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O anticorpo citoplasmico anti-neutrófilo associado à vasculite anti-neutronômica (MPO-AAV) é uma doença autoimune que resulta em insuficiência renal por lesão glomerular patológica com considerável morte celular e liberação de ácido desoxiribonucleico (DNA)1,,2. O DNA pode ativar o sistema imunológico agindo como um sinal de perigo. Em condições saudáveis normais, a localização nuclear do DNA oferece proteção contra a exposição ao sistema imunológico. O auto-DNA que é liberado extracelularmente durante processos patogênicos ou autoimunidade é visto pelo sistema imunológico como um potente dano proinflamatório associado à auto-proteína molecular (DAMP)3. O DNA celular extra (ecDNA) é liberado de células moribundas através de vários mecanismos distintos que são regidos por distintas vias bioquímicas, como apoptose, necroptose formação de armadilha extracelular (NETs), necrose ou pioptose4,,5,,6,,7,,8.
Descrevemos aqui métodos para colorar e medir o ecDNA liberado de células moribundas em seções de parafina fixa formalina incorporada (FFPE) de biópsias experimentais anti-MPO GN e renais de pacientes com MPO-AAV9,,10. Existem múltiplos métodos para a detecção de complexos de DNA duplo encalhado circulante (dsDNA) e DNA tanto do soro quanto da urina e dos ensaios in vitro11,12. Esses métodos, embora precisos na determinação da quantidade de ecDNA, não determinam onde o ecDNA é liberado anatomicamente. Existem métodos que descrevem a medição específica do ecDNA, como o tunel para apoptose e a medição de detritos celulares13,14. Não há nenhum método que descreva a medição do ECDNA culminado de todas as formas de morte celular nos rins FFPE onde ocorre o dano patológico. Isso é importante para determinar se os tratamentos terapêuticos experimentais estão eliminando o ecDNA dos locais de lesão patológica no órgão alvo real.
A aquisição de múltiplas imagens de amostras de rim cria um alto volume de dados que é analisado comumente por um único usuário. Isso é trabalhoso, demorado e pode estar sujeito a reprodutibilidade não confiável por outros usuários, devido ao viés do usuário. A segmentação de Weka é um plugin de software de código aberto para ImageJ que usa ferramentas bioinformáticas de ponta para classificar pixels usando algoritmos de aprendizado de máquina15,,16. Este método é "treinável" pelo qual aprende com a classificação do usuário segmentos de pixels e aplica a nova classificação aprendida a outras imagens. Este método se baseia em ferramentas de análise comuns dentro do programa ImageJ que são usadas para "classificar" cada pixel em um segmento como pertencente a uma "classe" específica. Uma vez que o programa aprende os "classificadores", eles podem ser usados para identificar outros segmentos classificados semelhantes dentro da mesma imagem. Este modelo é então salvo e aplicado a outros conjuntos de imagens dentro do mesmo experimento.
Os obstáculos atuais para determinar o ecDNA in situ em seções renais é a autofluorescência endógena da fixação na formalina e a análise intensiva do trabalho intensivo das imagens. Descrevemos aqui como saciar essa autofluorescência, detectar ecDNA e usar aprendizado de máquina supervisionado para medição de alto rendimento do ecDNA. Publicamos anteriormente a medição de NETs e MPO extracelular (ecMPO) utilizando uma macro no ImageJ, agora demonstramos semimass automação desses métodos usando aprendizado de máquina supervisionado1. Demonstramos a adaptabilidade da ferramenta de aprendizado de máquina, para classificar uma mancha alternativa para NETs e ecMPO dentro da mesma imagem. Estes métodos de coloração descritos aqui para a detecção de ecDNA, NETs e ecMPO podem ser traduzidos para outros órgãos e doenças sólidas onde ecDNA, NETS e ecMPO desempenha um papel na perpetuação de doenças como artrite reumatoide e lúpus17,18.