قياس القياس فيبريلار منظمة الكولاجين مع Curvelet تحويل القائم على أدوات
Summary
هنا، نقدم بروتوكول لاستخدام منحنية تحويل القائمة، أداة برنامج MATLAB مفتوحة المصدر لتحديد حجم منظمة الكولاجين الفيبريلار في مصفوفة خارج الخلية من كل من الأنسجة العادية والمامراضة. يمكن تطبيق هذه الأداة على الصور مع ألياف الكولاجين أو أنواع أخرى من الهياكل مثل خط.
Abstract
الكولاجين الفيبريلار هي المصفوفة خارج الخلية البارزة (ECM) المكونات، وقد تبين أن التغييرات طوبولوجيا لها أن تكون مرتبطة مع تطور مجموعة واسعة من الأمراض بما في ذلك سرطان الثدي, المبيض, الكلى, وسرطان البنكرياس. وتركز الأدوات المتاحة مجانا البرمجيات الكم الألياف أساسا على حساب محاذاة الألياف أو التوجه، وأنها تخضع لقيود مثل شرط الخطوات اليدوية، وعدم الدقة في الكشف عن حافة الألياف في الخلفية صاخبة، أو عدم وجود توصيف ميزة المترجمة. تتميز أداة كمية الألياف الكولاجين الموضحة في هذا البروتوكول باستخدام تمثيل مثالي للصور متعددة الدرجات ممكّن من تحويل curvelet (CT). هذا النهج الخوارزمي يسمح لإزالة الضوضاء من صور الكولاجين الفيبريلار وتعزيز حواف الألياف لتوفير معلومات الموقع والتوجه مباشرة من الألياف، بدلا من استخدام غير المباشرة بكسل الحكمة أو نافذة الحكمة المعلومات التي تم الحصول عليها من أدوات أخرى. يحتوي هذا الإطار المستند إلى CT على حزمتين منفصلتين، ولكن مرتبطتين، تسمى “CT-FIRE” و “CurveAlign” التي يمكنها قياس تنظيم الألياف على مستوى عالمي أو منطقة ذات أهمية (ROI) أو أساس الألياف الفردية. وقد تم تطوير هذا الإطار الكمي لأكثر من عشر سنوات، وتطور الآن إلى منصة شاملة وناقلها المستخدم من أجل تكميم الكولاجين. باستخدام هذه المنصة، يمكن قياس ما يصل إلى حوالي ثلاثين من ميزات الألياف بما في ذلك خصائص الألياف الفردية مثل الطول والزاوية والعرض والات المستقيم، بالإضافة إلى القياسات السائبة مثل الكثافة والمحاذاة. بالإضافة إلى ذلك، يمكن للمستخدم قياس زاوية الألياف النسبية للحدود المجزأة يدويا أو تلقائيا. كما توفر هذه المنصة العديد من الوحدات الإضافية بما في ذلك الوحدات لتحليل عائد الاستثمار ، وإنشاء الحدود التلقائية ، والمعالجة اللاحقة. استخدام هذه المنصة لا يتطلب خبرة سابقة في البرمجة أو معالجة الصور ، ويمكن التعامل مع مجموعات البيانات الكبيرة بما في ذلك مئات أو آلاف الصور ، مما يتيح تحديد كمي فعال لتنظيم ألياف الكولاجين للتطبيقات البيولوجية أو الطبية الحيوية.
