Análise de alto throughput de dados de mapeamento óptico usando o ElectroMap
4 de junho de 2019
Este protocolo descreve a configuração e o uso do ElectroMap, uma plataforma de software de código aberto baseada em MATLAB para análise de dados de mapeamento óptico cardíaco. O ElectroMap fornece uma ferramenta versátil de alta produtividade para análise de conjuntos de dados de tensão e cálcio de mapeamento óptico através de uma vasta gama de modelos experimentais cardíacos.
O uso de tecnologias multi array e mapeamento óptico em pesquisas cardíacas está se expandindo. No entanto, o que falta atualmente é um software robusto de alta produtividade para análise de dados de eletrofisiologia. É por isso que desenvolvemos um novo software chamado ElectroMap para ajudar os pesquisadores com suas análises.
O ElectroMap incorpora métodos novos e estabelecidos para analisar dados de mapeamento cardíaco que podem ser adquiridos de qualquer espécie usando múltiplas câmeras diferentes, vários corantes fluorescentes diferentes e diferentes modalidades de aquisição, incluindo mapeamento óptico e sistemas de matriz multi-eletrodos. Além de medir parâmetros padrão de AP, como duração potencial de ação, ensaio condutivo e morfologia, o ElectroMap permite a análise e quantificação da atividade. Comece baixando todos os arquivos da versão de código-fonte mais recente do ElectroMap do repositório do GitHub.
Descompactar o conteúdo baixado para um local desejado. Abra o MATLAB e navegue até o local da pasta hospedando o código-fonte Do ElectroMap. Em seguida, abra o eletromape de arquivo.
m e pressione executar no editor para iniciar a interface de usuário ElectroMap. Em seguida, para carregar a imagem, pressione selecionar pasta e navegar até a localização do arquivo de dados ou arquivos a serem analisados. Selecione o arquivo a ser carregado a partir da interface e pressione as imagens de carga.
Uma vez carregado, o primeiro quadro aparecerá e um contorno vermelho indicará o limiar automático da imagem. Se desejar, modifique-o para um limiar com base na amplitude do curso de tempo de sinal alterando a opção na imagem para menu suspenso de limiar. Observe que uma vez que o limiar é selecionado, ele é então aplicado para toda a pilha de imagens.
Se desejar, altere a opção de limiar para manual que ativará o controle deslizante para ajustar manualmente o limiar da imagem. Além disso, selecione a região de interesse personalizada para análise selecionando as caixas de marca apropriadas abaixo das opções de limiar. Observe que opções avançadas para seleção de região de interesse, como número de áreas, estão disponíveis na seleção do ROI no menu superior.
Uma vez aplicado um limiar apropriado, pressione as imagens do processo para aplicar o processamento. Neste ponto, certifique-se de que as configurações corretas da câmera tenham sido inseridas para taxa de quadros e tamanho de kilohertz e pixel em micrometros e opções de processamento de sinal, como tempo de janela, filtragem espacial e temporal. Depois que o arquivo foi processado, inspecione os picos no sinal médio do tecido rotulado por círculos vermelhos.
Segmente o sinal com base em picos detectados. Sinal do segmento de imprensa. Se desejar, aplique segmentação personalizada do sinal ampliando o tempo de interesse e selecionando o sinal do segmento.
Depois que as imagens tiverem sido processadas, o botão de mapas de produção ficará ativo. Pressione produzir mapas para aplicar duração potencial de ação, tempo de ativação, velocidade de condução e análise de relação sinal/ruído. Selecione os segmentos desejados na caixa de lista para aplicar a análise a cada um.
Em seguida, selecione obter informações de pixel para ver uma exibição detalhada do sinal de qualquer pixel dentro da imagem e comparar pixels com sinais de gráficos simultaneamente de até seis locais. Para acessar uma análise mais detalhada da velocidade de condução, pressione a condução. Em seguida, pressione o vetor único para analisar a condução usando o método vetorial único onde o vetor gradiente é calculado a partir do tempo de inativação de atraso entre dois pontos.
Por fim, pressione o vetor local para aplicar o método multi-vetor com as configurações que correspondem às da interface principal. Pressione a curva de ativação para traçar a porcentagem de tecido ativado em função do tempo. Para quantificar outros parâmetros usando o ElectroMap, selecione uma das outras análises desejadas no menu suspenso acima do mapa de exibição.
Pressione a análise de arquivo único para abrir um módulo dedicado para análise de alta duração de rendimento e condução de cada segmento identificado em um arquivo. Realize a análise em toda a imagem ou em regiões ou pontos de interesse selecionados. Para exportar dados do ElectroMap, pressione os valores de exportação para salvar os valores do mapa exibido atualmente na interface principal do usuário.
Em seguida, pressione o mapa de exportação para trazer um popup contendo o mapa exibido atualmente que pode ser salvo em uma variedade de formatos de imagem. Se desejar, adicione uma barra de cores selecionando o ícone da barra de cores. Defina a escala selecionando editar e, em seguida, mapa de cores.
