100 czasowych funkcji rozmycia impulsu lub T psfs lasera, z których każda posiada jednosekundowy czas całkowania dla każdego lasera sekwencyjnie, normalizują każde TPSF względem referencji lasera, korygują dryft czasowy w referencji lasera i wyciągają średnią ze wszystkich iteracji dla każdego detektora i każdego lasera osobno.Te średnie TPS-y są specyficzne dla detektora funkcje odpowiedzi instrumentu, wykorzystywane w optycznej rekonstrukcji obrazu na 12 godzin przed procedurą obrazowania. Wstrzyknij myszy testowej koktajl znaczników fluorescencyjnych. Najtrudniejszymi aspektami tej procedury są dokładna kalibracja systemu tomografii fluorescencyjnej oraz ograniczenie ruchów zwierzęcia.Rekonstrukcja obrazu jest tak źle uwarunkowana, że nawet niewielkie błędy w gromadzeniu danych mogą prowadzić do istotnych błędów w zrekonstruowanym obrazie. Aby zapewnić dokładność zbieranych danych, unieruchamiamy mysz tak dobrze, jak to możliwe, i powtarzamy kalibrację przed oraz po skanowaniu, aby zwiększyć szansę na uzyskanie precyzyjnej kalibracji. Po przygotowaniu umieść znieczulone zwierzę na wspornikach z włókna szklanego stołu do obrazowania.Po umieszczeniu głowy w stożku nosowym do ciągłej anestezji gazowej, należy unieruchomić zęby na listwie zgryzowej i przymocować zwierzę taśmą. Myszy powinny znajdować się mniej więcej w centrum gantry obrazującego. Pozycjonowanie można przeprowadzić, obracając laser wzbudzający o 180 stopni wokół myszy, upewniając się, że punkt ogniskowania lasera oświetla punkt znajdujący się mniej więcej w centrum ciała myszy z perspektywy lasera pod wszystkimi kątami.Po prawidłowym ustawieniu ostrożnie przenieś platformę obrazującą wraz z myszą do skanera mikro-CT i zbierz informacje anatomiczne w rozdzielczości 93 micrometers izotropowo dla całej głowy myszy. Przejrzyj stos obrazów CT i wybierz przekroje do obrazowania w systemie tomografii fluorescencyjnej. Ostrożnie przenieś platformę obrazującą i mysz z powrotem do systemu tomografii fluorescencyjnej.Wybierz liczbę pozycji źródła dla każdego przekroju obrazowania, czas całkowania dla każdego pomiaru TPSF, liczbę iteracji dla każdej pozycji źródła oraz pozycję i liczbę pożądanych przekrojów obrazowania z wcześniej utworzonego stosu obrazów CT. Następnie umieść filtry przed PMT detekcji fluorescencji, aby zablokować całe światło wzbudzenia, oraz filtry gęstości optycznej (filtry neutralne) przed PMT detekcji transmitancji. Aby uniknąć nasycenia tych detektorów, uruchom oprogramowanie do akwizycji danych, zbierając tpsf fluorescencji i transmitancji dla każdej zdefiniowanej pozycji źródło-detektor przy obu długościach fal wzbudzenia.Dla każdego zestawu zebranych PSF-ów T monitoruj i rejestruj intensywność lasera za pomocą referencyjnego kanału PMT. Wyznacz powierzchnię zewnętrzną myszy oraz położenie podłoża do obrazowania. Wyznacz pręty wspierające z obrazów CT i stwórz maski obejmujące obszar myszy oraz pręta obrazującego.Osobno, wykorzystując maskę myszy, wygeneruj siatkę elementów skończonych zwierzęcia za pomocą oprogramowania near fast. Zlokalizuj pozycje źródeł i detektorów z systemu tomografii fluorescencyjnej na powierzchni siatki, opierając się na współrzędnych rejestracji przestrzennej mikro-CT i fluorescencji. Usuń punkty danych optycznych powiązane z pozycjami źródeł lub detektorów, które nakładają się na miejsce położenia platformy obrazującej.Pręty referencyjne normalizują dane zebrane dla każdej pozycji detektora źródłowego względem referencji laserowej, korygują dryft czasowy referencji laserowej oraz czułości filtrów, które zostały określone w drodze testów eksperymentalnych w momencie zakupu. Oblicz stosunek Borna dla danych z każdej pozycji detektora źródłowego i pomnóż go przez symulację modelu w przód dla transmitancji, opartą na siatce elementów skończonych zwierzęcia o jednorodnych właściwościach optycznych. Czynność tę wykonuje się w celu zminimalizowania błędów związanych z sprzężeniem źródła lub detektora z tkanką, skalibrowania danych względem modelu oraz skorygowania danych pod kątem innych aspektów niezgodności między danymi a modelem; następnie konstruuje się wektor danych składający się ze skalowanej różnicy danych stosunku Borna zebranych dla obu długości fal.Współczynnik skalowania dobiera się tak, aby zmaksymalizować kontrast wiązania EGFR, a następnie przeprowadza rekonstrukcję obrazu w dziedzinie czasu z wykorzystaniem skalibrowanych danych różnicowych, używając TPSF dla każdego kanału detekcji jako danych wejściowych, i tworzy mapy fluorescencji widocznego znacznika celowanego z wzmocnionym kontrastem. Poniżej przedstawiono przykład rekonstrukcji fluorescencji nałożonej na zarejestrowany obraz anatomiczny CT myszy z ortotopowym glejakiem U2 51. Środek masy glejaka wyznaczony na podstawie rekonstrukcji fluorescencyjnej znajdował się w odległości jednego milimetra od środka masy guza wyznaczonego za pomocą obrazowania rezonansem magnetycznym z kontrastem.Oprogramowanie do akwizycji danych zostało stworzone specjalnie dla tego urządzenia, jednak większość technik przetwarzania obrazów można zrealizować przy użyciu oprogramowania near fasts dostępnego pod adresem nearfasts.org. Dlatego podczas wykonywania tej procedury ważne jest upewnienie się, że zarówno system, jak i dane zostały precyzyjnie skalibrowane przed rekonstrukcją obrazu. Kalibracja ta wymaga uwzględnienia różnic w czułości i czasie odpowiedzi między detektorami po rekonstrukcji obrazu znacznika celującego w biomarker.Podobne obrazowanie z wykorzystaniem znacznika niecelowanego umożliwia korektę w zakresie wychwytu niezależnego od receptorów. Pozwala to na ilościowe określenie ilości związanego znacznika, a także gęstości receptorów in vivo po opracowaniu tej metody. Technika ta zainspirowała innych badaczy do zaprojektowania systemów tomografii fluorescencyjnej sterowanej obrazowaniem rentgenowskim oraz utorowała drogę do obrazowania całego ciała u większych zwierząt.Po obejrzeniu tego filmu powinieneś uzyskać dobre zrozumienie sposobu przeprowadzania eksperymentu z rozproszonej tomografii fluorescencyjnej, która łączy systemy obrazowania anatomicznego rentgenowskiego oraz obrazowania optycznego w celu obrazowania biomarkerów nowotworowych.

