Wysokoprzepustowa analiza danych mapowania optycznego za pomocą ElectroMap
4 czerwca 2019
Ten protokół opisuje konfigurację i korzystanie z ElectroMap, opartej na MATLAB platformy oprogramowania open source do analizy danych mapowania optycznego serca. ElectroMap zapewnia wszechstronne, wysokowydajne narzędzie do analizy zestawów danych dotyczących napięcia i wapnia w mapowaniu optycznym w szerokim zakresie eksperymentalnych modeli serca.
Wykorzystanie technologii mapowania wielomatrycowego i optycznego w badaniach kardiologicznych rozwija się. Jednak obecnie brakuje solidnego, wysokowydajnego oprogramowania opensource do analizy danych elektrofizjologicznych. Dlatego opracowaliśmy nowatorskie oprogramowanie o nazwie ElectroMap, aby pomóc naukowcom w ich analizie.
ElectroMap zawiera nowe i sprawdzone metody analizy danych mapowania serca, które można uzyskać od dowolnego gatunku przy użyciu wielu różnych kamer, wielu różnych barwników fluorescencyjnych i różnych modalności akwizycji, w tym mapowania optycznego i systemów wieloelektrodowych. Oprócz pomiaru standardowych parametrów AP, takich jak czas trwania potencjału czynnościowego, test przewodzący i morfologia, ElectroMap umożliwia analizę i ilościowe określanie aktywności. Zacznij od pobrania wszystkich plików z najnowszej wersji kodu źródłowego ElectroMap z repozytorium GitHub.
Rozpakuj pobraną zawartość w żądane miejsce. Otwórz program MATLAB i przejdź do lokalizacji folderu, w której znajduje się kod źródłowy ElectroMap. Następnie otwórz plik electromap.
m i naciśnij uruchom w edytorze, aby uruchomić interfejs użytkownika ElectroMap. Następnie, aby załadować obraz, naciśnij wybierz folder i przejdź do lokalizacji pliku lub plików danych, które mają zostać przeanalizowane. Wybierz plik do załadowania z poziomu interfejsu i naciśnij załaduj obrazy.
Po załadowaniu pojawi się pierwsza klatka, a czerwony kontur wskaże automatyczne progowanie obrazu. W razie potrzeby zmodyfikuj to na próg oparty na amplitudzie przebiegu czasu sygnału, zmieniając opcję w menu rozwijanym obrazu dla progu. Należy pamiętać, że po wybraniu progu jest on stosowany do całego stosu obrazów.
W razie potrzeby zmień opcję progu na ręczny, co uaktywni suwak w celu ręcznego dostosowania progu obrazu. Ponadto wybierz niestandardowy obszar zainteresowania do analizy, zaznaczając odpowiednie pola wyboru poniżej opcji progowych. Należy pamiętać, że zaawansowane opcje wyboru obszaru zainteresowania, takie jak liczba obszarów, są dostępne w wyborze ROI z górnego menu.
Po zastosowaniu odpowiedniego progu naciśnij przycisk Przetwarzaj obrazy, aby zastosować przetwarzanie. W tym momencie upewnij się, że wprowadzono prawidłowe ustawienia kamery dla liczby klatek na sekundę oraz kiloherców i rozmiaru pikseli w mikrometrach oraz opcji przetwarzania sygnału, takich jak ramy czasowe okna, filtrowanie przestrzenne i czasowe. Po przetworzeniu pliku sprawdź piki w sygnale średniej tkankowej oznaczone czerwonymi kółkami.
Segmentacja sygnału na podstawie wykrytych szczytów. Naciśnij sygnał segmentu. W razie potrzeby zastosuj niestandardową segmentację sygnału, przybliżając interesujący Cię czas i wybierając sygnał segmentu.
Po przetworzeniu obrazów przycisk tworzenia map stanie się aktywny. Naciśnij przycisk twórz mapy, aby zastosować czas trwania potencjału czynnościowego, czas aktywacji, prędkość przewodzenia i analizę stosunku sygnału do szumu. Wybierz żądane segmenty z listy, aby zastosować analizę do każdego z nich.
Następnie wybierz opcję Pobierz informacje o pikselach, aby wyświetlić szczegółowe wyświetlanie sygnału z dowolnego piksela na obrazie i porównać piksele, aby jednocześnie wykreślić sygnały z maksymalnie sześciu lokalizacji. Aby uzyskać dostęp do bardziej szczegółowej analizy prędkości przewodzenia, naciśnij przewodzenie. Następnie naciśnij pojedynczy wektor, aby przeanalizować przewodzenie przy użyciu metody pojedynczego wektora, w której wektor gradientu jest obliczany na podstawie czasu inaktywacji opóźnienia między dwoma punktami.
