Nieinwazyjna kwantyfikacja mięśni szkieletowych u małych zwierząt za pomocą mikrotomografii komputerowej
November 8th, 2024
Ten protokół wykorzystuje mikrotomografię komputerową, aby umożliwić ekonomiczną kwantyfikację beztłuszczowej masy, w tym mięśni szkieletowych i tkanki trzewnej, tkanki tłuszczowej i tkanki szkieletowej u małych zwierząt. Rozróżnia tkankę beztłuszczową i tłuszczową, co daje znaczące korzyści w badaniach biomedycznych, szczególnie w badaniach translacyjnych na małych zwierzętach.
Mikrotomografia komputerowa jest opłacalną, nieinwazyjną techniką analizy składu ciała. Jest to korzystne w badaniach fizjologii mięśni, umożliwiając podczas interwencji. Mikrotomografia komputerowa dostarcza dane od tego samego zwierzęcia wielokrotnie, poprawiając jakość analizy i zmniejszając wykorzystanie zwierząt.
Detektory rentgenowskie zliczające fotony to innowacja w dziedzinie mikrotomografii komputerowej, która umożliwi ilościowe różnicowanie tkanek przy użyciu różnych środków kontrastowych związanych z platformami nanocząstek. Może to poprawić identyfikację różnych obszarów anatomicznych za pomocą roztworu baru. Szkolenie stanowi poważne wyzwanie w analizie danych mikrotomografii komputerowej, a także brak spójnych protokołów przedklinicznej tomografii komputerowej może komplikować pozyskiwanie obrazów, zwłaszcza w przypadku biomateriałów lub obrazów guza, ponieważ obszary anatomiczne mogą wykazywać różne wartości Hounsfielda.
Nasz protokół zapewnia ścieżkę krok po kroku, pozwala przeszkolonemu i nieprzeszkolonemu użytkownikowi na akwizycję i analizę danych mikroCT z podobnymi wynikami. Obecnie skupiamy naszą uwagę na analizie spontanicznego przedziału myszy związanego z funkcją mięśni szkieletowych i interakcjami społecznymi. Interesuje nas również badanie różnicowania komórek szkieletowych in vitro z wykorzystaniem modeli 2D i 3D.
Na początek umieść znieczuloną mysz na wznak na skanerze mikrotomografii komputerowej za pomocą specjalistycznego łoża dla myszy. Zabezpiecz mysz stożkiem nosowym i taśmą, aby zminimalizować ruch podczas skanowania. Następnie włóż mysz do suwnicy skanera mikroCT.
Pobieranie skanów mikrotomografii komputerowej ciała za pomocą systemu obrazowania przedklinicznego o wysokiej rozdzielczości. Uchwyć łącznie 1 024 projekcje o czasie naświetlania 470 milisekund każde, wykorzystując rotację w trybie lotu przy napięciu 60 kilowoltów i prądzie 480 mikroamperów. Ustaw system na powiększenie 1,25, co daje 94,72-milimetrowe pole widzenia, co daje łączny czas akwizycji wynoszący 8,02 minuty.
Rejestruj obrazy z grupowaniem jeden po drugim, uzyskując rozdzielczość 2 368 na 2 240 pikseli. Wykonaj skanowanie z tymi samymi parametrami na akrylowym cylindrycznym fantomie i wyodrębnij wartości jednostki Hounsfielda lub HU dla powietrza i wody za pomocą odpowiedniego oprogramowania. Przekonwertuj obrazy na pliki DICOM i popraw wartości HU.
Po uzyskaniu obrazów microCT myszy otwórz oprogramowanie do analizy obrazu i znajdź menu fragmentatora 3D w lewym górnym rogu interfejsu, podświetlone na szaro-niebieski kolor. Kliknij Dodaj dane. Gdy pojawi się okno z dwiema opcjami, wybierz pierwszą opcję i wybierz katalog do dodania.
Następnie przejdź do folderu zawierającego docelowe obrazy DICOM i kliknij go. Obserwuj obrazy wyświetlane na trzech ekranach, przedstawiające różne płaszczyzny anatomiczne, czołową jako zieloną, strzałkową jako żółtą i poprzeczną jako czerwoną. Na górnej karcie w obszarze Moduły wybierz edytor segmentów, aby otworzyć opcje segmentacji.