Introduction
الكولاجين الفيبريلار هي بارزة, مكونات ECM الهيكلية. منظماتهم التغييرات أثر وظيفة الأنسجة ويرتبط على الأرجح مع تطور العديد من الأمراض التي تتراوح بين هشاشة العظام ناقصة1, خلل وظيفي في القلب2, والجرح التئام3 لأنواع مختلفة من السرطان بما في ذلك الثدي4,5,6,المبيض7,8, الكلى9, وسرطان البنكرياس10. ويمكن استخدام العديد من طرائق التصوير المنشأة لتصور الكولاجين الفيبريلار مثل المجهر الجيل التوافقي الثاني11، البقع أو الأصباغ بالتزامن مع مجال مشرق أو المجهر الفلوريسنس أو المجهر ضوء الاستقطاب12، السائل البلورية القائمة على المجهر الاستقطاب (LC-PolScope)13، والمجهر الإلكتروني14. كما أصبحت أهمية تنظيم الكولاجين الفيبريلار أكثر وضوحا، وزيادة استخدام هذه الأساليب، كما نمت الحاجة إلى تحسين نهج تحليل الألياف الكولاجين.
كانت هناك العديد من الجهود لتطوير أساليب حسابية لقياس الكولاجين الثيريلاري الآلي. وتركز أدوات البرمجيات المتاحة بحرية أساسا على حساب محاذاة الألياف أو التوجه من خلال اعتماد إما المشتقة الأولى أو التركيبة للبكسل15،16، أو تحليل رباعية القائمة على تحويل الطيف للوحات الصور17. تخضع جميع هذه الأدوات لقيود مثل متطلبات الخطوات اليدوية ، وعدم الدقة في الكشف عن حافة الألياف في الخلفية الصاخبة ، أو عدم وجود توصيف ميزة مترجمة.
بالمقارنة مع غيرها من الأدوات المتاحة بحرية البرمجيات الحرة المفتوحة المصدر، والأساليب المذكورة في هذا البروتوكول استخدام CT- أفضل، متعددة الدرجات، طريقة التمثيل الصورة الاتجاهية- لإزالة الضوضاء من صور الكولاجين الفيبريلار وتعزيز أو تتبع حواف الألياف. يمكن توفير المعلومات حول الموقع والتوجه مباشرة من الألياف بدلاً من استخدام معلومات غير مباشرة من نوع البكسل أو من ناحية النافذة للاستدلال على مقاييس تنظيم الألياف. هذا الإطار CT القائمعلى 18،19،20،21 يمكن قياس المنظمة الألياف على أساس عالمي ، ROI ، أو الألياف ، وذلك أساسا عن طريق اثنين من منفصلة ، ولكن مرتبطة ، وحزم اسمه “CT – FIRE”18،21 و “CurveAlign”19،21. بقدر ما يتعلق الأمر بتنفيذ البرنامج ، في CT -FIRE ، يمكن استخدام معاملات CT على موازين متعددة لإعادة بناء صورة تعزز الحواف وتقلل من الضوضاء. ثم يتم تطبيق خوارزمية استخراج الألياف الفردية على الصورة التي أعيد بناؤها CT لتتبع الألياف للعثور على نقاط مركزها التمثيلية ، وتوسيع فروع الألياف من نقاط المركز ، وربط فروع الألياف لتشكيل شبكة الألياف. في CurveAlign، يمكن استخدام معاملات CT على مقياس محدد من قبل المستخدم لتتبع اتجاه الألياف المحلية، حيث يتم استخراج اتجاه ومواقع المنحنيات وتجميعها لتقدير اتجاه الألياف في المواقع المقابلة. وقد تم تطوير إطار القياس الكمي الناتج هذا لأكثر من عشر سنوات وتطور بشكل كبير في العديد من الجوانب مثل الأداء الوظيفي، واجهة المستخدم، ونمطية. على سبيل المثال، يمكن لهذه الأداة تصور اتجاه الألياف المحلية وتسمح للمستخدم بقياس ما يصل إلى ثلاثين من ميزات الألياف بما في ذلك خصائص الألياف الفردية مثل الطول والزاوية والعرض والتصوّر، بالإضافة إلى القياسات الكبيرة مثل الكثافة والمحاذاة. بالإضافة إلى ذلك، يمكن للمستخدم قياس زاوية الألياف نسبة إلى يدويا أو تلقائيا الحدود مجزأة، والتي، على سبيل المثال، تلعب دورا هاما في التنمية القائمة على الصورة biomarker في سرطان الثدي22 وسرطان البنكرياس دراسات10. توفر هذه المنصة العديد من وحدات الميزات بما في ذلك تلك لتحليل العائد على الاستثمار ، وإنشاء الحدود التلقائية ، والمعالجة اللاحقة. يمكن استخدام وحدة عائد الاستثمار لـ تعليق أشكال مختلفة من عائد الاستثمار وإجراء تحليل عائد الاستثمار المطابق. كمثال على التطبيق، يمكن استخدام وحدة إنشاء الحدود التلقائية لتسجيل صور الحقول الساطعة الهماتوسلين وeosin (H&E) مع صور الجيل التوافقي الثاني (SHG) وتوليد قناع الصورة لحدود الورم من صور H&E المسجلة. ويمكن أن تساعد وحدة ما بعد المعالجة على تيسير معالجة ودمج ملفات بيانات المخرجات من الصور الفردية من أجل التحليل الإحصائي الممكن.