Finalmente, pressione o vídeo de ativação para renderizar uma animação da sequência de ativação que pode ser salva como um arquivo GIF animado. Isso mostra a potencial de ação da morfologia da murina atria quando comparada com o ventrículo de cobaia registrado usando corantes sensíveis à tensão como relatado anteriormente. Apesar da forma distinta do potencial de ação e do uso de duas câmeras de mapeamento óptico separadas com diferentes taxas de quadros e tamanhos de pixels, o ElectroMap pode ser utilizado para analisar com sucesso ambos os conjuntos de dados selecionando os parâmetros apropriados.
A aplicação de conjunto em média em vez de outros métodos pode melhorar o SNR de atria murina isolada esquerda. Uma mudança na frequência de ritmo de três hertz para 10 hertz não alterou a APD quando nenhuma média de conjunto é realizada, mas uma redução esperada no APD em 10 hertz pacing foi observada quando medido a partir de dados médios do conjunto. Além disso, a ária esquerda do rato foi acelerada a um comprimento de ciclo de 120 milissegundos e o comprimento do ciclo foi gradualmente encurtado em 10 milissegundos até atingir 50 milissegundos.
O ElectroMap identifica automaticamente o comprimento do ciclo de ritmo e os picos médios do tecido do grupo em conformidade. ApD e intervalo diastólico encurtado. A amplitude dos picos medidos opticamente diminuiu enquanto o tempo para o pico aumentou.
Este protocolo mostra como você pode instalar e configurar as configurações no ElectroMap, a fim de analisar rapidamente a duração potencial de ação, velocidade de condução, variabilidade de pico para pico, e também como você pode configurar a média a fim de melhorar a relação sinal/ruído. Esperamos que a liberação deste software livremente disponível ajude os pesquisadores com suas necessidades de análise e leve a algumas descobertas importantes em pesquisas cardíacas. Continuaremos a construir todos os algoritmos que desenvolvemos e encorajamos outros a nos ajudar a expandir ainda mais as capacidades do ElectroMap.
Visão Geral
Este protocolo descreve a configuração e o uso do ElectroMap, uma plataforma de software livre baseada no MATLAB para análise de dados de mapeamento óptico cardíaco. O ElectroMap oferece uma ferramenta versátil de alto rendimento para análise de conjuntos de dados de tensão e cálcio obtidos por mapeamento óptico em uma ampla variedade de modelos experimentais cardíacos.
Componentes Principais do Estudo
Área da Ciência
- Eletrofisiologia cardíaca
- Mapeamento óptico
- Desenvolvimento de software
Antecedentes
- As tecnologias de multimatriz e mapeamento óptico são cada vez mais utilizadas na pesquisa cardíaca.
- Existe uma necessidade de software robusto e de código aberto com alto rendimento para análise de dados de eletrofisiologia.
- O ElectroMap incorpora métodos novos e já estabelecidos para analisar dados de mapeamento cardíaco.
- O software suporta dados de diversas espécies e modalidades de aquisição.
Objetivo do Estudo
- Fornecer uma ferramenta fácil de usar para analisar dados de mapeamento óptico cardíaco.
- Facilitar a medição de parâmetros do potencial de ação e a análise de condução.
- Melhorar a relação sinal-ruído na análise de dados eletrofisiológicos.
Métodos Utilizados
- Baixe e configure o ElectroMap a partir do repositório do GitHub.
- Carregue e processe imagens de mapeamento óptico usando o MATLAB.
- Aplicar limiarização automática e manual para análise de imagem.
- Realize segmentação e produza mapas para análise do potencial de ação.
Resultados Principais
- O ElectroMap analisa com sucesso dados provenientes de diferentes configurações de mapeamento óptico.
- A duração do potencial de ação e a velocidade de condução podem ser quantificadas de forma eficaz.
- A média de conjunto melhora a relação sinal-ruído na análise de dados.
- São suportados segmentação personalizada e análise detalhada de pixels.
Conclusões
- ElectroMap é uma ferramenta valiosa para pesquisadores em eletrofisiologia cardíaca.
- O software aprimora a análise de conjuntos de dados complexos de mapeamento óptico.
- Sua natureza de código aberto promove acessibilidade e colaboração na pesquisa.
Perguntas Frequentes
Relevância Executiva para a Indústria
O ElectroMap atende à necessidade de um software robusto e de código aberto com alto rendimento na pesquisa de eletrofisiologia cardíaca, permitindo a análise padronizada de dados complexos de mapeamento óptico entre espécies e modelos experimentais. Ao melhorar a relação sinal-ruído por meio da média de ensemble e ao permitir a análise automatizada de múltiplas batidas, a plataforma aumenta a confiança preditiva na validação de alvos e na redução de riscos mecanicistas na descoberta de fármacos cardiovasculares. Seu design modular facilita a integração em fluxos de trabalho de descoberta, apoiando o desenvolvimento de ensaios e o alinhamento de biomarcadores translacionais em modelos pré-clínicos.