Następnie kliknij zielony plus przycisk Dodaj, aby utworzyć nowe segmenty, definiując zakres HU dla każdego typu tkanki. Teraz kliknij dwukrotnie każdy segment, aby go nazwać i pokolorować zgodnie z żądanymi ustawieniami. Ustaw zakres HU dla każdego segmentu za pomocą funkcji progowej.
Dla każdego typu tkanki wprowadź wartości HU, tkanka beztłuszczowa minus 29 do 225, tkanka tłuszczowa minus 190 do minus 30 i kość 500 do 5 000. Kliknij przycisk Zastosuj. Po ustawieniu zakresów HU kliknij opcję Pokaż 3D, aby wygenerować renderowanie 3D poddanych do segmentów tkanek.
W menu Segmentacja wybierz narzędzie Nożyczki, aby usunąć niechciane obiekty. W przypadku płaszczyzn anatomicznych kliknij przycisk maksymalizacji widoku na kolorowym pasku żądanej płaszczyzny i użyj przewijania myszy, aby poruszać się po skanowaniu CT. W przypadku renderowania 3D użyj lewego przycisku myszy, aby obrócić, a prawego przycisku myszy, aby powiększyć.
Następnie użyj narzędzia nożyczek, aby podświetlić niechciany obiekt i otoczyć go, aby usunąć go z obrazu. Kliknij ikonę przywracania układu widoku, aby powrócić do układu z czterema oknami. Po segmentacji przejdź do sekcji Kwantyfikacja i Statystyka segmentu, aby obliczyć objętości dla każdego segmentu.
Kliknij przycisk Zastosuj i poczekaj, aż oprogramowanie wygeneruje tabelę z wartościami dla każdej segmentacji, pokazującą zarówno mapę etykiet, jak i objętości powierzchni zamkniętej. Użyj pomiarów objętości dostarczonych przez oprogramowanie w centymetrach sześciennych, aby przeliczyć te objętości na masę tkankową. Zastosuj odpowiednią gęstość dla każdego rodzaju tkanki, 0,95 grama na centymetr sześcienny dla tkanki tłuszczowej, 1,05 grama na centymetr sześcienny dla tkanki beztłuszczowej i 1,92 grama na centymetr sześcienny dla tkanki szkieletowej.
Aby zmierzyć długość kości, wróć do menu edytora segmentów i ukryj segmenty tkanki tłuszczowej i beztłuszczowej, klikając ikonę oka obok każdego segmentu. Następnie wybierz opcję paska narzędzi w górnym rogu menu głównego. Kliknij przycisk Utwórz nową linię, aby zmierzyć długość kości w renderingu 3D.
Zidentyfikuj kość w rekonstrukcji 3D. Kliknij jeden koniec kości, a następnie kliknij drugi koniec, aby umożliwić oprogramowaniu zmierzenie jej długości. Segmentację tkanki szkieletowej, tłuszczowej i beztłuszczowej przedstawiono za pomocą sekwencyjnych płaszczyzn czołowych, strzałkowych i poprzecznych, skutecznie wykazując wyraźne rozróżnienie tkanek.
Renderingi 3D ujawniły szczegółowe struktury anatomiczne, z kolorem niebieskim reprezentującym kość, żółtym tkanką tłuszczową, a czerwonym tkanką beztłuszczową. Osoby w podeszłym wieku wykazywały wyższy procent tkanki tłuszczowej i zmniejszoną masę beztłuszczową w porównaniu z osobami dorosłymi, co ilustruje zmiany w składzie ciała związane z wiekiem.
Przegląd
Ten protokół wprowadza opłacalną metodę mikrotomografii komputerowej (mikroCT) do ilościowego określania składu ciała u małych zwierząt, koncentrując się na masie beztłuszczowej, tkance tłuszczowej i strukturach szkieletu. Technika zapewnia wyraźne rozróżnienie między typami tkanek, co przynosi korzyści badaniom biomedycznym i translacyjnym.
