Aquí, presentamos tres protocolos de análisis de datos para imágenes de angiografía fluoresceínica (AF) y tomografía de coherencia óptica (OCT) en el estudio de la oclusión de la vena retiniana (OVR).
Los avances en las herramientas de imágenes oftálmicas ofrecen un nivel de acceso sin precedentes a los investigadores que trabajan con modelos animales de lesión neurovascular. Para aprovechar adecuadamente esta mayor traducción, es necesario idear métodos reproducibles para extraer datos cuantitativos de estas imágenes. La tomografía de coherencia óptica (OCT) puede resolver la histología de la retina a una resolución micrométrica y revelar diferencias funcionales en el flujo sanguíneo vascular. Aquí, delineamos lecturas vasculares no invasivas que utilizamos para caracterizar el daño patológico después del insulto vascular en un modelo de ratón optimizado de oclusión de la vena retiniana (OVR). Estas lecturas incluyen análisis de imágenes en vivo de la morfología de la retina, desorganización de las capas internas de la retina (DRIL) medida de isquemia capilar y medidas de angiografía fluoresceínica del edema retiniano y la densidad vascular. Estas técnicas corresponden directamente a las utilizadas para examinar a los pacientes con enfermedad retiniana en la clínica. La estandarización de estos métodos permite la comparación directa y reproducible de modelos animales con fenotipos clínicos de enfermedad oftálmica, aumentando el poder de traducción de los modelos de lesión vascular.
La enfermedad neurovascular es un importante problema de salud responsable de accidentes cerebrovasculares isquémicos, una de las principales causas de mortalidad y morbilidad, y enfermedades vasculares retinianas que conducen a la pérdida de visión 1,2. Para modelar la enfermedad neurovascular, empleamos un modelo de ratón de oclusión de la vena retiniana (OVR). Este modelo no es invasivo y utiliza técnicas de imagen in vivo similares a las utilizadas para examinar a las personas con enfermedad vascular retiniana en un entorno clínico. Por lo tanto, el uso de este modelo aumenta el potencial traslacional de los estudios que utilizan este modelo. Al igual que con todos los modelos de ratón, es fundamental maximizar la reproducibilidad del modelo.
Las enfermedades vasculares de la retina son una causa importante de pérdida de visión en personas menores de 70 años. La OVR es la segunda enfermedad vascular retiniana más frecuente después de la retinopatía diabética3. Las características clínicas características de la OVR incluyen lesión isquémica, edema retiniano y pérdida de visión como consecuencia de la pérdida neuronal 3,4. Se han desarrollado y refinado modelos de ratón de OVR utilizando fotocoagulación con láser de los principales vasos para replicar patologías clínicas clave observadas en la OVR humana 5,6,7. Los avances en imágenes oftálmicas también permiten la replicación de herramientas de diagnóstico no invasivas utilizadas en humanos, a saber, la angiografía fluoresceínica (AF) y la tomografía de coherencia óptica (OCT)6. La angiografía fluoresceínica permite observar la fuga debida a la ruptura de la barrera hematoretiniana (BRB), así como la dinámica del flujo sanguíneo en la retina, incluidos los sitios de oclusión, utilizando la inyección de fluoresceína, un pequeño colorante fluorescente 8,9. La imagen de OCT permite la adquisición de imágenes transversales de alta resolución de la retina y el estudio del grosor y la organización de las capas retinianas10. Históricamente, el análisis de las imágenes de AF ha sido en gran medida cualitativo, lo que limita el potencial de comparación directa y reproducible entre los estudios. Recientemente, se han desarrollado varios métodos para la cuantificación del espesor de la capa en imágenes OCT, aunque actualmente no existe un protocolo de análisis estandarizado y el sitio de adquisición de imágenes OCT varía11. Para aprovechar adecuadamente estas herramientas, se necesita una metodología de análisis de datos estandarizada, cuantitativa y replicable. En este artículo, presentamos tres lecturas vasculares utilizadas para evaluar el daño patológico en un modelo de ratón de fuga de RVO-fluoresceína, grosor de la capa de OCT y desorganización de las capas de retina.
Las imágenes no invasivas de la retina de roedores presentan una vía para estudiar la patología y desarrollar intervenciones. Estudios previos han desarrollado y optimizado un modelo de ratón de OVR, limitando la variabilidad y permitiendo la traducción fiable de patologías clínicas comunes en la retina murina 5,7,13. Los desarrollos en la tecnología de imagen oftálmica permiten además el uso de técnicas clínicas de …
The authors have nothing to disclose.
Este trabajo fue apoyado por el Programa de Becas de Investigación de Posgrado de la Fundación Nacional de Ciencias (NSF-GRFP) DGE – 1644869 (a CKCO), el Instituto Nacional del Ojo (NEI) 5T32EY013933 (a AMP), el Instituto Nacional de Trastornos Neurológicos y Accidentes Cerebrovasculares (RO1 NS081333, R03 NS099920 a CMT) y el Departamento de Defensa del Ejército / Fuerza Aérea (DURIP a CMT).
AK-Fluor 10% | Akorn | NDC: 17478-253-10 | light-sensitive |
Carprofen | Rimadyl | NADA #141-199 | keep at 4 °C |
GenTeal | Alcon | 00658 06401 | |
Image J | NIH | ||
InSight 2D | Phoenix Technology Group | OCT analysis software | |
Ketamine Hydrochloride | Henry Schein | NDC: 11695-0702-1 | |
Phenylephrine | Akorn | NDCL174478-201-15 | |
Phoenix Micron IV | Phoenix Technology Group | Retinal imaging microscope | |
Phoenix Micron Meridian Module | Phoenix Technology Group | Laser photocoagulator software | |
Phoenix Micron Optical Coherence Tomography Module | Phoenix Technology Group | OCT imaging software | |
Phoenix Micron StreamPix Module | Phoenix Technology Group | Fundus imaging and acquisition targeting | |
Photoshop | Adobe | ||
Refresh | Allergan | 94170 | |
Tropicamide | Akorn | NDC: 174478-102-12 | |
Xylazine | Akorn | NDCL 59399-110-20 |