Продольные морфологических и физиологических мониторинг сфероидов трехмерной опухоли с помощью оптическая когерентная томография

Cancer Research

Your institution must subscribe to JoVE's Cancer Research section to access this content.

Fill out the form below to receive a free trial or learn more about access:

Welcome!

Enter your email below to get your free 10 minute trial to JoVE!





We use/store this info to ensure you have proper access and that your account is secure. We may use this info to send you notifications about your account, your institutional access, and/or other related products. To learn more about our GDPR policies click here.

If you want more info regarding data storage, please contact gdpr@jove.com.

 

Summary

Оптическая когерентная томография (Окт), трехмерные технологии визуализации, был использован для мониторинга и характеризуют Кинетика роста многоклеточных опухоли сфероидов. Точные объемного количественной сфероидов опухоли с помощью voxel, считая подход и обнаружения метки бесплатно мертвых тканей в сфероидов, основанные на встроенных оптического затухания контраст, были продемонстрированы.

Cite this Article

Copy Citation | Download Citations

Huang, Y., Zou, J., Badar, M., Liu, J., Shi, W., Wang, S., Guo, Q., Wang, X., Kessel, S., Chan, L. L., Li, P., Liu, Y., Qiu, J., Zhou, C. Longitudinal Morphological and Physiological Monitoring of Three-dimensional Tumor Spheroids Using Optical Coherence Tomography. J. Vis. Exp. (144), e59020, doi:10.3791/59020 (2019).

Please note that all translations are automatically generated.

Click here for the english version. For other languages click here.

Abstract

Опухоль сфероидов были разработаны как модель трехмерной (3D) клетки культуры в раковых исследований и противораковых лекарств. Однако, в настоящее время, высок объём визуализации формы используя яркие поля или флуоресценции обнаружения, не удастся разрешить в целом 3D структура сфероида опухоль из-за ограниченной проникновение света, диффузии флуоресцентных красителей и Глубина растворимость. Недавно Наша лаборатория продемонстрировали использование оптическая когерентная томография (Окт), этикетка свободно и неразрушающего 3D визуализации модальности, для выполнения продольной характеристика сфероидов многоклеточных опухоли в 96-луночных пластине. Октябрь был способен получения 3D морфологических и физиологических информации сфероидов опухоли расти до около 600 мкм в высоту. В этой статье мы демонстрируем высок объём OCT (HT-Окт) изображения системы, которая сканирует весь несколькими хорошо пластины и автоматически получает 3D данные OCT опухоли сфероидов. Мы описываем подробности руководящих принципов системы и строительство HT-Сен, в протоколе. С 3D данных OCT один можно визуализировать в общей структуре сфероида с 3D визуализации и ортогональных срезов, характеризуют кривой продольного роста опухоли сфероида основе морфологических информации, размер и объем и контролировать рост регионах мертвых клеток в опухоли сфероида, основанный на контраст оптических встроенные затухания. Мы покажем, что HT-Окт может использоваться как механизм визуализации высокой пропускной способностью для наркотиков скрининг, а также охарактеризовав biofabricated образцов.

Introduction

Рак является второй ведущей причиной смерти в мире-1. Разработки лекарств против рака имеет решающее значение для пациентов. Однако предполагается, что более 90% новых противораковых препаратов не в фазе развития ввиду отсутствия эффективности и неожиданные токсичности в клинических испытаниях2. Часть причины можно объяснить использование простой двухмерный (2D) клетки культуры моделей для составных скрининга, которые обеспечивают результаты с ограниченным предсказательная ценность составных эффективности и токсичности для следующих этапов обнаружения наркотиков2 , 3 , 4. Недавно, трехмерные (3D) опухоли сфероида модели были разработаны предоставлять клинически соответствующие физиологические и фармакологические данные для борьбы против рака наркотиков обнаружения3,4,5 ,6,,78,9,10,11,12,13,14, 15,16,,1718,19,20,21,,2223, 24,25. Поскольку эти сфероидов могут имитировать ткани специфические свойства опухоли в естественных условиях, например, питательных веществ и кислорода градиента, гипоксических ядро, а также наркотиков сопротивления19, использование этих моделей потенциально может сократить сроки обнаружения наркотиков, снизить затраты на инвестиции и принести новые медикаменты пациентам более эффективно. Один критический подход к оценке составные эффективность развития сфероида 3D опухоли является мониторинг сфероида роста и возобновления под лечения9,26. Для этого необходимы количественные характеристики опухоли морфологии, его диаметр и объем, с высоким разрешением изображения формы.

Обычных изображений условия, например, ярко поле, фаза контраст7,9,,2224и флуоресцентной микроскопии8,9,16, 18,22 может обеспечить измерение диаметра сфероида, но не может решить общую структуру сфероида в трехмерном пространстве. Многие факторы способствуют этих ограничений, в том числе проникновения зондирующего света в сфероида; Диффузия флуоресцентных красителей в сфероида; Флуоресцентный радиосигналов от возбужденных флуоресцентных красителей внутри или на поверхности противоположной сфероида из-за сильного поглощения и рассеяния; и глубина растворимость этих изображений условий. Это часто приводит к неточным объем измерений. Развитие некротические ядра в сфероидов имитирует некроза в в естественных условиях опухоли6,10,15,19,25. Эта функция патологических маловероятно, воспроизведены в 2D клетки культуры19,25,27,28. С сфероида размером более 500 мкм в диаметре, трехслойные концентрических структуры, включая внешний слой пролиферирующих клеток, средний слой покоя клеток и некротические ядро, можно наблюдать в сфероида6,10 ,15,19,25, из-за недостатка кислорода и питательных веществ. Живые и мертвые клетки флуоресценции изображений является стандартный подход к этикетке границы некротические ядра. Однако опять же, проникновение этих флуоресцентных красителей и видимого света препятствуют потенциал для зонда в ядро некротические контролировать свое развитие в его фактической формы.