Na koniec naciśnij wektor lokalny, aby zastosować metodę wielowektorową z ustawieniami pasującymi do ustawień z głównego interfejsu. Naciśnij krzywą aktywacji, aby wykreślić procent tkanki aktywowanej w funkcji czasu. Aby określić ilościowo inne parametry za pomocą ElectroMap, wybierz jedną z pozostałych żądanych analiz z menu rozwijanego nad wyświetlaną mapą.
Naciśnij przycisk analizy pojedynczego pliku, aby otworzyć dedykowany moduł do analizy czasu trwania i przewodzenia każdego zidentyfikowanego segmentu w pliku. Wykonaj analizę na całym obrazie lub na wybranych obszarach lub punktach szczególnych. Aby wyeksportować dane z ElectroMap, naciśnij przycisk Eksportuj wartości, aby zapisać wartości aktualnie wyświetlanej mapy w głównym interfejsie użytkownika.
Następnie naciśnij przycisk eksportuj mapę, aby wyświetlić wyskakujące okienko zawierające aktualnie wyświetlaną mapę, którą można następnie zapisać w różnych formatach graficznych. W razie potrzeby dodaj pasek kolorów, wybierając ikonę paska kolorów. Ustaw skalę, wybierając opcję edytuj, a następnie mapę kolorów.
Na koniec naciśnij wideo aktywacyjne, aby wyrenderować animację sekwencji aktywacji, którą można zapisać jako animowany plik GIF. Pokazuje to morfologię potencjału czynnościowego mysich przedsionków w porównaniu z komorą świnki morskiej zarejestrowaną przy użyciu barwników wrażliwych na napięcie, jak wcześniej informowano. Pomimo wyraźnego kształtu potencjału czynnościowego i zastosowania dwóch oddzielnych kamer do mapowania optycznego o różnej liczbie klatek na sekundę i rozmiarach pikseli, ElectroMap może być wykorzystany do skutecznej analizy obu zestawów danych poprzez dobór odpowiednich parametrów.
Zastosowanie uśredniania zespołowego zamiast innych metod może poprawić SNR z izolowanych mysich lewych przedsionków. Zmiana częstotliwości stymulacji z trzech herców na 10 herców nie zmieniła APD, gdy nie przeprowadza się uśredniania zespołu, jednak zaobserwowano oczekiwany spadek APD przy tempie 10 Hz, gdy mierzono je na podstawie uśrednionych danych zespołu. Co więcej, lewe przedsionki myszy były poruszane w tempie 120 milisekund cyklu, a długość cyklu była stopniowo skracana o 10 milisekund, aż osiągnęła 50 milisekund.
ElectroMap automatycznie identyfikuje długość cyklu stymulacji i odpowiednio grupuje średnie piki tkankowe. Skrócenie APD i odstępu rozkurczowego. Amplituda optycznie mierzonych pików zmniejszyła się, podczas gdy czas do szczytu wydłużył się.
Protokół ten pokazuje, w jaki sposób można zainstalować i skonfigurować ustawienia w ElectroMap, aby szybko przeanalizować czas trwania potencjału czynnościowego, prędkość przewodzenia, zmienność między szczytami, a także jak można uśrednić grupowo w celu poprawy stosunku sygnału do szumu. Mamy nadzieję, że wydanie tego bezpłatnego oprogramowania pomoże naukowcom w zaspokojeniu ich potrzeb analitycznych i doprowadzi do kilku ważnych odkryć w badaniach kardiologicznych. Będziemy nadal rozwijać wszystkie opracowane przez nas algorytmy i zachęcamy innych do pomocy w dalszym rozszerzaniu możliwości ElectroMap.
Przegląd
Niniejszy protokół opisuje konfigurację i zastosowanie programu ElectroMap, otwartoźródłowej platformy programowej opartej na środowisku MATLAB, służącej do analizy danych z optycznego mapowania serca. ElectroMap stanowi wszechstronne narzędzie o wysokiej przepustowości do analizy zbiorów danych napięcia i wapnia z mapowania optycznego w szerokim zakresie eksperymentalnych modeli kardiologicznych.
Kluczowe elementy badania
Dziedzina nauki
- Elektrofizjologia serca
- Mapowanie optyczne
- Tworzenie oprogramowania
Wstęp
- Technologie mapowania optycznego i wieloelektrodowego są coraz częściej stosowane w badaniach kardiologicznych.