لا تتطلب منصة القياس الكمي هذه خبرة مسبقة في البرمجة أو معالجة الصور ويمكنها التعامل مع مجموعات البيانات الكبيرة بما في ذلك مئات أو آلاف الصور ، مما يتيح تحديد كمي فعال لمنظمة الكولاجين للتطبيقات البيولوجية أو الطبية الحيوية. وقد تم استخدامه على نطاق واسع في مجالات البحث المختلفة من قبل العديد من الباحثين في جميع أنحاء العالم، بما في ذلك أنفسنا. هناك أربعة منشورات رئيسية على CT-FIRE و CurveAlign18,19,20,21, منها الثلاثة الأولى قد استشهد 272 مرة (اعتبارا من 2020-05-04 وفقا لجوجل الباحث). ويشير استعراض للمنشورات التي استشهدت بهذه المنصة (CT-FIRE أو CurveAlign) إلى أن هناك ما يقرب من 110 من ورقات المجلات التي استخدمتها مباشرة لتحليلها، حيث كان هناك ما يقرب من 35 منشوراً متعاوناً مع مجموعتنا، بينما كتبت مجموعات أخرى (~ 75) منشورات أخرى. فعلى سبيل المثال، تم استخدام هذه المنصة للدراسات التالية: سرطان الثدي22,23,24, سرطان البنكرياس10,25, سرطان الكلى9,26, التئام الجروح3,27,28,29,30, سرطان المبيض8,31,7, الرباط الرحمي32, نقص الفسيفوضية دنتين1 سرطانالخلايا القاعدية34, ساركوما نقص الأكسجة35, نسيج الغضاريف36, خلل في القلب37, الخلايا العصبية38, جليبلاستوما39, تقلصات اللمفية40, cacffolds ليفي41, سرطان المعدة42, ميكروتوبول43, وتليف المثانة44. يوضح الشكل 1 تطبيق تصوير السرطان من CurveAlign للعثور على تواقيع الكولاجين المرتبطة بالورم لسرطان الثدي19 من صورة SHG. يصف الشكل 2 سير عمل تخطيطي نموذجي لهذا النظام الأساسي. على الرغم من أن هذه الأدوات قد استعرضت تقنيا18،19،21، وبروتوكولمنتظم 20 لتحليل المحاذاة مع CurveAlign هو متاح أيضا ، بروتوكول البصرية التي توضح جميع الميزات الأساسية يمكن أن تكون مفيدة. ومن شأن بروتوكول متصور، كما هو معروض هنا، أن ييسر عملية التعلم من استخدام هذه المنصة، فضلا عن معالجة الشواغل والأسئلة التي قد تكون لدى المستخدمين على نحو أكثر كفاءة.