Альтернативные 3D визуализации модальности, оптическая когерентная томография (Окт) вводится для характеристики опухоли сфероидов. Октябрь является биомедицинских изображений техники, которая способна до приобретения лейбл бесплатно, неразрушающего 3D данные из 1-2 мм глубины в биологических тканях29,30,,3132,33 ,34. Окт использует низкий согласованности интерферометрии для обнаружения обратно рассеянном сигналы с разных глубин образца и обеспечивает реконструированный решена глубины изображения на микрон уровня пространственного разрешения в боковых и вертикальном направлениях. Окт была широко принята в офтальмологии35,,3637 и ангиографии38,39. Предыдущие исследования использовали OCT наблюдать морфология в vitro сфероидов опухоли базальной мембраны матрицы (например, Matrigel) и оценить их ответы для фотодинамической терапии40,41. Недавно наша группа создана высок объём OCT изображений платформы для систематического мониторинга и количественной оценки Кинетика роста сфероидов 3D опухоли в нескольких хорошо плиты42. Были продемонстрированы точные объемного количественной сфероидов 3D опухоли с помощью voxel, считая подход и обнаружения метки бесплатно некротических тканей в сфероидов, основанные на встроенных оптического затухания контраст. Этот документ описывает детали как платформа отображения информации октября была построена и используемых для получения изображений с высоким разрешением 3D из опухоли сфероидов. Шаг за шагом количественный анализ кинетики роста сфероидов 3D опухоли, включая точные измерения диаметра сфероида и томов, описан. Кроме того представлен метод неразрушающего обнаружения областей некротических тканей с помощью OCT, основанные на встроенных оптического затухания контраст.

Subscription Required. Please recommend JoVE to your librarian.

Protocol

1. Подготовка клеток

  1. Получения клеточных линий от квалифицированного поставщика.
    Примечание: Убедитесь, что клетки от клеточных линий интерес может сформировать сфероида, в культуре средств массовой информации или с помощью субстрата (базальной мембраны матрица как Matrigel). Заглянуть в литературе9 или выполнить один раунд предварительных эксперимент для проверки.
  2. Оттепель замороженных клеток после конкретные процедуры, предоставляемые поставщиком линии клетки. Общие процедуры можно найти в других43.
  3. Культура клетки для 1-2 проходы в 25 см2 культуры колбы. Клетки затем готовы к использованию для 3D клеточной культуры.
  4. Контролировать состояние здоровья клеток каждый день и поддерживать их в инкубаторе в стандартных условиях (37 ° C, 5% CO2, влажность 95%). При необходимости обновите СМИ.
    Примечание: Питательной среды состоит из DMEM (глюкозы 4,5 г/Л), 1% антибиотик противогрибковое, плода бычьим сывороточным 10%. Субкультура клеток, прежде чем они достигают слияния в колбу культуры. Следуйте руководство культуры клеток, предоставленных поставщиком. Общая процедура можно найти elsehwhere44.
  5. В нескольких хорошо пластины, на основе следующих общих протокол9выполните 3D клеточной культуры.
    1. Удалите медиа культуры из культуры колбу и промойте его стерилизовать фосфатный буфер (PBS, подогретой до 37 ° C).
    2. Ресуспензируйте клетки, добавив 1 мл трипсина Этилендиаминтетрауксусная кислота (ЭДТА, 0,5%), в колбу на 3 мин. Затем добавьте культуры средств массовой информации для разбавления трипсина.
    3. Перенесите суспензию клеток в 15 мл центрифуги и центрифуги для 5 мин на 500 x g и комнатной температуре.
    4. Удалить супернатант и Ресуспензируйте клетки с 4 мл подогретым питательной среды. Пипетка одна капля образца на Горяева для клеток подсчета для определения концентрации клеток. Разбавьте клетки соответствующей концентрации для посева (например, 3000 клеток/мл).
      Примечание: Оптимизируйте первоначальная клеточная концентрация сфероида для каждой ячейки строки и каждого типа мульти хорошо пластины (96-луночных, 384-ну или 1536-ну).
    5. Клетки семян в круглодонные несколькими хорошо пластины ультра-низким насадку (Ула). Добавьте 200 мкл суспензии клеток в каждой скважине на концентрацию 3000 клеток/мл, так что каждый хорошо имеет около 600 клеток.
    6. В РТ центрифуга целую тарелку с помощью пластины адаптера для 7 мин, сразу после посева, в скорости 350 x g или низкая скорость.
      Примечание: Центрифуги помогает собрать клетки к центру скважины для облегчения, образуя единый сфероида. Центрифуга шаг выполняется только один раз в начале сформировать опухоль сфероидов. Он не будет повторяться, когда опухоль сфероидов начинают расти.
    7. Поддерживать несколько хорошо пластины при 37 ° C и 5% CO2 в инкубатор культуры и обновить СМИ культуры каждые 3 дня.
      Примечание: Время роста может различаться для различных 3D культуры условий. В нашем исследовании 3000 клеток/мл используется для U-87 мг и HCT 116 клеточных линий в 96-луночных пластины, так что сфероида может расти до ~ 500 мкм в 4\u20127 дней HCT 116 клеток. Рассмотрите возможность добавления добавки СМИ и факторов роста для моделей различных сфероида, основанный на Генеральный протокол 3D культуры.
    8. Выполните OCT снимки опухоли сфероидов каждые 3\u20124 дней для продольного исследования их роста.
      Примечание: Рекомендуемое время точек для октября изображений будет 4 день, день 7, день 11, 14 день, день 18 и 21 день.

2. высок объём OCT изображений платформы

Примечание: См. ссылки на работу29,30,31,32,33,34 для тщательного рассмотрения принципов и применения OCT. См. Рисунок 1 и Хуан и др. 42 для подробной информации о пользовательских OCT изображений системы, используемые в данном исследовании.