Kluczowe elementy badania
Obszar badań
- Analiza składu ciała
- Fizjologia mięśni
- Techniki badań biomedycznych
Tło
- Znaczenie ilościowego określania tkanek beztłuszczowych i tłuszczowych
- Innowacyjne detektory rentgenowskie liczące fotony poprawiają rozróżnianie tkanek
- Wyzwania w analizie danych mikroCT i protokołach akwizycji
Stosowane metody
- Mikrotomografia komputerowa do obrazowania
- Myszy jako organizmy modelowe do eksperymentów
- Oprogramowanie do 3D obrazowania i segmentacji do analizy
Główne wyniki
- Zdolność do skutecznego pozyskiwania wielu skanów od tego samego zwierzęcia
- Identyfikacja odrębnych regionów anatomicznych poprzez segmentację tkanek
- Dane korelacyjne wskazujące zmiany związane z wiekiem w składzie ciała
Konkluzje
- To badanie pokazuje niezawodny protokół mikroCT do oceny składu ciała u małych zwierząt.
- Ma znaczące znaczenie dla poszerzania rozumienia fizjologii mięśni i badań związanych ze starzeniem się.
Często zadawane pytania
Executive Industry Relevance
Non-invasive micro-CT quantification of skeletal muscle, adipose, and bone in small animals addresses a critical gap in preclinical metabolic and muscle disease research by enabling precise, longitudinal body composition analysis. Standardized imaging and segmentation protocols improve predictive confidence and translational continuity across studies, supporting robust target validation and mechanistic de-risking. This capability is essential for portfolio triage and risk-adjusted advancement in metabolic, geroscience, and muscle physiology pipelines.
Strategic Applications in Biopharma R&D
Early Discovery & Target Validation
- Enables quantitative assessment of muscle and adipose tissue changes in response to interventions.
- Supports mechanistic de-risking by providing reproducible, high-resolution tissue composition data.
- Facilitates functional target validation through longitudinal monitoring within the same animal.
Screening & Assay Development
- Prepares validated animal models for downstream pharmacologic and metabolic screening workflows.
- Standardizes body composition measurement, enhancing assay reproducibility and comparability.
- Generates quantitative outputs for reliable compound evaluation and dose-response studies.
Translational & Preclinical Research
- Aligns preclinical models with disease-relevant endpoints such as age-related muscle loss and fat accumulation.
- Enables continuity from early discovery through preclinical validation by supporting repeated, non-destructive measurements.
- Improves risk-adjusted advancement decisions by providing robust, quantitative biomarkers of tissue change.
Pipeline & Workflow Integration
Micro-CT body composition analysis integrates from early discovery through lead identification and preclinical validation, supporting hypothesis testing and translational biomarker development.
- Discovery Biology: Provides quantitative, non-invasive readouts for hypothesis-driven studies of muscle and metabolic function.
- Screening: Delivers standardized, reproducible tissue segmentation and volume measurements for assay readiness.
- Analytics: Outputs precise volumetric and mass data, enabling statistical comparison across experimental groups and time points.
- Translational Research: Supports alignment with clinical endpoints by modeling age-related and disease-relevant body composition changes.
- Enterprise Reuse: Establishes a reusable imaging and analysis platform for diverse metabolic, muscle, and aging studies.
Operational & Enterprise Impact
- Scientific Value: Increases predictive confidence and reduces mechanistic ambiguity in preclinical models.
- Operational Value: Enhances standardization, reproducibility, and scalability of body composition analysis.
- Strategic Value: Enables better go/no-go decisions and capital efficiency by providing robust, quantitative endpoints.
- Portfolio Impact: Supports risk-adjusted prioritization and advancement of metabolic and muscle disease programs.
Implementation Considerations
- Requires expertise in micro-CT imaging, segmentation, and quantitative analysis.
- Needs access to high-resolution preclinical imaging systems and compatible analysis software.
- Demands protocol standardization and cross-team training for consistent data acquisition and interpretation.
- Must adapt segmentation thresholds and analysis parameters for different animal models and tissue types.
- Potential limitations include anatomical variability and the need for careful calibration of Hounsfield units.