- Istnieje zapotrzebowanie na solidne, wysokoprzepustowe oprogramowanie open-source do analizy danych elektrofizjologicznych.
- ElectroMap integruje zarówno nowe, jak i uznane metody analizy danych z mapowania serca.
- Oprogramowanie obsługuje dane pochodzące od różnych gatunków oraz z różnych modalności akwizycji.
Cel badania
- Dostarczenie przyjaznego dla użytkownika narzędzia do analizy danych z mapowania optycznego serca.
- Ułatwienie pomiaru parametrów potencjału czynnościowego oraz analizy przewodnictwa.
- Poprawa stosunku sygnału do szumu w analizie danych elektrofizjologicznych.
Zastosowane metody
- Pobierz i zainstaluj program ElectroMap z repozytorium GitHub.
- Wczytaj i przetwórz obrazy z mapowania optycznego przy użyciu programu MATLAB.
- Zastosuj automatyczne i ręczne progowanie do analizy obrazu.
- Przeprowadź segmentację i wygeneruj mapy do analizy potencjału czynnościowego.
Główne wyniki
- ElectroMap pomyślnie analizuje dane pochodzące z różnych konfiguracji mapowania optycznego.
- Czas trwania potencjału czynnościowego oraz prędkość przewodzenia mogą być skutecznie ilościowo określone.
- Uśrednianie zespołowe poprawia stosunek sygnału do szumu w analizie danych.
- Program obsługuje niestandardową segmentację oraz szczegółową analizę pikseli.
Wnioski
- ElectroMap jest cennym narzędziem dla badaczy w dziedzinie elektrofizjologii serca.
- Oprogramowanie to usprawnia analizę złożonych zbiorów danych z mapowania optycznego.
- Jego charakter open-source sprzyja dostępności i współpracy w badaniach.
Najczęściej zadawane pytania
Znaczenie dla przemysłu
ElectroMap odpowiada na zapotrzebowanie na niezawodne, wysokoprzepustowe oprogramowanie open-source w badaniach nad elektrofizjologią serca, umożliwiając standaryzowaną analizę złożonych danych z mapowania optycznego u różnych gatunków i w różnych modelach eksperymentalnych. Dzięki poprawie stosunku sygnału do szumu poprzez uśrednianie zespołowe oraz wsparciu dla zautomatyzowanej analizy wielu uderzeń, platforma ta zwiększa pewność predykcyjną w walidacji celów terapeutycznych i ograniczaniu ryzyka mechanistycznego w procesie odkrywania leków sercowo-naczyniowych. Jej modularna budowa ułatwia integrację z procesami odkrywania leków, wspierając rozwój testów oraz dopasowanie biomarkerów translacyjnych w modelach przedklinicznych.
Zastosowania strategiczne w badaniach i rozwoju biofarmaceutycznym
Wczesne odkrywanie i walidacja celu
- Wartość naukowa: Umożliwia weryfikację hipotez terapeutycznych poprzez kwantyfikację czasu trwania potencjału czynnościowego, prędkości przewodzenia oraz stosunku sygnału do szumu w wielokomórkowych preparatach serca.
- Wartość operacyjna: Wspiera ograniczanie ryzyka biologicznego poprzez zapewnienie powtarzalnych, ilościowych odczytów elektrofizjologicznych do funkcjonalnej walidacji celu.
- Wartość prognostyczna: Ułatwia selekcję projektów w portfolio poprzez identyfikację zmian elektrofizjologicznych, które mogłyby zostać pominięte w analizie pojedynczego uderzenia, dzięki zastosowaniu uśredniania zespołowego.
Przesiewanie i rozwój testu
- Wartość naukowa: Przygotowuje zwalidowane układy biologiczne do dalszych etapów analizy poprzez standaryzację przetwarzania danych mapowania optycznego oraz umożliwienie wysokoprzepustowej analizy całych zapisów eksperymentalnych.
- Wartość operacyjna: Rozwiązuje kwestie standaryzacji i powtarzalności testów dzięki automatycznemu wykrywaniu częstotliwości rytmu, segmentacji sygnału oraz konfigurowalnym parametrom wstępnego przetwarzania.
- Skalowalność: Podkreśla gotowość do badań przesiewowych i możliwość ponownego wykorzystania platformy dzięki obsłudze wielu barwników fluorescencyjnych, trybów akwizycji oraz danych specyficznych dla poszczególnych gatunków.