  1. Выберите соответствующий источник света широкополосного для системы OCT опухоли сфероида изображений.
    Примечание: Здесь, Суперлюминесцентный диод (УОС, Рисунок 1A,B) с Центральной волны ~ 1320 нм и ~ 110 Нм пропускной способности был использован в качестве широкополосного источника света.
  2. Постройте ссылки руку и руку образца системы OCT схемы (см. рис. 1A,B для подробной информации). Смотрите Таблицу материалов для список оптических компонентов для построения системы OCT. Тем, что длина оптического пути ссылка руку и руку образца тесно соответствовали.
  3. Построить спектрометр, включая детали дизайна спектрометр октября либо выберите коммерческих спектрометра, который соответствует коллиматора, решетки, объективом F-theta и камеры линия сканирования (см. Рисунок 1 c для установки34) волны в центр источника света. Убедитесь, что спектрометр выровнен правильно освещать весь лазер пропускной способности, достижения эффективности сбора высокого Фотон и обеспечить медленное вымывание интерференционной картины.
  4. Характеризовать производительность системы OCT, включая следующие метрики как образец руку власти, всего изображения глубина, глубина-зависит от чувствительности, осевой резолюции, глубина фокуса и боковых резолюции. Место слабый рефлектор (например, зеркало с фильтр нейтральной плотности) в качестве образца для измерения глубины-зависит от чувствительности, осевой резолюции и глубины фокуса. Разместите цель диаграмма испытания ВВС США резолюции как образец для проверки латеральное разрешение.
    Примечание: См. ссылки45 34,для определения метрики производительности OCT и протоколов для характеристики этих метрик45. Приведена Таблица 1 перечень измеряемых параметров для пользовательских OCT системы, используемые в нашем исследовании.
  5. Выберите стадию моторизованных перевод для горизонтального перемещения нескольких хорошо пластины для изображения опухоли сфероидов в различных скважин (см. Рисунок 1B). Используйте этап с диапазоном путешествия больше, чем 108 мм x 72 мм для обеспечения полного сканирования всех скважин нескольких хорошо пластины. Используйте 2D или 3D моторизованных перевод этапе с контроля программного обеспечения для включения точное местоположение каждой скважины и автоматизация системы OCT для высокой пропускной способности воображения.
  6. Используйте пластину адаптера или дизайн пластины держателя (3D печать) провести несколько хорошо пластины в фиксированном положении.
  7. Исправьте наклона и вращения несколькими хорошо пластины с помощью 2D наклона этап и этап вращения, монтируется на поступательной стадии (см. рис. 1 D), до проведения любых OCT imaging для сведения к минимуму изменения плоскости фокуса из разных скважин. Используйте D2, D11, B6, D6, G6 как руководящие скважин при наблюдении за их относительные позиции в OCT изображения (рис. 1A).
  8. Отрегулируйте вращение пластины, чтобы убедиться, что края пластины параллельно с направлением движения стадии, так что скважин остаются же горизонтальной позиции в OCT изображения (Рисунок 1E). Отрегулируйте наклон пластину можно параллельно таблицы оптики, чтобы скважин остаются в тех же местах вертикальные для октября изображений (Рисунок 1F).
    Примечание: Регулировка наклона угла и фокус помогают оптимизировать качество изображения OCT для всех скважин. Однако изменения высоты культуры средств массовой информации в различных скважин может вызвать изменения в оптического пути, которые могут привести к расфокусировке изображения сфероида. Авто фокус может быть реализован для управления фокальной плоскости OCT изображений для достижения оптимизации изображения. Шаг выверки не разрешить бедных качество изображения OCT сфероида опухоль из-за следующие вопросы: сфероида, decentering из-за первоначального посева расположения; сфероида фасада при внедрении в biofabricated внеклеточной матрицы; качество плохое пластины с большим вариации высоты хорошо днища. Дополнительное программное обеспечение управления с авто фокус или самостоятельная выравнивание функции могут осуществляться для оптимизации производительности системы центра развертывания Office.
  9. Используйте пользовательские компьютерную программу для контроля захвата изображений в OCT и сценическое движение для сбора данных от каждого хорошо последовательно.

3. октября сканирование и обработку сфероидов опухоли

  1. В день октября изображений сфероидов опухоли принять несколько хорошо пластины из инкубатора. Передача нескольких хорошо пластины под OCT изображений системы. Поместите его на вершине пластины адаптера.
    Примечание: OCT изображений сфероидов опухоли может выполняться с крышки полистирольные плиты или выключить. Однако конденсации воды на крышке из-за испарения из скважин может повлиять на светопропускания и исказить светового луча, уступая меньше оптимального изображения октября от сфероидов.
  2. Отрегулируйте высоту плиты, перемещая вдоль оси z стадии перевода. Сохранить положение фокальной плоскости на ~ 100 – 200 мкм ниже верхней поверхности каждой сфероида, чтобы минимизировать эффект неоднородной depth-wise фокуса профиль.
  3. Установите надлежащий диапазон сканирования OCT (например, 1 x 1 мм) в пользовательское программное обеспечение для покрытия всей опухоли сфероида согласно этапов его развития. Нажмите кнопку Сохранить параметры для сохранения параметра.
  4. Используйте заказного программного обеспечения для получения трехмерных изображений OCT опухоли сфероидов по одному для всех скважин пластины, содержащие сфероидов. Нажмите кнопку Просмотр , чтобы просмотреть изображение предварительного просмотра и нажмите на кнопку получить получить изображение OCT.
    Примечание: Убедитесь, что данные сфероида OCT собираются когда стадии находится не в движении. Сфероида обычно располагается в центре U-дно хорошо. Однако сфероида может быть перенесено в культуре средств массовой информации при стадии ускорение или замедление из-за инерции сфероида в культуре средств массовой информации.
  5. Процесс 3D OCT наборов данных сфероидов опухоли для создания OCT структурных изображений с помощью пользовательской обработки C++ кода. Смотрите Рисунок 2а блок пост-обработки данных OCT.
    Примечание: Смотрите Рисунок 4A для созданного 3D OCT структурных изображений.
    1. Смотрите Глава 5 Drexler и Фудзимото34 и Цзянь и др. 46 для детализации описания постобработки шагов OCT данных. Калибровки размер пиксела во всех трех измерениях. Повторного масштабирования OCT структурных изображений на исправленные весы.
      Примечание: Расстояние в осевом направлении (в направлении z) октября изображений является мерой оптического пути разница между ссылку руку и руку образца. Таким образом индекс преломления выборки (n) необходимо принимать во внимание при калибровке размер пикселя в осевом направлении для дефлирования. В нашем исследовании, мы используем n = 1,37 как преломления опухоли сфероида42.
  6. Создайте коллаж сфероида изображения с помощью 2D изображения OCT в трех плоскостях сечения XY, XZ и YZ через центр тяжести сфероида. Смотрите Рисунок 3 c-E для представителя вывода коллажи сфероида изображений. Выполните регистрацию изображения для всех сфероидов, с использованием MATLAB функция dftregistration47, чтобы обеспечить, что центроиды всех сфероида расположены примерно в том же месте.
  7. Получения 3D-рендеринга сфероида, используя коммерческие или пользовательского программного обеспечения.
    Примечание: Следующие шаги показывают, как для получения 3D-рендеринга сфероидов опухоли с использованием коммерческого программного обеспечения.
    1. Загрузите 3D OCT данные в программное обеспечение.
    2. Нажмите кнопку панели Surpass . Затем нажмите кнопку Добавить новый том. Выберите режим наложения для использования 3D-рендеринга.
    3. Отрегулируйте угол, перетащив изображения с помощью указателя мыши.

4. количественная оценка морфологических сфероидов 3D опухоли

Примечание: Пользовательские написанный код в программе MATLAB обрабатывает этот количественной оценки. Нажмите кнопку запустить , чтобы начать процесс. Смотрите Рисунок 2B блок шаги морфологических количественной оценки сфероидов.