Protocol
Representative Results
Discussion
يصف هذا البروتوكول استخدام CT-FIRE و CurveAlign لتحديد كمية الكولاجين الفيبريلار ويمكن تطبيقها على أي صورة مع ألياف الكولاجين أو غيرها من الهياكل الممدود تشبه الخط أو الألياف مثل مناسبة للتحليل من قبل CT-FIRE أو CurveAlign. على سبيل المثال، يمكن معالجة الألياف الإيلاستين أو المرنة بطريقة مماثلة على هذا ا…
Disclosures
The authors have nothing to disclose.
Acknowledgements
نشكر العديد من المساهمين والمستخدمين ل CT-FIRE و CurveAlAlign على مر السنين، بما في ذلك الدكتور روب نوفاك، الدكتور كارولين بيهلك، الدكتور جيريمي بريدفيلدت، غونيت ميهتا، أندرو ليخت، الدكتور أديب كيخوسرافي، الدكتور مات كونكلين، الدكتور جين سنغال، الدكتور باولو بروفنزانو، الدكتور بريندا أوغلي، الدكتورة باتريشيا كيلي، الدكتور جوزيف Szulczewski، الدكتور سوزان Ponik ومساهمات تقنية إضافية من وقد تم دعم هذا العمل من خلال تمويل من مؤسسة أبحاث أشباه الموصلات، ومعهد مورغريدج للبحوث، ومنح المعاهد القومية للصحة R01CA199996، R01CA181385 وU54CA210190 إلى K.W.E.
Materials
| CT-FIRE | Univerity of Wisconsin-Madison | N/A | open source software available from https://eliceirilab.org/software/ctfire/ |
| CurveAlign | University of Wisconsin-Madison | N/A | open source software available from https://eliceirilab.org/software/curvealign/ |
References
- Nadiarnykh, O., et al. Second harmonic generation imaging microscopy studies of osteogenesis imperfecta. Journal of Biomedical Optics. 12 (5), 051805 (2007).
- Kouris, N. A., et al. A nondenatured, noncrosslinked collagen matrix to deliver stem cells to the heart. Regenerative Medicine. 6 (5), 569-582 (2011).
- LeBert, D. C., et al. Matrix metalloproteinase 9 modulates collagen matrices and wound repair. Development. 142 (12), 2136-2146 (2015).
- Provenzano, P. P., et al. Collagen reorganization at the tumor-stromal interface facilitates local invasion. BMC Medicine. 4 (1), 38 (2006).
- Provenzano, P. P., et al. Collagen density promotes mammary tumor initiation and progression. BMC Medicine. 6 (1), 1 (2008).
- Conklin, M. W., et al. Aligned collagen is a prognostic signature for survival in human breast carcinoma. The American Journal of Pathology. 178 (3), 1221-1232 (2011).
- Alkmin, S., et al. Migration dynamics of ovarian epithelial cells on micro-fabricated image-based models of normal and malignant stroma. Acta Biomaterialia. 100, 92-104 (2019).
- Campbell, K. R., Campagnola, P. J. Assessing local stromal alterations in human ovarian cancer subtypes via second harmonic generation microscopy and analysis. Journal of Biomedical Optics. 22 (11), 116008 (2017).
- Best, S. L., et al. Collagen organization of renal cell carcinoma differs between low and high grade tumors. BMC Cancer. 19 (1), 490 (2019).
- Drifka, C. R., et al. Periductal stromal collagen topology of pancreatic ductal adenocarcinoma differs from that of normal and chronic pancreatitis. Modern Pathology. 28 (11), 1470-1480 (2015).
- Campagnola, P. J., et al. Three-dimensional high-resolution second-harmonic generation imaging of endogenous structural proteins in biological tissues. Biophysical Journal. 82 (1), 493-508 (2002).
- Arun Gopinathan, P., et al. Study of collagen birefringence in different grades of oral squamous cell carcinoma using picrosirius red and polarized light microscopy. Scientifica. 2015, 1-7 (2015).
- Keikhosravi, A., et al. Quantification of collagen organization in histopathology samples using liquid crystal based polarization microscopy. Biomedical Optics Express. 8 (9), 4243-4256 (2017).
