סביבת Microfluidic מבוקרת לדינמית חקירה של צבירת תאי דם האדום
Summary
הפרוטוקול מתואר פרטי הליך ניסיוני לכמת אגרגטים של תאי דם אדומים (RBC) תחת שיעור גזירה מבוקרת וקבוע, המבוסס על טכניקות עיבוד תמונה. המטרה של פרוטוקול זה היא להתייחס גדלים כולל RBC לשיעור הגזירה המקביל בסביבת microfluidic מבוקרת.
Abstract
דם, כBiofluid אינו הניוטונית, מייצג את המוקד של מחקרים רבים בתחום hemorheology. מרכיבי דם כוללים תאי דם אדומים, תאי דם לבנים וטסיות דם שמושעים בפלזמת דם. בשל הריבוי של תאי הדם האדומים (40% עד 45% מנפח הדם), ההתנהגות שלהם מכתיבה את התנהגות rheological דם במיוחד בזרימת הדם. בשיעורי גזירה נמוכים מאוד, RBCs נראה להרכיב וגופי טופס הנקראים אגרגטים, שגורם להתנהגות לא-הניוטונית של דם. חשוב להבין את התנאים של היווצרות אגרגטים להבין rheology הדם בזרימת דם. הפרוטוקול המתואר כאן מפרט את הליך הניסוי כדי לקבוע כמותית מצרפי RBC בזרימת דם בשיעור גזירה מתמדת, המבוסס על עיבוד תמונה. למטרה זו, RBC, השעיות נבדקות ונותחו ב120 x 60 מיקרומטר פולי-דימתיל-siloxane (PDMS) microchannels. RBC, ההשעיות הן אף אוזן גרוןירד גשם באמצעות נוזל שני על מנת לקבל פרופיל מהירות ליניארי בתוך שכבת הדם ובכך להשיג מגוון רחב של שיעורי גזירה קבועים. שיעור הגזירה נקבע באמצעות שימוש במערכת velocimetry תמונת החלקיקים מיקרו (μPIV), בעוד אגרגטים RBC הם דמיינו באמצעות מצלמה במהירות גבוהה. קטעי הווידאו שנתפס של אגרגטים RBC מנותחים באמצעות טכניקות עיבוד תמונה על מנת לקבוע את הגודל הכולל המבוסס על עוצמות תמונות.
Introduction
תאי דם אדומים (RBCs) לשחק תפקיד מכריע בקביעת התנהגות rheological של דם. הם כמעט להפליא אחראים לתכונות מסוימות של דם במבחנת in vivo. בתנאים פיסיולוגיים, RBCs לכבוש 40% ל -45% מנפח הדם. בזרימת דם, תאי הדם אדום לכבוש רק עד 20% מנפח הדם בשל קטרי כלי קטנים והפלזמה ברפרוף השפעת 1. תופעה זו של ירידה בזרימת דם פלזמה ידועה כאפקט Fåhræus. בשיעורי גזירה נמוכים, RBCs מסוגל לגשר יחד וליצור מבנים ממדיים חד ממדי או שלושה בשם "rouleaux" או אגרגטים, ומכאן תורם להתנהגות שאינה הניוטונית של דם. עם זאת, המנגנון של צבירת RBC אינו מובן לחלוטין. שתי תאוריות קיימות מודל הצבירה של RBCs: הגישור של תיאורית התאים עקב המקשר בין-של מקרומולקולות 2 וattrac הכוחתיאורית tion נגרמת על ידי דלדול של המולקולות בשל השיפוע האוסמוטי 3.
בדרך כלל, לדם אדם, אגרגטים יוצרים בשיעורי גזירה נמוכים מאוד 4 החל 1-10 שניות -1. מעל לטווח זה, RBCs נוטה להיות משורש ולזרום בנפרד בתוך הכלי.
הבנת התנאים של היווצרות אגרגטים היא של חשיבות רבה לשדה hemorheology במונחים של הגדרת התנהגות rheological של הדם. אגרגטים אלה נראים לעתים קרובות ברמת macrocirculation (> 300 מיקרומטר הקוטר) 5. בקנה המידה הזה, דם נחשב כנוזל הניוטונית ותערובת הומוגנית. עם זאת, אגרגטים אלה נתפסים לעתים רחוקות ברמת הנימים (4-10 מיקרומטר קוטר) והם בדרך כלל אינדיקציה למצבים פתולוגיים כגון סוכרת והשמנה 6. מצבים פתולוגיים אחרים שיכולים לשנות צבירת RBC כוללת מצבים דלקתיים או מדבקים,מחלות לב וכלי דם כמו יתר לחץ דם או טרשת עורקים, הפרעות גנטיות ומחלות כרוניות 7. לכן, הבנת מנגנון צבירת RBC וניתוח גורמים אלה (על ידי הגדרת קשר בין הגודל של אגרגטים אלה ותנאי הזרימה) יכולה להוביל להבנה של התנהגות microrheological של דם ולכן מתייחס זה ליישומים קליניים.