  1. Количественно сфероида диаметр, высота и диаметр основе объем.
    1. Выберите 2D изображения OCT в трех поперечных XY, XZ и YZ самолетов, которые пересекают центроид сфероида.
    2. Измерьте диаметр и высота сфероида в плоскости XY и XZ, соответственно.
    3. Расчет на основе диаметр сфероида тома с помощью: Equation 1 , с презумпцией сферической формы опухоли.
  2. Количественно voxel-на-основе сфероида тома.
    1. Примените фильтр 3D усреднения на Окт структурных данных сфероида для удаления пятен.
    2. Сегмент сфероидов опухоли, используя фильтр обнаружения48 Canny края, кадра, с надлежащей порог разделения региона сфероида опухоли хорошо снизу.
    3. Группа соединительной воксели для 3D данных (см. встроенные функции: bwconncomp).
    4. Вычислите среднее расстояние между каждой соединительной voxel в группе и сфероида центроид (вручную выбран), для каждой группы. Идентифицировать сфероида региона как группы с минимальной средней дистанции.
    5. Подсчитать количество вокселей в регионе сфероида и умножьте на фактический объем отдельных voxel (объем/вокселей), давая общий объем сфероида.

5. мертвых клеток региона обнаружение сфероидов 3D опухоли

Примечание: В однородной среде, обратно рассеянном интенсивности Сен обнаружен как функция глубины (я(z)) может быть описана Бугера-Ламберта — Бера закон49: Equation 2 , где z представляет глубину, μ -это оптического затухания коэффициент, и я0 является интенсивность падающего образца. Поэтому производные оптического затухания коэффициент может быть выражена как: Equation 3 . С октября изображения часто строятся в логарифмическом масштабе, наклон профиля интенсивности OCT можно извлечь для получения коэффициента затухания оптического. Смотрите Рисунок 2 c блок-схема генерации карты оптического затухания.

  1. Выполнение сегментации для удаления нежелательных регионы за пределами сфероида. Выполните 3D средний фильтр для подавления спекл-шума, что присущие октября изображений.
  2. Получить pixel-wise коэффициентов оптического затухания, линейный монтаж профиля интенсивности OCT лог масштаба определенной глубины диапазоне (скользящее окно), извлечь ее склоне и умножить склона -1/2.
    Примечание: Коэффициент затухания на каждым вокселом в регионе сегментирована сфероида вычисляется на склоне Сен интенсивность профиля в окне глубина 10-voxel (~ 40 мкм в глубину), с voxel, расположенный в середине окна.
  3. Применять методы выше (шаги 5.1 и 5.2) для каждого осевой сканирования в кадре и каждый кадр в 3D набор данных, содержащий сегментирована сфероида региона пока не рассчитаны коэффициенты оптического затухания для всех вокселей сегментирована сфероида региона.
  4. Выполните двоичное Бинаризация подчеркнуть высокий затухание региона.
    Примечание: См. Хуан и др. 42 для определения порога высокого затухания региона с помощью гистограммы анализа.
  5. Выделите карту binarized оптического затухания на исходное изображение для обозначения региона мертвых клеток (смешивание). Создание 3D-визуализации изображения карты смешанных затухания для визуализации 3D распределение регионе мертвых клеток.

6. гистология и иммуногистохимии

Примечание: Гистология и иммуногистохимии (IHC) окрашенные образы опухоли сфероидов получаются коррелируют с соответствующими результатами OCT.

  1. В точках выбранного времени выберите сфероидов опухоли 1-2 из нескольких хорошо пластины для гистологии и IHC пятнать. Используете пипетку с 1 мл наконечники для передачи сфероида из колодца для пластиковых пробирок 1.5 мл.
    Примечание: Вырежьте кончик Пипетка 1 мл до передачи для обеспечения, что открытие кончик больше, чем размер опухоли сфероида, чтобы избежать повреждения структуры сфероида.
  2. Собирать каждый сфероида опухоли в одной 1,5 мл microcentrifuge заполнены с 10% формальдегида и исправить в течение 48 часов.
  3. Выполните гистологии и IHC процессов для каждого сфероида, используя Стандартный парафин, внедрение методов.
    Примечание: Пятно 5 мкм толщиной разделы опухоли сфероидов гематоксилином и эозином (H & E) и терминал deoxynucleotidyl dUTP трансферазы Ник конце маркировки обнаружения apoptosis (TUNEL). Counterstaining гематоксилином применяется к TUNEL. Был использован цифровой слайд сканер для сканирования цветного образца и получить с высоким разрешением гистологические и IHC изображений.

Subscription Required. Please recommend JoVE to your librarian.

Representative Results

Высокая пропускная способность оптическая когерентная томография томография сфероидов в 96-луночных плита

Рис. 3 демонстрирует результат сканирования HT-OCT 96-луночных плиты с HCT 116 сфероидов опухоли на 3 день. Последовательное сканирование всей пластины начинается с правой нижней скважины (H12). Рисунок 3B показана схема внедрения программного обеспечения системы HT-Октябрь. После того, как один сфероида данные были собраны и обработаны, пластины будет двигаться дальше, ждать ~ 2 s, чтобы позволить сфероида для отдыха и собирать данные, следующий сфероида. Каждый октябрь данных состоят из 400 x 400 x 1024 вокселей, которые соответствовали к фактический объем 1,0 x 0,84 х 2,3 мм3. Рисунок 3 c показывает коллаж ан - лица OCT изображения сфероидов HCT 116, созданный из обработанных данных. Результат сопоставим с изображениями из других 2D высок объём тепловизионные системы22. 3D визуализации возможность OCT, мы могли бы также создать коллаж изображений 2D поперечных сфероида из 96 скважин (рис. 3D) для мониторинга сфероида высот и визуализировать сфероида неоднородности в вертикальном направлении. Коллаж изображений 3D-визуализации сфероида возможна также от каких-либо предопределенных угол (Рисунок 3E) для визуализации в целом 3D формы и оценить округлость сфероида. Обратите внимание, что общая OCT изображений и процесс время для всего 96-луночных плита будет ~ 21 мин и ~ 25 мин, когда камера линии сканирования работает со скоростью до 92 и 47 кГц, соответственно. Смотреть видео 1 для примера.

Продольные морфологических и физиологических мониторинг сфероида опухоли

После того, как мы получили OCT структурные образы сфероидов опухоль от пластины для нескольких точек времени, мы могли бы далее анализировать эти данные, количественная оценка морфологических и физиологических информации опухоли сфероидов. Рисунок 4 показывает различные подходы к характеризуют сфероидов опухоли и получения от них продольных морфологических и физиологических информации.