- Quan, B. D., Sone, E. D. Cryo-TEM analysis of collagen fibrillar structure. Methods in Enzymology. 532, 189-205 (2013).
- Boudaoud, A., et al. FibrilTool, an ImageJ plug-in to quantify fibrillar structures in raw microscopy images. Nature Protocols. 9 (2), 457-463 (2014).
- Rezakhaniha, R., et al. Experimental investigation of collagen waviness and orientation in the arterial adventitia using confocal laser scanning microscopy. Biomechanics and Modeling in Mechanobiology. 11 (3-4), 461-473 (2012).
- Kartasalo, K., et al. CytoSpectre: a tool for spectral analysis of oriented structures on cellular and subcellular levels. BMC Bioinformatics. 16 (1), 1 (2015).
- Bredfeldt, J. S., et al. Computational segmentation of collagen fibers from second-harmonic generation images of breast cancer. Journal of Biomedical Optics. 19 (1), 016007 (2014).
- Bredfeldt, J. S., et al. Automated quantification of aligned collagen for human breast carcinoma prognosis. Journal of Pathology Informatics. 5 (1), 28 (2014).
- Liu, Y., Keikhosravi, A., Mehta, G. S., Drifka, C. R., Eliceiri, K. W. Methods for quantifying fibrillar collagen alignment. Methods in Molecular Biology. 1627, 429-451 (2017).
- Liu, Y., et al. Fibrillar collagen quantification with curvelet transform based computational methods. Frontiers in Bioengineering and Biotechnology. 8, 198 (2020).
- Conklin, M. W., et al. Collagen alignment as a predictor of recurrence after ductal carcinoma in situ. Cancer Epidemiology and Prevention Biomarkers. 27 (2), 138-145 (2018).
- Jallow, F., et al. Dynamic interactions between the extracellular matrix and estrogen activity in progression of ER+ breast cancer. Oncogene. 38 (43), 6913-6925 (2019).
- Smirnova, T., et al. Serpin E2 promotes breast cancer metastasis by remodeling the tumor matrix and polarizing tumor associated macrophages. Oncotarget. 7 (50), 82289 (2016).
- Fanous, M., Keikhosravi, A., Kajdacsy-Balla, A., Eliceiri, K. W., Popescu, G. Quantitative phase imaging of stromal prognostic markers in pancreatic ductal adenocarcinoma. Biomedical Optics Express. 11 (3), 1354-1364 (2020).
- Jiménez-Torres, J. A., Virumbrales-Muñoz, M., Sung, K. E., Lee, M. H., Abel, E. J., Beebe, D. J. Patient-specific organotypic blood vessels as an in vitro model for anti-angiogenic drug response testing in renal cell carcinoma. EBioMedicine. 42, 408-419 (2019).
- Govindaraju, P., Todd, L., Shetye, S., Monslow, J., Puré, E. CD44-dependent inflammation, fibrogenesis, and collagenolysis regulates extracellular matrix remodeling and tensile strength during cutaneous wound healing. Matrix Biology. 75, 314-330 (2019).
- Henn, D., et al. Cryopreserved human skin allografts promote angiogenesis and dermal regeneration in a murine model. International Wound Journal. 17 (4), 925-936 (2020).
- Rico-Jimenez, J., et al. Non-invasive monitoring of pharmacodynamics during the skin wound healing process using multimodal optical microscopy. BMJ Open Diabetes Research and Care. 8 (1), 000974 (2020).
- Israel, J. S., et al. Quantification of collagen organization after nerve repair. Plastic and Reconstructive Surgery Global Open. 5 (12), (2017).
- Rentchler, E. C., Gant, K. L., Drapkin, R., Patankar, M., Campagnola, P. J. Imaging collagen alterations in STICs and high grade ovarian cancers in the fallopian tubes by second harmonic generation microscopy. Cancers. 11 (11), 1805 (2019).
