In vivo Vasculaire letseluitlezingen in het netvlies van muizen om de reproduceerbaarheid te bevorderen
Summary
Hier presenteren we drie data-analyseprotocollen voor fluoresceïneangiografie (FA) en optische coherentietomografie (OCT) beelden in de studie van Retinal Vein Occlusion (RVO).
Abstract
Vooruitgang in oogheelkundige beeldvormingstools biedt een ongekend niveau van toegang tot onderzoekers die werken met diermodellen van neurovasculair letsel. Om deze grotere vertaalbaarheid goed te benutten, is het nodig om reproduceerbare methoden te ontwikkelen om kwantitatieve gegevens uit deze afbeeldingen te halen. Optische coherentie tomografie (OCT) beeldvorming kan retinale histologie met micrometerresolutie oplossen en functionele verschillen in vasculaire bloedstroom onthullen. Hier schetsen we niet-invasieve vasculaire uitlezingen die we gebruiken om pathologische schade na vasculaire belediging te karakteriseren in een geoptimaliseerd muismodel van retinale ader occlusie (RVO). Deze uitlezingen omvatten live beeldvormingsanalyse van retinale morfologie, desorganisatie van retinale binnenste lagen (DRIL) meting van capillaire ischemie en fluoresceïneangiografie metingen van retinaal oedeem en vasculaire dichtheid. Deze technieken komen rechtstreeks overeen met die welke worden gebruikt om patiënten met netvliesaandoeningen in de kliniek te onderzoeken. Het standaardiseren van deze methoden maakt directe en reproduceerbare vergelijking van diermodellen met klinische fenotypen van oogheelkundige aandoeningen mogelijk, waardoor de translationele kracht van vasculaire letselmodellen toeneemt.
Introduction
Neurovasculaire ziekte is een groot gezondheidsprobleem dat verantwoordelijk is voor ischemische beroertes, een belangrijke oorzaak van mortaliteit en morbiditeit, en retinale vaatziekten die leiden tot verlies van het gezichtsvermogen 1,2. Om neurovasculaire ziekte te modelleren, gebruiken we een muismodel van retinale ader occlusie (RVO). Dit model is niet-invasief en maakt gebruik van vergelijkbare in vivo beeldvormingstechnieken als die worden gebruikt om mensen met retinale vaatziekten in een klinische setting te onderzoeken. Het gebruik van dit model verhoogt dus het translationele potentieel van studies die dit model gebruiken. Zoals bij alle muismodellen is het van cruciaal belang om de reproduceerbaarheid van het model te maximaliseren.
Retinale vaatziekten zijn een belangrijke oorzaak van verlies van het gezichtsvermogen bij mensen jonger dan 70 jaar. RVO is de tweede meest voorkomende retinale vaatziekte na diabetische retinopathie3. Klinische kenmerken die kenmerkend zijn voor RVO zijn ischemisch letsel, retinaal oedeem en verlies van het gezichtsvermogen als gevolg van neuronaal verlies 3,4. Muismodellen van RVO met behulp van laserfotocoagulatie van belangrijke vaten zijn ontwikkeld en verfijnd om belangrijke klinische pathologieën te repliceren die zijn waargenomen in humane RVO 5,6,7. Vooruitgang in oogheelkundige beeldvorming maakt ook replicatie mogelijk van niet-invasieve diagnostische hulpmiddelen die bij mensen worden gebruikt, namelijk fluoresceïneangiografie (FA) en optische coherentietomografie (OCT)6. Fluoresceïneangiografie maakt het mogelijk om lekkage te observeren als gevolg van de afbraak van de bloed-retinale barrière (BRB) en de bloedstroomdynamiek in het netvlies, inclusief plaatsen van occlusie, met behulp van de injectie van fluoresceïne, een kleine fluorescerende kleurstof 8,9. OCT-beeldvorming maakt het mogelijk om hoge resolutie dwarsdoorsnedebeelden van het netvlies te verkrijgen en de dikte en organisatie van retinale lagente bestuderen 10. Analyse van FA-beelden is historisch gezien grotendeels kwalitatief geweest, wat het potentieel voor directe en reproduceerbare vergelijking tussen studies beperkt. Onlangs zijn een aantal methoden ontwikkeld voor de kwantificering van laagdikte in OCT-beeldvorming, hoewel er momenteel geen gestandaardiseerd analyseprotocol is en de plaats van OCT-beeldacquisitie varieert11. Om deze tools goed te kunnen benutten, zijn gestandaardiseerde, kwantitatieve en repliceerbare data-analysemethodologie nodig. In dit artikel presenteren we drie van dergelijke vasculaire uitlezingen die worden gebruikt om pathologische schade te evalueren in een muismodel van RVO-fluoresceïnelekkage, OCT-laagdikte en desorganisatie van retinale lagen.
Protocol
Representative Results
Discussion
Niet-invasieve retinale beeldvorming van knaagdieren biedt een manier om pathologie te bestuderen en interventies te ontwikkelen. Eerdere studies hebben een muismodel van RVO ontwikkeld en geoptimaliseerd, waardoor variabiliteit wordt beperkt en een betrouwbare vertaling van veel voorkomende klinische pathologieën in het muizennetvliesmogelijk is 5,7,13. Ontwikkelingen in oogheelkundige beeldvormingstechnologie maken het gebrui…
Disclosures
The authors have nothing to disclose.
Acknowledgements
Dit werk werd ondersteund door de National Science Foundation Graduate Research Fellowship Program (NSF-GRFP) subsidie DGE – 1644869 (aan CKCO), het National Eye Institute (NEI) 5T32EY013933 (aan AMP), het National Institute of Neurological Disorders and Stroke (RO1 NS081333, R03 NS099920 aan CMT) en het Department of Defense Army / Air Force (DURIP aan CMT).