Aplicações Estratégicas em P&D de Biotecnologia e Farmacêuticos
Descoberta Inicial e Validação de Alvos
- Valor Científico: Permite a investigação de hipóteses terapêuticas por meio da quantificação da duração do potencial de ação, velocidade de condução e razão sinal-ruído em preparações cardíacas multicitoplasmáticas.
- Valor Operacional: Apoia a redução de riscos biológicos ao fornecer leituras eletrofisiológicas quantitativas e reprodutíveis para a validação funcional de alvos.
- Valor Preditivo: Facilita a triagem de portfólios ao identificar alterações eletrofisiológicas que poderiam passar despercebidas em análises de batimentos individuais por meio de média conjunta.
Triagem e Desenvolvimento de Ensaios
- Valor Científico: Prepara sistemas biológicos validados para fluxos de trabalho posteriores, padronizando o processamento de dados de mapeamento óptico e permitindo análise de alto rendimento de gravações experimentais completas.
- Valor Operacional: Aborda a padronização e reprodutibilidade dos ensaios por meio da detecção automatizada de frequência de estimulação, segmentação de sinais e parâmetros personalizáveis de pré-processamento.
- Escalabilidade: Destaca a aptidão para triagem e reutilização da plataforma por meio do suporte a múltiplos corantes fluorescentes, modalidades de aquisição e dados específicos de espécies.
Pesquisa Translacional e Pré-clínica
- Continuidade Translacional: Discute a relevância para doenças e o alinhamento de biomarcadores translacionais ao permitir investigação detalhada da condução, do alternans e da análise em fila única em modelos cardíacos.
- Validação Pré-clínica: Descreve a continuidade desde a descoberta até a validação pré-clínica mediante a quantificação de respostas agudas e da variabilidade batimento a batimento sob frequências de estimulação variáveis.
- Progressão Ajustada ao Risco: Aborda decisões de progressão ajustadas ao risco ao detectar alterações eletrofisiológicas que melhoram a qualidade do sinal em conjuntos de dados ruidosos.
Integração de Pipeline e Fluxo de Trabalho
O ElectroMap se integra ao continuum de descoberta, desde a Descoberta Inicial até a Identificação de Fármacos e trabalhos Pré-clínicos, fornecendo medidas eletrofisiológicas quantitativas que apoiam a testagem de hipóteses e a redução de riscos biológicos.
- Biologia da Descoberta: Explica como o método apoia testes de hipóteses, esclarecimento de vias ou desvio biológico por meio da análise das dinâmicas de voltagem e cálcio em tecido cardíaco.
- Triagem: Descreve a prontidão do ensaio, reprodutibilidade ou saídas quantitativas quando apoiadas pelo artigo, incluindo duração do potencial de ação, velocidade de condução e mapeamento da relação sinal-ruído.
- Análises: Destaca medições, leituras ou saídas estatísticas que ajudam as equipes a comparar condições, como variabilidade pico-a-pico e alterações no intervalo diastólico sob diferentes frequências de estimulação.
- Pesquisa Translacional: Relaciona o método com continuidade pré-clínica ou alinhamento de biomarcadores somente quando apoiado pela fonte, por meio de módulos personalizados para análise de condução e alternância.
- Reutilização Empresarial: Apresenta o método como uma capacidade reutilizável, e não como uma técnica de uso único, enfatizando sua natureza de código aberto e adaptabilidade entre modelos experimentais.
Impacto Operacional e Empresarial
- Valor Científico: Confiança preditiva, validação de alvos e redução da ambiguidade mecanicista na eletrofisiologia cardíaca.
- Valor Operacional: Padronização, reprodutibilidade e escalabilidade da análise de dados de mapeamento óptico entre laboratórios e modelos.
- Valor Estratégico: Decisões de avançar/não avançar mais precisas, eficiência no uso de capital e redução de riscos biológicos em fases avançadas por meio de qualidade aprimorada do sinal e detecção de alterações eletrofisiológicas sutis.
- Impacto no Portfólio: Priorização e decisões de avançamento ajustadas ao risco, com base em perfis eletrofisiológicos reprodutíveis e de alto rendimento.
Considerações sobre a Implementação
- Expertise científica necessária em ambientes de software baseados em MATLAB e nos princípios da eletrofisiologia cardíaca.
- Os requisitos de instrumentação e infraestrutura analítica incluem sistemas de mapeamento óptico, corantes fluorescentes e hardware de aquisição compatível.
- Requisitos de padronização entre equipes para garantir limiares consistentes, seleção de regiões de interesse e definições de parâmetros entre usuários e locais distintos.
- Considerações de adaptação entre sistemas modelo, incluindo taxas de quadros específicas por espécie, tamanhos de pixel e opções de processamento de sinal.
- Limitações práticas respaldadas pelo material de origem: dependência de configurações corretas da câmera para taxa de quadros e quilohertz, e necessidade de ajuste manual do limiar quando métodos automáticos forem insuficientes.