ניתן לשנות אגרגטים RBC על ידי מספר גורמים כגון המטוקריט (נפח של תאי דם אדומים בדם), שיעור הגזירה, קוטר הכלי, קרום נוקשות RBC והרכב הבינוני השעיית 8-10. לכן, תנאים מבוקרים נדרשים על מנת לנתח ביעילות מצרפי RBC. כמה שיטות יכולות לנתח היווצרות המצרפי על ידי מתן מדידות צבירת סטטי (מדד צבירה) שמציע מידע רלוונטי על דם התנהגות. שיטות אלה כוללות, בין היתר, שקיעת הדם11 שיטה, שיטת העברת אור 12, שיטת השתקפות אור 13 ושיטת צמיגות הגזירה הנמוכה 14.
מחקרים מעטים ניסה ללמוד צבירת RBC ולקבוע את מידת הצבירה בזרימת תנאים מבוקרים 15-17. עם זאת, מחקרים אלה בעקיפין לחקור RBC גדלים המצרפי על ידי קביעת היחס של השטח הכבוש במערכת גז שנמדדה על בסיס תמונות דם מיקרוסקופיים מתן מידע על התואר של צבירה כמו גם הצמיגות המקומית.
לפיכך, אנו מציגים נוהל חדש לכמת ישירות RBC צובר בזרימת דם, באופן דינמי, תחת שיעורי גזירה מבוקרים וקבועים. RBC, השעיותיהם לרכבת, בY-microchannel כפול (כפי שמודגם באיור 1), עם פתרון בופר פוספט (PBS) ומכאן יצירת זרימת גזירה בשכבת הדם. בתוך הדם הזה שכבת שיאה קבועהניתן להשיג שיעור r. RBC, ההשעיות נבדקות בהמטוקריט שונה (H) רמות (5%, 10% ו -15%) ותחת שיעורים שונים גזירה (2-11 שניות -1). מהירות הדם וקצב גזירה נקבעות באמצעות מערכת velocimetry תמונת החלקיקים מיקרו (μPIV) ואילו הזרימה דמיין באמצעות מצלמה במהירות גבוהה. התוצאות שהתקבלו לאחר מכן מעובד עם קוד MATLAB מבוסס על עוצמות תמונה כדי לזהות את תאי הדם האדומים ולקבוע גדלים כולל.
Protocol
Representative Results
Discussion
שימוש במתודולוגיה הנוכחית, ניתן לנתח איכותי וכמותית RBC אגרגטים בתנאי זרימה שונות וhematocrits. לבדיקה מוצלחת וזיהוי כולל, חשוב לקבוע את יחס מהירות הראוי בין שני הנוזלים בכניסת microchannel. יחס זה הוא חשוב מאוד כדי להשיג עובי שכבת דם אופטימלי שבו פרופיל המהירות הוא מעין-ליניארי …
Divulgazioni
The authors have nothing to disclose.
Acknowledgements
עבודה זו נתמכה על ידי למדעי הטבע והנדסת מועצת מחקר של קנדה. Microfabrication בוצע בתמיכה של מתקן מקגיל Nanotools Microfab באוניברסיטת מקגיל ובמחלקה לאלקטרוניקה באוניברסיטת קרלטון.
Materials
| SU8-50 epoxy based negative Photo-resist | MicroChem Corp. | ||
| SU8-50 developer | MicroChem Corp. | ||
| Poly(dimethylsiloxane) (PDMS) Sylgard-184 | Dow-Corning | 3097358-1004 | |
| PE-50 series Plasma system | Plasma Etch | PE-50 series | |
| Blood collection tubes with K2 EDTA (ethylenediaminetetraacetic acid) | FisherSci | B367861 | |
| Centrifuge, i.e. Thermo Scientific CL2 | Thermo Scientific | 004260F | |
| Poshpate buffered saline (PBS) | Sigma Aldrich | P5368-10PAK | |
| Tracer fluorescent particles solution (15 mL) | FisherSci | R800 | |
| Aggregometer | RheoMeditech | Rheo Scan AnD300 | |
| Glass syringes (50 µL) | Hamilton | 80965 | |
| Tubing (Tygon) | FisherSci | AAA00001 | |
| High speed camera (Basler) | Graftek Imaging Inc. | basler acA2000-340km | A camera capable of recording 18 frames per seconds could be used. |
| Double pulsed camera | LaVision | Imager Intense | |
| Microscope MITAS | LaVision | MITAS | |
| Nd:YAG laser | New Wave Research | Solo-II | |
| Syringe pump (Nexus3000 and PicoPlus) | Chemyx Inc. and Harvard Apparatus | Nexus3000 and PicoPlus | |
| DaVis software | LaVision | Davis |
Riferimenti
- Perkkio, J., Keskinen, R. Hematocrit reduction in bifurcations due to plasma skimming. Bull. Math. Biol. 45 (1), 41-50 (1983).
- Chien, S., Jan, K. Ultrastructural basis of the mechanism of rouleaux formation. Microvasc. Res. 5 (2), 155-166 (1973).