computed-tomography-guided-time-domain-diffuse-fluorescence

Research

JoVE Journal

Medicine

Medycyna

Tomografia fluorescencyjna dyfuzyjna w domenie czasu sterowania tomografią komputerową w małych zwierzętach w celu zlokalizowania biomarkerów raka

Eksperymentalny model przerzutów do kości u myszy został ustanowiony po dokardialnym podaniu komórek guza piersi wykazujących ekspresję lucyferazy. Rozwój guza oraz powstałe zmiany osteolityczne monitorowano podłużnie za pomocą obrazowania bioluminescencyjnego oraz mikro-CT.

Monitorowanie przerzutów nowotworowych i zmian osteolitycznych za pomocą obrazowania bioluminescencyjnego i mikro-tomografii komputerowej

Ten artykuł opisuje multimodalność obrazowania tkanek nowotworowych za pomocą diagnostyki PET i CT przy użyciu radioznacznika 18F-FDG. Tkanka nowotworowa o wysokiej aktywności glikolitycznej wychwytuje więcej 18F-FDG.

Skan PET/CT oparty na FDG: metoda wykorzystania radioznacznika do nieinwazyjnego obrazowania metabolizmu guza

W tym filmie opisujemy fluorescencyjną tomografię molekularną lub FMT do obrazowania in vivo fluorescencyjnych ksenoprzeszczepów glejaka znakowanego białkiem w modelach mysich. Technika ta jest przydatna do wyjaśnienia efektów terapii przeciwnowotworowych na poziomie molekularnym.

Fluorescencyjna tomografia molekularna: technika obrazowania in vivo ksenoprzeszczepów glejaka znakowanego białkiem fluorescencyjnym w modelu mysim

Ten film demonstruje technikę oceny infiltracji makrofagów jelitowych w mysim modelu zapalenia jelita grubego za pomocą tomografii fluorescencyjnej (FMT). Po wywołaniu zapalenia jelita grubego u myszy za pomocą siarczanu sodu dekstranu (DSS), zwierzęciu wstrzykuje się przeciwciała, które rozpoznają marker glikoproteiny F4 / 80 na infiltrowanych makrofagach w okrężnicy. Mysz jest następnie obrazowana w urządzeniu FMT, w którym sygnały fluorescencji i odbicia są rekonstruowane w trójwymiarowy...