Рисунок 4B показывает различные способы визуализации сфероида опухоли. С помощью коммерческого или свободного программного обеспечения, мы могли бы загрузить 3D-данные в программное обеспечение и создать «громкость» опухоли сфероида (3D визуализация), который показывает общую структуру опухоли сфероид вращения в трехмерном пространстве. С надлежащей Бинаризация мы могли бы генерировать поверхности участок опухоли сфероида (рис. 4B), которые могут быть использованы для сегмента сфероида и измерить объем. Мы также могли бы генерировать ортогональные слайды (Орто слайды) из различных поперечных плоскостей в разных направлениях (рис. 4б, XZ, YZ и XY) и измерить диаметр и высоту сфероида опухоль от этих Орто слайды.

Сбор данных OCT же сфероида из несколько время точки, мы могли бы количественно морфологической информации и генерировать кривая роста сфероида показать его продольной изменения. Рисунок 4 c показывает репрезентативных данных HCT 116 опухоли сфероида, наблюдаемые на 21 день. Из сегментов данных и орто слайды мы измерили диаметр, высота и voxel-на-основе объем сфероида для всех время точки, которые были перечислены в таблице. Мы также рассчитывается на основе диаметр тома для сравнения. Кривых роста в размер и объем были нанесены, соответственно. Из кривых роста мы могли видеть, что эта опухоль сфероида HCT 116 после линейного роста в объеме до 11 день. До этого момента времени сфероида увеличивалось и поддерживается относительно единообразной форме. Однако после дня 11, сфероида стал нарушена, плоские и полностью рухнула на 21 день. Кривая роста объемов voxel-на-основе ясно показывает тенденция, с постепенно снижение объемов после 11 день.

Основываясь на данных OCT, мы можем также получить физиологические информацию о распределении мертвых клеток в опухоли сфероидов, анализируя пиксель в пиксель оптического затухания от 2D поперечных изображения. Следующие методы, показано на рисунке 2 и 5 протокола мы могли бы количественно определить регионы мертвых клеток и контролировать рост этих регионов как функцию от времени. Рисунок 4 d показывает представитель результат продольных отслеживания увеличения площадей мертвых клеток в опухоли сфероида. Области, выделены красным цветом, который имел высокого оптического затухания, показывают помеченные некротические области. Из 3D визуализации оптического затухания карту в течение 14 дней развития мы могли видеть красный сектор расширяется, показывающее увеличение некротические регионов. Как процент некротические районов увеличилась сфероиде опухоли не могли поддерживать свою совершенную форму. Таким образом они будут склонны сорвать и свернуть, которые были замечены в продольной мониторинг морфологию опухоли в рисунке 4 c.

Метод обнаружения региона предлагаемого неразрушающего мертвых тканей была проверена путем сравнения OCT оптического затухания карта HCT 116 опухоли сфероида соответствующими изображениями, полученные по гистологии и IHC. Рисунок 4 d представляет такое сравнение с день 14 HCT 116 сфероида. Хороший матч между OCT затухания карта и соответствующие H & E и TUNEL фрагменты были найдены, которые было указано, анализируя особенности в регионах в H & E и TUNEL ломтиками, отмечен тире линий, полученных от контура OCT высокого затухания регионах. В H & E ломтиками мертвых тканей регионов были указаны менее плотной и агрегированных структурой, расположен в регионе пунктирная линия. В TUNEL ломтиками было отмечено хороший матч между высоким затуханием региона и TUNEL-меченых apoptotic сотовой региона.

Figure 1
Рисунок 1: строительство высок объём оптическая когерентная томография (HT-Окт) системы для опухоли сфероида томографии. (A) схемы системы HT-Октябрь. Диаграмма пластину 96-луночных строится рядом с октября системы. Пять колодцы (D2, D11, B6, D6, G6) помечены желтым используются для тонкой настройки этапов в (D). (B) фактической конфигурации системы HT-Октябрь. Смотрите Таблицу материалов для оптических компонентов, используемых для каждой части системы. (C) спектрометр дизайн для HT-Окт системы. (D) этап установки для HT-Окт системы. Надлежащее выравнивание 6-осные сцены и синхронизации между OCT приобретение и сценическое движение необходимы для высокой пропускной способности воображения. (E) и (F) показывают эффект вращения и наклона на окончательное изображение различных скважин. Вращение приводит OCT изображения различных скважин для сдвига по горизонтали хотя наклона приведет к вертикальный сдвиг различных скважин. Пожалуйста, нажмите здесь, чтобы посмотреть большую версию этой фигуры.

Figure 2
Рисунок 2: обработка данных для октября изображения опухоли сфероидов. (A) схема общего постобработки шагов для октября данных. (B) блок морфологических квантификации сфероида опухоли. (C) схема обнаружения региона мертвые клетки опухоли сфероида. Линейки: 100 мкм для всех subfigures. Пожалуйста, нажмите здесь, чтобы посмотреть большую версию этой фигуры.

Figure 3
Рисунок 3: OCT высок объём сканирования 96 хорошо пластины содержащие U-87 мг опухоли сфероидов. (A) фактической установки с 96-хорошо пластины под задачей. (B) схема внедрения программного обеспечения системы HT-Октябрь. Коллажи 96 en лицом (C), поперечное сечение (D) и проекции 3D оказанные максимальная интенсивность (ПМС) (E) октября изображения день 3 HCT 116 сфероидов были получены из обработанных данных. Линейки: 200 мкм для всех subfigures. Пожалуйста, нажмите здесь, чтобы посмотреть большую версию этой фигуры.

Figure 4
Рисунок 4: продольной морфологических и физиологических количественная оценка сфероидов опухоли с 3D данными Окт. (A) получаемую 3D OCT структурные образы сфероиде опухоли после общего октября пост-обработки. От октября данных мы можем генерировать 3D поверхности сюжет и XZ и XY, YZ ортогональных срезов, чтобы визуализировать структуру опухоли сфероида в любом направлении (B). Мы можем выполнить продольной мониторинг одного опухоли сфероиде (C), характеризующие его диаметр, высота и voxel-на-основе тома (перечислены в Таблице материалы) и черчения кривых роста в размер и объем в течение 21-дневного развития. В этом примере, как сфероида разработан он стал нарушается на 11 день и полностью рухнула на 21 день. Далее мы можем контролировать физиологические состояния опухоли сфероида, продольно на основе оптических внутренней затухания контраст (D). 3D визуализации изображения опухоли сфероиде показал появление и рост мертвых ячейки регионов от дня 7 на 14 день. Области высоких затухание меченых мертвых клеток в красном были сопоставимы с гистологическим и иммуногистохимическое (IHC) результатов. Окт затухания карта, H & E и TUNEL результат в рисунке 4 d изменяются от 42 ссылка. Масштаб бары: 100 мкм для всех subfigures. Пожалуйста, нажмите здесь, чтобы посмотреть большую версию этой фигуры.