- Hu, C., et al. Imaging collagen properties in the uterosacral ligaments of women with pelvic organ prolapse using spatial light interference microscopy (SLIM). Frontiers in Physics. 7, 72 (2019).
- Guirado, E., et al. Disrupted protein expression and altered proteolytic events in hypophosphatemic dentin can be rescued by dentin matrix protein 1. Frontiers in Physiology. 11, 82 (2020).
- Kiss, N., et al. Quantitative analysis on ex vivo nonlinear microscopy images of basal cell carcinoma samples in comparison to healthy skin. Pathology & Oncology Research. 25 (3), 1015-1021 (2019).
- Lewis, D. M., et al. Collagen fiber architecture regulates hypoxic sarcoma cell migration. ACS Biomaterials Science & Engineering. 4 (2), 400-409 (2018).
- Moura, C. C., Bourdakos, K. N., Tare, R. S., Oreffo, R. O., Mahajan, S. Live-imaging of Bioengineered Cartilage Tissue using Multimodal Non-linear Molecular Imaging. Scientific Reports. 9 (1), 1-9 (2019).
- Murtada, S. I., et al. Paradoxical aortic stiffening and subsequent cardiac dysfunction in Hutchinson-Gilford progeria syndrome. Journal of The Royal Society Interface. 17 (166), 0066 (2020).
- Nichol, R. H., Catlett, T. S., Onesto, M. M., Hollender, D., Gómez, T. M. Environmental elasticity regulates cell-type specific RHOA signaling and neuritogenesis of human neurons. Stem Cell Reports. 13 (6), 1006-1021 (2019).
- Pointer, K. B., et al. Association of collagen architecture with glioblastoma patient survival. Journal of Neurosurgery. 126 (6), 1812-1821 (2016).
- Razavi, M. S., Leonard-Duke, J., Hardie, B., Dixon, J. B., Gleason, R. L. Axial stretch regulates rat tail collecting lymphatic vessel contractions. Scientific Reports. 10 (1), 1-11 (2020).
- Xue, Y., et al. Valve leaflet-inspired elastomeric scaffolds with tunable and anisotropic mechanical properties. Polymers for Advanced Technologies. 31 (1), 94-106 (2020).
- Zhou, Z. H., et al. Reorganized collagen in the tumor microenvironment of gastric cancer and its association with prognosis. Journal of Cancer. 8 (8), 1466 (2017).
- Zinn, A., et al. The small GTPase RhoG regulates microtubule-mediated focal adhesion disassembly. Scientific Reports. 9 (1), 1-15 (2019).
- Zwaans, B. M., et al. Radiation cystitis modeling: A comparative study of bladder fibrosis radio-sensitivity in C57BL/6, C3H, and BALB/c mice. Physiological Reports. 8 (4), (2020).
- Devine, E. E., Liu, Y., Keikhosravi, A., Eliceiri, K. W., Jiang, J. J. Quantitative second harmonic generation imaging of leporine, canine, and porcine vocal fold collagen. The Laryngoscope. 129 (11), 2549-2556 (2019).
- Schindelin, J., et al. Fiji: an open-source platform for biological-image analysis. Nature Methods. 9 (7), 676-682 (2012).
- Zeitoune, A. A., et al. Epithelial ovarian cancer diagnosis of second-harmonic generation images: A semiautomatic collagen fibers quantification protocol. Cancer Informatics. 16, (2017).
- Wershof, E., et al. Matrix feedback enables diverse higher-order patterning of the extracellular matrix. PLoS Computational Biology. 15 (10), 1007251 (2019).
- Mostaço-Guidolin, L. B., et al. Fractal dimension and directional analysis of elastic and collagen fiber arrangement in unsectioned arterial tissues affected by atherosclerosis and aging. Journal of Applied Physiology. 126 (3), 638-646 (2019).
- Thain, D., Tannenbaum, T., Livny, M. Distributed computing in practice: the Condor experience. Concurrency and Computation: Practice and Experience. 17 (2-4), 323-356 (2005).
