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As collagens fibrilares são componentes ECM proeminentes e estruturais. Suas mudanças de organização afetam a função tecidual e provavelmente estão associadas à progressão de muitas doenças que vão desde a osteogênese imperfeita1,disfunção cardíaca2, e cicatrização de feridas3 a diferentes tipos de câncer, incluindo mama4,5,6,ovário7,8,rim9e cânceres pancreáticos10. Muitas modalidades de imagem estabelecidas podem ser usadas para visualizar colágeno fibrilar, como microscopia de segunda geração harmônica11,manchas ou corantes em conjunto com microscopia de campo brilhante ou fluorescência ou microscopia de luz polarizada12,microscopia de polarização baseada em cristal líquido (LC-PolScope)13, e microscopia eletrônica14. À medida que a importância da organização do colágeno fibrilar tornou-se mais clara, e o uso desses métodos aumentou, a necessidade de melhores abordagens de análise de fibra de colágeno também cresceu.
Tem havido muitos esforços para desenvolver métodos computacionais para medição automatizada do colágeno fibrilar. As ferramentas de software disponíveis gratuitamente são focadas principalmente no cálculo do alinhamento ou orientação da fibra, adotando o primeiro tensor derivativo ou estrutura para pixels15,16ou análise de espectro baseado em transformação fourier para telhas de imagem17. Todas essas ferramentas estão sujeitas a limitações como a exigência de etapas manuais, imprecisão na detecção da borda de fibra em fundo barulhento ou falta de caracterização de características localizadas.
Em comparação com outras ferramentas de software livre de código aberto disponíveis livremente, os métodos descritos neste protocolo usam CT — um método ideal, multiescala e direcional de representação de imagens — para remover o ruído de imagens de colágeno fibrilar e melhorar ou rastrear bordas de fibra. Informações sobre localização e orientação podem ser fornecidas diretamente de uma fibra, em vez de usar as informações indiretas em termos de pixels ou janelas para inferir as métricas da organização da fibra. Esta estrutura baseada em CT18,19,20,21 pode quantificar a organização de fibras em uma base global, ROI ou fibra, principalmente através de dois pacotes separados, mas vinculados, chamados "CT-FIRE"18,21 e "CurveAlign"19,21. No que diz respeito à implementação do software, no CT-FIRE, coeficientes ct em múltiplas escalas podem ser usados para reconstruir uma imagem que melhore as bordas e reduza o ruído. Em seguida, um algoritmo individual de extração de fibras é aplicado à imagem reconstruída pela TC para rastrear fibras para encontrar seus pontos centrais representativos, estendendo os ramos de fibra dos pontos centrais e ligando galhos de fibra para formar uma rede de fibras. Em CurveAlign, coeficientes de TC em uma escala especificada pelo usuário podem ser usados para rastrear a orientação local da fibra, onde a orientação e os locais das curvas são extraídos e agrupados para estimar a orientação da fibra nos locais correspondentes. Essa estrutura de quantificação resultante foi desenvolvida há mais de dez anos e evoluiu muito em muitos aspectos, como funcionalidade, interface do usuário e modularidade. Por exemplo, esta ferramenta pode visualizar a orientação local de fibras e permite que o usuário meça até trinta recursos de fibra, incluindo propriedades individuais de fibra, como comprimento, ângulo, largura e retidão, bem como medidas a granel, como densidade e alinhamento. Além disso, o usuário pode medir o ângulo de fibra em relação a limites segmentados manualmente ou automaticamente, o que, por exemplo, desempenha um papel importante no desenvolvimento de biomarcadores baseados em imagem no câncer de mama22 e estudos de câncer de pâncreas10. Esta plataforma fornece vários módulos de recursos, incluindo os para análise de ROI, criação automática de limites e pós-processamento. O módulo ROI pode ser usado para anotar diferentes formas de ROI e realizar análises correspondentes de ROI. Como exemplo de aplicação, o módulo de criação de limites automáticos pode ser usado para registrar imagens de campo brilhante de hematoxilina e eosina (H&E) com imagens de segunda geração harmônica (SHG) e gerar a máscara de imagem dos limites do tumor a partir das imagens de H&E registradas. O módulo pós-processamento pode ajudar a facilitar o processamento e integração de arquivos de dados de saída a partir de imagens individuais para possíveis análises estatísticas.
Esta plataforma de quantificação não requer experiência prévia de programação ou processamento de imagens e pode lidar com grandes conjuntos de dados, incluindo centenas ou milhares de imagens, permitindo quantificação eficiente da organização de colágeno para aplicações biológicas ou biomédicas. Tem sido amplamente utilizado em diferentes campos de pesquisa por muitos pesquisadores em todo o mundo, incluindo nós mesmos. Existem quatro publicações principais no CT-FIRE e CurveAlign18,19,20,21, das quais as três primeiras foram citadas 272 vezes (a partir de 2020-05-04 de acordo com o Google Scholar). Uma revisão das publicações que citavam esta plataforma (CT-FIRE ou CurveAlign) indica que há aproximadamente 110 artigos de revistas que a utilizaram diretamente para sua análise, nas quais aproximadamente 35 publicações colaboravam com nosso grupo, e as outras (~ 75) foram escritas por outros grupos. Por exemplo, esta plataforma foi utilizada para os seguintes estudos: câncer de mama22,23,24, câncer de pâncreas10,25, câncer de rim9,26, cicatrização de feridas3,27,28,29,30, câncer de ovário8,31,7, ligamento uterosacral32, hipofosfatomico dentin33, carcinoma basal celular34, sarcoma hipoxic35, tecido cartilagem36, disfunção cardíaca37, neurônios38, glioblastoma39, contrações linfáticas40,cacffolds fibrosas41,câncer gástrico42, microtúbulo43, e fibrose bexiga44. A Figura 1 demonstra a aplicação de imagem de câncer do CurveAlign para encontrar as assinaturas de colágeno associadas ao tumor do câncer de mama19 a partir da imagem shg. A Figura 2 descreve um fluxo de trabalho esquemático típico desta plataforma. Embora essas ferramentas tenham sido revisadas tecnicamente18,19,21, e um protocolo regular20 para análise de alinhamento com CurveAlign também está disponível, um protocolo visual que demonstra que todas as características essenciais poderiam ser úteis. Um protocolo visualizado, como aqui apresentado, facilitará o processo de aprendizagem do uso desta plataforma, bem como abordará de forma mais eficiente preocupações e perguntas que os usuários possam ter.