- Neu, B., Meiselman, H. J. Depletion-mediated red blood cell aggregation in polymer solutions. Biophys. J. 83 (5), 2482-2490 (2002).
- Schmid-Schönbein, H., Gaehtgens, P., Hirsch, H. On the shear rate dependence of red cell aggregation in vitro. J. Clin. Invest. 47 (6), 1447-1454 (1968).
- Pries, A. R., Secomb, W. Rheology of the microcirculation. Clin. Hemorheol. Microcirc. 29 (3-4), 143-148 (2003).
- Baskurt, O. K., Neu, B., Meiselman, H. J. . Red Blood Cell Aggregation. , (2011).
- Cho, Y. I., Mooney, M. P., Cho, D. J. Hemorheological disorders in diabetes mellitus. J. Diabetes Sci. Technol. 2 (6), 1130-1138 (2008).
- Baskurt, O. K., Hardeman, M. R., Rampling, M. W., Meiselman, H. J. . Handbook of Hemorheology and Hemodynamics. , (2007).
- Lindqvist, T. The viscosity of the blood in narrow capillary tubes. Am. J. Physiol.-Legacy Content. 96, 562-568 (1931).
- Goldsmith, H. L., Cokelet, G. R., Gaehtgens, P. R. Fåhraeus: Evolution of his concepts in cardiovascular physiology. Am. J. Physiol. 257 (3), H1005-H1015 (1989).
- Fåhraeus, R. The suspension stability of the blood. Physiol. Rev. 9 (2), 241-274 (1929).
- Bauersachs, R. M., Wenby, R. B., Meiselman, H. J. Determination of specific red blood cell aggregation indices via an automated system. Clin. Hemorheol. 9 (1), 1-25 (1989).
- Hardeman, M. R., Dobbe, J. G., Ince, C. The laser-assisted optical rotational cell analyzer (lorca) as red blood cell aggregometer. Clin. Hemorheol. Microcirc. 25 (1), 1-11 (2001).
- Rampling, M. W. Red cell aggregation and yield stress. Clinical Blood Rheology. , (1988).
- Dusting, J., Kaliviotis, E., Balabani, S., Yianneskis, M. Coupled human erythrocyte velocity field and aggregation measurements at physiological haematocrit levels. J. Biomech. 42 (10), 1438-1443 (2009).
- Kaliviotis, E., Dusting, J., Balabani, S. Spatial variation of blood viscosity: modelling using shear fields measured by a µPIV based technique. Med. Eng. Phys. 33 (7), 824-831 (2011).
- Sherwood, J. M., Kaliviotis, E., Dusting, J., Balabani, S. Spatial variation of blood viscosity and velocity distributions of aggregating and non-aggregating blood in a bifurcating microchannel. Biomech. Model. Mechan. 13 (2), 259-273 (2014).
- Chen, S., Barshtein, G., Gavish, B., Mahler, Y., Yedgar, S. Monitoring of red blood cell aggregability in a flow chamber by computerized image analysis. Clin. Hemorhol. Microcirc. 14 (4), 497-508 (1994).
- Xia, Y. N., Whitesides, G. M. Soft lithography. Angewandte Chemie International Edition England. , 551-577 (1998).
- Mehri, R., Mavriplis, C., Fenech, M. Design of a microfluidic system for red blood cell aggregation investigation. J. Biomech. Eng. 136 (6), 064501-1-064501-5 (2014).
- Pitts, K. L., Fenech, M. Micro-particle image velocimetry for velocity profile measurements of micro blood flows. J. Vis. Exp. (74), e50314 (2013).
- Bitsch, L., Oleson, L. H., Westergaard, C. H., Bruus, H., Klank, H., Kutter, J. P. Micro particle-image velocimetry of bead suspensions and blood flows. Exp. Fluids. 39 (3), 507-513 (2005).
- Wereley, S. T., Gui, L., Meinhart, C. D. Advanced algorithms for microscale particle image velocimetry. AIAA J. 40 (6), 1047-1105 (2002).
- Nguyen, C. V., Fouras, A., Carberry, J. Improvement of measurement accuracy in micro PIV by image overlapping. Exp. Fluids. 49 (3), 701-712 (2010).
- Pitts, K. L., Mehri, R., Mavriplis, C., Fenech, M. Micro-particle image velocimetry measurement of blood flow: validation and analysis of data pre-processing and processing methods. Meas. Sci. Technol. 23 (10), 105302 (2012).
- Bhamare, M. G., Patil, D. S. Automatic blood cell analysis by using digital image processing: a preliminary study. Int. J. Eng. Res. Tech. 2 (9), 3135-3141 (2013).
- Maitra, M., Gupta, R. K., Mukherjee, M. Detection and counting of red blood cells in blood cell images using hough transform. Int. J. Comput. Appl. 53 (16), 18-22 (2012).
- Jambhekar, N. D. Red blood cells classification using image processing. Sci. Res. Repot. 1 (3), 151-154 (2011).
- Otsu, N. A threshold selection method from gray-level histograms. IEEE Trans. Syst. Man. Cybern. 9 (1), 62-66 (1979).