Materials
| 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 |
References
- Tong, X., et al. The burden of cerebrovascular disease in the united states. Preventing Chronic Disease. 16, 180411 (2019).
- Nakahara, T., Mori, A., Kurauchi, Y., Sakamoto, K., Ishii, K. Neurovascular interactions in the retina: physiological and pathological roles. Journal of Pharmacological Sciences. 123 (2), 79-84 (2013).
- Jaulim, A., Ahmed, B., Khanam, T., Chatziralli, I. Branch retinal vein occlusion: epidemiology, pathogenesis, risk factors, clinical features, diagnosis, and complications. An update of the literature. Retina. 33 (5), 901-910 (2013).
- Ho, M., Liu, D. T. L., Lam, D. S. C., Jonas, J. B. Retinal vein occlusions, from basics to the latest treatment. Retina. 36 (3), 432-448 (2016).
- Zhang, H., et al. Development of a new mouse model of branch retinal vein occlusion and retinal neovascularization. Japanese Journal of Ophthalmology. 51 (4), 251-257 (2007).
- Ebneter, A., Agca, C., Dysli, C., Zinkernagel, M. S. Investigation of retinal morphology alterations using spectral domain optical coherence tomography in a mouse model of retinal branch and central retinal vein occlusion. PLoS One. 10 (3), 0119046 (2015).
- Fuma, S., et al. A pharmacological approach in newly established retinal vein occlusion model. Scientific Reports. 7, 43509 (2017).
- Cavallerano, A. Ophthalmic fluorescein angiography. Clinical Optometry. 5 (1), 1-23 (1996).
- Laatikainen, L. The fluorescein angiography revolution: a breakthrough with sustained impact. Acta Ophthalmologica Scandinavica. 82 (4), 381-392 (2004).
- Huang, D., et al. Optical coherence tomography. Science. 254 (5035), 1178-1181 (1991).
- Oberwahrenbrock, T., et al. Reliability of intra-retinal layer thickness estimates. PLoS One. 10 (9), 0137316 (2015).
- Avrutsky, M. I., et al. Endothelial activation of caspase-9 promotes neurovascular injury in retinal vein occlusion. Nature Communications. 11 (1), 3173 (2020).
- Colón Ortiz, C., Potenski, A., Lawson, J., Smart, J., Troy, C. Optimization of the retinal vein occlusion mouse model to limit variability. Journal of Visualized Experiments: JoVE. (174), e62980 (2021).
- Schmidt-Erfurth, U., et al. Guidelines for the management of retinal vein occlusion by the European society of retina specialists (EURETINA). Ophthalmologica. 242 (3), 123-162 (2019).
- Yoshimura, T., et al. Comprehensive analysis of inflammatory immune mediators in vitreoretinal diseases. PLoS One. 4 (12), 8158 (2009).
- Mezu-Ndubuisi, O. J. In vivo angiography quantifies oxygen-induced retinopathy vascular recovery. Optometry and Vision Science. 93 (10), 1268-1279 (2016).
- Hui, F., et al. Quantitative spatial and temporal analysis of fluorescein angiography dynamics in the eye. PLoS One. 9 (11), 111330 (2014).
- Berry, D., Thomas, A. S., Fekrat, S., Grewal, D. S. Association of disorganization of retinal inner layers with ischemic index and visual acuity in central retinal vein occlusion. Ophthalmology. Retina. 2 (11), 1125-1132 (2018).
- Nicholson, L., et al. Diagnostic accuracy of disorganization of the retinal inner layers in detecting macular capillary non-perfusion in diabetic retinopathy. Clinical & Experimental Ophthalmology. 43 (8), 735-741 (2015).
- Obrosova, I., Chung, S., Kador, P. Diabetic cataracts: mechanisms and management. Diabetes/Metabolism Research and Reviews. 26 (3), 172-180 (2010).
- Hegde, K., Henein, M., Varma, S. Establishment of the mouse as a model animal for the study of diabetic cataracts. Ophthalmic Research. 35 (1), 12-18 (2003).
- Takahashi, H., et al. Time course of collateral vessel formation after retinal vein occlusion visualized by OCTA and elucidation of factors in their formation. Heliyon. 7 (1), 05902 (2021).
- Haj Najeeb, B., et al. Fluorescein angiography in diabetic macular edema: A new approach to its etiology. Investigation Ophthalmology & Visual Science. 58 (10), 3986-3990 (2017).
- Alam, M., et al. Quantitative optical coherence tomography angiography features for objective classification and staging of diabetic retinopathy. Retina. 40 (2), 322-332 (2020).
- Uddin, M., Jayagopal, A., McCollum, G., Yang, R., Penn, J. In vivo imaging of retinal hypoxia using HYPOX-4-dependent fluorescence in a mouse model of laser-induced retinal vein occlusion (RVO). Investigation Ophthalmology & Visual Science. 58 (9), 3818-3824 (2017).
- Qiang, W., Wei, R., Chen, Y., Chen, D. Clinical pathological features and current animal models of type 3 macular neovascularization. Frontiers in Neuroscience. 15, 734860 (2021).
- Park, J., et al. Imaging laser-induced choroidal neovascularization in the rodent retina using optical coherence tomography angiography. Investigation Ophthalmology & Visual Science. 57 (9), 331 (2016).
- Chen, J., Qian, H., Horai, R., Chan, C., Caspi, R. Use of optical coherence tomography and electroretinography to evaluate retinal pathology in a mouse model of autoimmune uveitis. PLoS One. 8 (5), 63904 (2013).