Wykorzystanie tomografii fluorescencyjnej do oceny zapalenia jelit myszy

Opisujemy protokół obrazowania hybrydowego, łączący tomografię za pośrednictwem fluorescencji (FMT) z mikrotomografią komputerową (μCT). Po fuzji i rekonstrukcji przeprowadzamy interaktywną segmentację narządów w celu wyodrębnienia ilościowych pomiarów rozkładu fluorescencji.

Hybrydowe obrazowanie μCT-FMT i analiza obrazu

Opisujemy metodę wykrywania rozwoju guzka guza w płucach mysiego modelu gruczolakoraka za pomocą mikrotomografii komputerowej i jej użycie do monitorowania zmian wielkości guzka w czasie i w odpowiedzi na leczenie. Dokładność oceny potwierdzono kwantyfikacją histologiczną punktu końcowego.

Wykorzystanie mikrotomografii komputerowej do oceny rozwoju guza i obserwacji odpowiedzi na leczenie w mysim modelu raka płuc

Sondy specyficzne dla celu stanowią innowacyjne narzędzie do analizy mechanizmów molekularnych, takich jak ekspresja białek w różnych typach chorób (np. zapaleniu, infekcji i nowotworzenia). W tym badaniu opisano ilościową trójwymiarową ocenę tomograficzną infiltracji makrofagów jelitowych w mysim modelu zapalenia jelita grubego przy użyciu tomografii fluorescencyjnej specyficznej dla F4 / 80.

Tomografia fluorescencyjna do wykrywania i ilościowego oznaczania mysiego zapalenia jelit związanego z makrofagami

Opisujemy protokół przedklinicznego śledzenia in vivo przerzutów nowotworowych. Opiera się on na reporterze radionuklidowo-fluorescencyjnym łączącym symporter jodku sodu, wykrywany przez nieinwazyjny [18F]tetrafluoroboran-PET, oraz białko fluorescencyjne w celu usprawnionego potwierdzenia ex vivo. Metoda ma zastosowanie do przedklinicznego śledzenia komórek in vivo poza biologią guza.

Obrazowanie genu reporterowego radionuklidowo-fluorescencyjnego w celu śledzenia progresji guza w modelach guzów gryzoni

Fluorescencyjna tomografia molekularna do obrazowania in vivo ksenoprzeszczepów glejaka

Tutaj używamy obrazowania bioluminescencyjnego, rentgenowskiego i pozytonowej tomografii emisyjnej/tomografii komputerowej, aby zbadać, jak hamowanie aktywności mTOR wpływa na guzy szpiczaka kostnego przeszczepionego szpiczakiem kostnym w modelu ksenoprzeszczepu. Pozwala to na fizjologicznie istotne, nieinwazyjne i multimodalne analizy działania przeciwszpiczaka mózgu terapii ukierunkowanych na guzy szpiczaka kostnego przeszczepione szpiczakiem kostnym in vivo.

Multimodalna bioluminescencyjna i pozytroniczna tomografia emisyjna/tomografia obliczeniowa ksenoprzeszczepów szpiczaka mnogiego szpiku kostnego u myszy NOG

Ta praca wstępnie ustawia zaawansowany protokół do dokładnej oceny obciążenia guza poprzez detekcję zielonego białka fluorescencyjnego i sygnałów bioluminescencji, a także integrację ilościowej techniki wykrywania molekularnego.

Badanie potrójnie ujemnego raka piersi przy użyciu ortotopowego modelu raka piersi

Poznaj metodę tomografii fluorescencji rozproszonej z tomografią komputerową do lokalizacji biomarkerów nowotworowych w modelu glejaka u myszy. Technika umożliwia obrazowanie ekspresji receptora czynnika wzrostu naskórka z wysoką czułością.

Tomografia fluorescencji rozproszonej w dziedzinie czasu pod kontrolą tomografii komputerowej u małych zwierząt w celu lokalizacji biomarkerów nowotworowych (Wideo) | JoVE Journal

Tomografia dyfuzyjna fluorescencji w dziedzinie czasu sterowana tomografią komputerową u małych zwierząt w celu lokalizacji biomarkerów nowotworowych

Przeglądaj więcej filmów