Video 1
Видео 1: высок объём OCT снимки опухоли сфероидов. Рабочий процесс 3D визуализации OCT, основной обработки OCT и сценическое движение был представлен в видео с 5 x скорость. Были также представлены анонсы обработанных OCT структурных изображений сфероидов. Пожалуйста нажмите здесь, чтобы посмотреть это видео. (Правой кнопкой мыши для загрузки.)

Subscription Required. Please recommend JoVE to your librarian.

Discussion

Опухоли деятельности является весьма актуальным для ее морфологической структуры. Аналогичные наблюдения кривой роста характерные для 2D клеточных культур, отслеживание кривая роста для 3D опухоли сфероидов является также традиционный подход к характеризуют долгосрочное сфероида роста поведение для различных клеточных линий. В частности мы может характеризовать ответ наркотиков, анализируя опухоли деградации или опухоль отрастания, непосредственно отражены в кривой роста. Таким образом количественная оценка сфероидов 3D опухоли, включая размер и объем, для получения кривой роста, имеет большое значение для характеризации сфероидов опухоли и оценки эффектом. В настоящее время визуализации платформ на основе яркие поля, Фазовый контраст или флуоресцентных изображений были созданы для рутинной обработки изображений и анализа морфологии или функции 3D опухоли сфероидов8,9,18, 22. Однако они не в состоянии решить весь, большие опухоли структуры из-за ограниченной глубиной проникновения, а также разрешением глубина растворимость. В результатах представительных мы продемонстрировали OCT для визуализации 3D всю структуру опухоли сфероида, развитии с течением времени. 3D визуализация OCT может обеспечивать представление о сфероида в любой ориентации и любого сечения с высоким растворимость, который не был доступен в обычных изображений условия, которые не имеют резолюции по глубине. Кроме того voxel-на-основе объем количественной оценки, основанные на данных 3D OCT принесли точная количественная оценка объемов сфероида не предполагая их оригинальные формы. Таким образом, мы показали, что октября является надежной визуализации модальности для 3D морфология характеристика сфероидов опухоли, который обеспечивает точные измерения характерным роста шаблонов для различных клеточных линий и потенциально может служить альтернатива для оценки реакции наркотиков.

Жизнеспособность тесты с использованием флуоресцентных пятнать остаются популярный подход для функционального анализа сфероидов опухоли, особенно для наркотиков скрининг18. Однако подрывной характер флуоресцентных красителей указывает, что эти испытания подходят только для концевой исследований. В наш представитель результаты (Рисунок 4 d) мы продемонстрировали альтернативный метод, который можно охарактеризовать жизнеспособность клеток в пределах всей сфероида. Наши результаты показали, что октября могли отличить от регионе жизнеспособного сфероида, основанные на встроенных оптического затухания контраст региона мертвых клеток. Кроме того, с 3D визуализации возможность и неразрушающего характер системы OCT, количественная оценка распределения мертвых клеток и в situ мониторинг прогрессирование мертвых ячейки регионов в рамках сфероида осуществимы, который потенциально предоставляют более ценную информацию о структуре роста сфероида. Однако следует отметить, что, в результаты нашего представителя, мы не в состоянии различать различные типы режимов смерть клетки, apoptosis и некроз, в двоичной карте затухания OCT.

Поскольку препарат составные библиотека может быть обширный (> 10 000), высокой пропускной способности и надежные системы характеризовать сфероидов опухоли в нескольких хорошо пластин во время скрининга наркотиков важно. Нынешняя система визуализации высокой пропускной способности может достичь скрининг всего 96-луночных пластины в < 5 мин в 2D режиме22сканирования. Октября может быть адаптирована для высокопроизводительного скрининга цели, с помощью моторизованного столика. Можно также получить коммерчески доступных OCT систему (см. Таблица материалов для список коммерческих систем, Окт) с аналогичные показатели для нашей пользовательской системы OCT и включения моторизованного столика в систему. Однако усилия необходимо принять для изменения коммерческой системы OCT интегрировать моторизованного столика. Кроме того требуется осуществление заказного программного обеспечения для реализации синхронизации между OCT приобретение триггера и спуск движения. Для нашего прототипа системы HT-Октябрь он взял 2-18 секунд, чтобы приобрести один 3D OCT данные из одной опухоли сфероиде, в зависимости от выбора скорости камеры. Таким образом общая приобретение время может быть как коротким ~3.2 мин для 96-луночных пластины, с использованием системы HT-Октябрь. Однако промежуточные шаги для текущей системы HT-Октябрь, включая обработку данных, чтение и запись данных на жестких дисках и этап движения, по-прежнему много времени. Потребуются дополнительные ~ 18 мин на вершине время приобретения минимальных данных ~3.2 мин. Общее время обработки изображений могут быть дополнительно уменьшены в нескольких аспектах: использовать состояние искусства OCT системы оснащены высокоскоростным Перестраиваемый лазер источник50,51; Оптимизированный рабочий процесс, организовав важные шаги (сбор данных, обработка данных, написание, сценическое движение) работающих параллельно; использовать параллельные OCT изображений с Отдел космической мультиплексирования установки52. С системой оптимизации, высок объём OCT системы могут быть использованы в рак лекарств, а также характеристику других 3D био готовых образцов (например., 3D ткани organoids) для различных биомедицинских приложений.

Subscription Required. Please recommend JoVE to your librarian.

Disclosures

Авторы раскрывают не конкурирующие интересы.

Acknowledgments

Эта работа была поддержана NSF предоставляет мкр (DBI-1455613), PFI:AIR-TT (МИП-1640707), низ грантов, R21EY026380, R15EB019704 и R01EB025209 и университете Лихай запуска фонда.