Badania translacyjne i przedkliniczne
- Ciągłość translacyjna: Omówienie znaczenia w kontekście chorób oraz dopasowania biomarkerów translacyjnych poprzez umożliwienie szczegółowego badania przewodnictwa, alternansów oraz analizy jednowątkowej w modelach kardiologicznych.
- Walidacja przedkliniczna: Opis ciągłości od etapu odkrycia po walidację przedkliniczną poprzez kwantyfikację odpowiedzi ostrych oraz zmienności z uderzenia na uderzenie przy zmieniających się częstotliwościach stymulacji.
- Postęp skorygowany o ryzyko: Rozwiązania w zakresie decyzji o postępie skorygowanego o ryzyko poprzez wykrywanie zmian elektrofizjologicznych, które poprawiają jakość sygnału w zaszumionych zbiorach danych.
Integracja potoku i przepływu pracy
ElectroMap integruje się z kontinuum procesu odkrywania leków, od wczesnej fazy odkrywania (Early Discovery), poprzez identyfikację wiodących związków (Lead Identification), aż po badania przedkliniczne, dostarczając ilościowych pomiarów elektrofizjologicznych, które wspierają testowanie hipotez oraz ograniczanie ryzyka biologicznego.
- Biologia odkrywcza: Wyjaśnia, w jaki sposób metoda wspiera testowanie hipotez, wyjaśnianie szlaków sygnałowych lub ograniczanie ryzyka biologicznego poprzez analizę dynamiki napięcia i wapnia w tkance serca.
- Screening: Opisuje gotowość testu, powtarzalność lub wyniki ilościowe, jeśli są one zawarte w artykule, w tym czas trwania potencjału czynnościowego, prędkość przewodzenia oraz mapowanie stosunku sygnału do szumu.
- Analityka: Wskazuje pomiary, odczyty lub wyniki statystyczne, które pomagają zespołom porównywać warunki, takie jak zmienność szczyt-szczyt oraz zmiany w odstępie rozkurczowym przy różnych częstotliwościach stymulacji.
- Badania translacyjne: Łączy metodę z ciągłością przedkliniczną lub dopasowaniem biomarkerów tylko wtedy, gdy wynika to ze źródła, za pomocą niestandardowych modułów do analizy przewodzenia i alternansów.
- Ponowne wykorzystanie w przedsiębiorstwie: Przedstawia metodę jako powtarzalną funkcjonalność, a nie technikę jednorazowego użytku, podkreślając jej charakter open-source oraz adaptowalność w różnych modelach eksperymentalnych.
Wpływ operacyjny i przedsiębiorczy
- Wartość naukowa: Pewność prognostyczna, walidacja celu, redukcja niejednoznaczności mechanistycznej w elektrofizjologii serca.
- Wartość operacyjna: Standaryzacja, powtarzalność i skalowalność analizy danych z mapowania optycznego pomiędzy laboratoriami i modelami.
- Wartość strategiczna: Lepsze decyzje typu go/no-go, efektywność kapitałowa i zredukowane ryzyko biologiczne na późnych etapach dzięki poprawie jakości sygnału i wykrywaniu subtelnych zmian elektrofizjologicznych.
- Wpływ na portfolio: Priorytetyzacja skorygowana o ryzyko oraz decyzje dotyczące rozwoju oparte na powtarzalnym, wysokoprzepustowym profilowaniu elektrofizjologicznym.
Wskazówki dotyczące wdrożenia
- Wymagana wiedza specjalistyczna w zakresie środowisk programistycznych opartych na MATLAB oraz zasad elektrofizjologii serca.
- Potrzeby w zakresie instrumentacji i infrastruktury analitycznej obejmują systemy mapowania optycznego, barwniki fluorescencyjne oraz kompatybilny sprzęt akwizycyjny.
- Wymogi standaryzacji międzyzespołowej w celu zapewnienia spójności progowania, wyboru obszarów zainteresowania oraz definicji parametrów u różnych użytkowników i w różnych ośrodkach.
- Kwestie adaptacji w różnych systemach modelowych, w tym specyficzne dla gatunku częstotliwości odświeżania klatek, rozmiary pikseli i opcje przetwarzania sygnałów.
- Praktyczne ograniczenia wskazane w materiale źródłowym: zależność od poprawnych ustawień kamery w zakresie częstotliwości klatek i kilohertz oraz konieczność ręcznej regulacji progu w sytuacjach, gdy metody automatyczne są niewystarczające.