Materials

Name Company Catalog Number Comments
Custom Spectral Domain OCT imaging system Developed in our lab
Superluminescent Diode (SLD) Thorlabs SLD1325 light source
2×2 single mode fused fiber coupler, 50:50 splitting ratio AC Photonics WP13500202B201
Reference Arm
Lens Tube Thorlabs
Adapter Thorlabs
Collimating Lens Thorlabs AC080-020-C
Focusing Lens Thorlabs
Kinematic Mirror Mount Thorlabs
Mirror Thorlabs
1D Translational Stage Thorlabs
Continuous neutral density filter Thorlabs
Pedestrial Post Thorlabs
Clamping Fork Thorlabs
Sample Arm
Lens Tube Thorlabs
Adapter Thorlabs
Collimating Lens Thorlabs AC080-020-C
Galvanometer Thorlabs
Relay Lens Thorlabs AC254-100-C two Relay lens to make a telescope setup
Triangle Mirror Mount Thorlabs
Mirror Thorlabs
Objective Mitutoyo
Pedestrial Post Thorlabs
Clamping Fork Thorlabs
Polarization Controller Thorlabs
30mm Cage Mount Thorlabs
Cage Rod Thorlabs
Stage
3D motorized translation stage Beijing Mao Feng Optoelectronics Technology Co., Ltd. JTH360XY
2D Tilting Stage
Rotation Stage
Plate Holder 3D printed
Spectrometer
Lens Tube Thorlabs
Adapter Thorlabs
Collimating Lens Thorlabs AC080-020-C
Grating Wasatch G = 1145 lpmm
F-theta Lens Thorlabs FTH-1064-100
InGaAs Line-scan Camera Sensor Unlimited SU1024-LDH2
Name Company Catalog Number Comments
Cell Culture Component
HCT 116 Cell line ATCC CCL-247
Cell Culture Flask SPL Life Sciences 70025
Pipette Fisherbrand 14388100
Pipette tips Sorenson Bioscience 10340
Gibco GlutaMax DMEM Thermo Fisher Scientific 10569044
Fetal Bovine Serum, certified, US origin Thermo Fisher Scientific 16000044
Antibiotic-Antimycotic (100X) Thermo Fisher Scientific 15240062
Corning 96-well Clear Round Bottom Ultra-Low Attachment Microplate Corning 7007
Gibco PBS, pH 7.4 Thermo Fisher Scientific 10010023
Gibco Trypsin-EDTA (0.5%) Thermo Fisher Scientific 15400054
Forma Series II 3110 Water-Jacketed CO2 Incubators Thermo Fisher Scientific 3120
Gloves VWR 89428-750
Parafilm Sigma-Aldrich P7793
Transfer pipets Globe Scientific 138080
Centrifuge Eppendorf 5702 R To centrifuge the 15 mL tube
Centrifuge NUAIRE AWEL CF 48-R To centrifuge the 96-well plate
Microscope Olympus
Name Company Catalog Number Comments
Histology & IHC
Digital slide scanner Leica Aperio AT2 Obtain high-resolution histological images
Histology Service Histowiz Request service for histological and immunohistological staining of tumor spheroid
Name Company Catalog Number Comments
List of Commerical OCTs
SD-OCT system Thorlabs Telesto Series
SD-OCT system Wasatch Photonics WP OCT 1300 nm
Name Company Catalog Number Comments
Software for Data Analyses
Basic Image Analysis NIH ImageJ Fiji also works.
3D Rendering Thermo Fisher Scientific Amira Commercial software. Option 1
3D Rendering Bitplane Imaris Commercial software. Option 2. Used in the protocol
OCT acquisition software custom developed in C++.
Stage Control Beijing Mao Feng Optoelectronics Technology Co., Ltd. MRC_3 Incorporated into the custom OCT acquisition code
OCT processing software custom developed in C++. Utilize GPU. Incorporated into the custom OCT acquisition code.
Morphological and Physiological Analysis custom developed in MATLAB

DOWNLOAD MATERIALS LIST

References

  1. WHO. Cancer. Available from: http://www.who.int/cancer/en/ (2018).
  2. Kola, I., Landis, J. Can the pharmaceutical industry reduce attrition rates? Nature Reviews Drug Discovery. 3, (8), 711-716 (2004).
  3. Breslin, S., O'Driscoll, L. Three-dimensional cell culture: the missing link in drug discovery. Drug Discovery Today. 18, 240-249 (2013).
  4. Hickman, J. A., et al. Three-dimensional models of cancer for pharmacology and cancer cell biology: Capturing tumor complexity in vitro/ex vivo. Biotechnology Journal. 9, (9), 1115-1128 (2014).
  5. Sutherland, R. M. Cell and environment interactions in tumor microregions: the multicell spheroid model. Science. 240, (4849), 177-184 (1988).
  6. Mueller-Klieser, W. Three-dimensional cell cultures: from molecular mechanisms to clinical applications. American Journal of Physiology - Cell Physiology. 273, C1109-C1123 (1997).
  7. Friedrich, J., Seidel, C., Ebner, R., Kunz-Schughart, L. A. Spheroid-based drug screen: considerations and practical approach. Nature Protocols. 4, (3), 309-324 (2009).
  8. Tung, Y. -C., et al. High-throughput 3D spheroid culture and drug testing using a 384 hanging drop array. The Analyst. 136, (3), 473-478 (2011).
  9. Vinci, M., et al. Advances in establishment and analysis of three-dimensional tumor spheroid-based functional assays for target validation and drug evaluation. BMC biology. 10, 29 (2012).
  10. LaBarbera, D. V., Reid, B. G., Yoo, B. H. The multicellular tumor spheroid model for high-throughput cancer drug discovery. Expert Opinion on Drug Discovery. 7, 819-830 (2012).
  11. Pampaloni, F., Ansari, N., Stelzer, E. H. K. High-resolution deep imaging of live cellular spheroids with light-sheet-based fluorescence microscopy. Cell and Tissue Research. 352, 161-177 (2013).
  12. Lovitt, C. J., Shelper, T. B., Avery, V. M. Miniaturized three-dimensional cancer model for drug evaluation. Assay and Drug Development Technologies. 11, (7), 435-448 (2013).
  13. Wenzel, C., et al. 3D high-content screening for the identification of compounds that target cells in dormant tumor spheroid regions. Experimental Cell Research. 323, (1), 131-143 (2014).
  14. Astashkina, A., Grainger, D. W. Critical analysis of 3-D organoid in vitro cell culture models for high-throughput drug candidate toxicity assessments. Innovative tissue models for drug discovery and development. 69, 1-18 (2014).
  15. Edmondson, R., Broglie, J. J., Adcock, A. F., Yang, L. Three-dimensional cell culture systems and their applications in drug discovery and cell-based biosensors. Assay and Drug Development Technologies. 12, (4), 207-218 (2014).
  16. Gong, X., et al. Generation of multicellular tumor spheroids with microwell-based agarose scaffolds for drug testing. PLoS ONE. 10, (6), e0130348 (2015).
  17. Hoffmann, O. I., et al. Impact of the spheroid model complexity on drug response. Journal of biotechnology. 205, 14-23 (2015).
  18. Martinez, N. J., Titus, S. A., Wagner, A. K., Simeonov, A. High-throughput fluorescence imaging approaches for drug discovery using in vitroand in vivothree-dimensional models. Expert Opinion on Drug Discovery. 10, 1347-1361 (2015).
  19. Nath, S., Devi, G. R. Three-dimensional culture systems in cancer research: Focus on tumor spheroid model. Pharmacology, Therapeutics. 163, 94-108 (2016).
  20. Li, L., Zhou, Q., Voss, T. C., Quick, K. L., LaBarbera, D. V. High-throughput imaging: Focusing in on drug discovery in 3D. Methods. 96, 97-102 (2016).
  21. Ham, S. L., Joshi, R., Thakuri, P. S., Tavana, H. Liquid-based three-dimensional tumor models for cancer research and drug discovery. Experimental Biology and Medicine. 241, (9), 939-954 (2016).
  22. Kessel, S., et al. High-Throughput 3D Tumor Spheroid Screening Method for Cancer Drug Discovery Using Celigo Image Cytometry. Journal of Laboratory Automation. 2211068216652846 (2016).
  23. Stock, K., et al. Capturing tumor complexity in vitro: Comparative analysis of 2D and 3D tumor models for drug discovery. Scientific Reports. 6, 28951 (2016).
  24. Thakuri, P. S., Ham, S. L., Luker, G. D., Tavana, H. Multiparametric analysis of oncology drug screening with aqueous two-phase tumor spheroids. Molecular Pharmaceutics. 13, (11), 3724-3735 (2016).
  25. Lin, R. Z., Chang, H. Y. Recent advances in three-dimensional multicellular spheroid culture for biomedical research. Biotechnology Journal. 3, (9-10), 1172-1184 (2008).
  26. Piccinini, F., Tesei, A., Arienti, C., Bevilacqua, A. Cancer multicellular spheroids: Volume assessment from a single 2D projection. Computer Methods and Programs in Biomedicine. 118, (2), 95-106 (2015).
  27. Zanoni, M., et al. 3D tumor spheroid models for in vitro therapeutic screening: a systematic approach to enhance the biological relevance of data obtained. Scientific Reports. 6, 19103 (2016).
  28. Debnath, J., Brugge, J. S. Modelling glandular epithelial cancers in three-dimensional cultures. Nature Reviews Cancer. 5, (9), 675-688 (2005).
  29. Huang, D., et al. Optical coherence tomography. Science. 254, (5035), 1178-1181 (1991).
  30. Drexler, W., et al. Optical coherence tomography today: speed, contrast, and multimodality. Journal of Biomedical Optics. 19, (7), 071412 (2014).
  31. Fujimoto, J., Swanson, E. The development, commercialization, and impact of optical coherence tomography. Investigative Ophthalmology, Visual Science. 57, (9), OCT1-OCT13 (2016).
  32. Vakoc, B. J., Fukumura, D., Jain, R. K., Bouma, B. E. Cancer imaging by optical coherence tomography: preclinical progress and clinical potential. Nature Reviews Cancer. 12, (5), 363-368 (2012).
  33. Wojtkowski, M. High-speed optical coherence tomography: basics and applications. Applied optics. 49, (16), D30-D61 (2010).
  34. Drexler, W., Fujimoto, J. G. Optical coherence tomography: technology and applications. Springer Science, Business Media. (2008).
  35. Geitzenauer, W., Hitzenberger, C. K., Schmidt-Erfurth, U. M. Retinal optical coherence tomography: past, present and future perspectives. British Journal of Ophthalmology. 95, (2), 171 (2011).
  36. Sakata, L. M., DeLeon-Ortega, J., Sakata, V., Girkin, C. A. Optical coherence tomography of the retina and optic nerve - a review. Clinical, Experimental Ophthalmology. 37, (1), 90-99 (2009).
  37. van Velthoven, M. E. J., Faber, D. J., Verbraak, F. D., van Leeuwen, T. G., de Smet, M. D. Recent developments in optical coherence tomography for imaging the retina. Progress in Retinal and Eye Research. 26, (1), 57-77 (2007).
  38. Kashani, A. H., et al. Optical coherence tomography angiography: A comprehensive review of current methods and clinical applications. Progress in Retinal and Eye Research. 60, 66-100 (2017).
  39. de Carlo, T. E., Romano, A., Waheed, N. K., Duker, J. S. A review of optical coherence tomography angiography (OCTA). International Journal of Retina and Vitreous. 1, (1), 5 (2015).
  40. Sharma, M., Verma, Y., Rao, K. D., Nair, R., Gupta, P. K. Imaging growth dynamics of tumour spheroids using optical coherence tomography. Biotechnology Letters. 29, (2), 273-278 (2006).
  41. Jung, Y., Nichols, A. J., Klein, O. J., Roussakis, E., Evans, C. L. Label-Free, Longitudinal Visualization of PDT Response In Vitro with Optical Coherence Tomography. Israel Journal of Chemistry. 52, (8-9), 728-744 (2012).
  42. Huang, Y., et al. Optical coherence tomography detects necrotic regions and volumetrically quantifies multicellular tumor spheroids. Cancer Research. 77, (21), 6011-6020 (2017).
  43. Spalteholz, W. Über das Durchsightigmachen von menschlichen und tierischen Präparaten: nebst Anhang, Über Knochenfärbung. Verlag von S. Hirzel. (1911).
  44. Dodt, H. -U., et al. Ultramicroscopy: three-dimensional visualization of neuronal networks in the whole mouse brain. Nature Methods. 4, (4), 331 (2007).
  45. Leitgeb, R., Hitzenberger, C., Fercher, A. F. Performance of fourier domain vs. time domain optical coherence tomography. Optics express. 11, (8), 889-894 (2003).
  46. Jian, Y., Wong, K., Sarunic, M. V. Optical Coherence Tomography and Coherence Domain Optical Methods in Biomedicine XVII. International Society for Optics and Photonics. 85710Z (2013).
  47. Guizar-Sicairos, M., Thurman, S. T., Fienup, J. R. Efficient subpixel image registration algorithms. Optics Letters. 33, (2), 156-158 (2008).
  48. Canny, J. A computational approach to edge detection. IEEE Transactions on Pattern Analysis and Machine Intelligence. (6), 679-698 (1986).
  49. Vermeer, K. A., Mo, J., Weda, J. J. A., Lemij, H. G., de Boer, J. F. Depth-resolved model-based reconstruction of attenuation coefficients in optical coherence tomography. Biomedical Optics Express. 5, (1), 322-337 (2014).
  50. Klein, T., et al. Multi-MHz retinal OCT. Biomedical Optics Express. 4, 1890-1908 (2013).
  51. Klein, T., Huber, R. High-speed OCT light sources and systems [Invited]. Biomedical Optics Express. 8, (2), 828-859 (2017).
  52. Zhou, C., Alex, A., Rasakanthan, J., Ma, Y. Space-division multiplexing optical coherence tomography. Optics Express. 21, 19219-19227 (2013).

Comments

0 Comments


    Post a Question / Comment / Request

    You must be signed in to post a comment. Please or create an account.

    Usage Statistics