생체 내 재현성 촉진을 위한 마우스 망막의 혈관 손상 판독
Summary
여기에서는 망막 정맥 폐색(RVO) 연구에서 형광 혈관 조영술(FA) 및 광학 간섭 단층 촬영(OCT) 이미지에 대한 세 가지 데이터 분석 프로토콜을 제시합니다.
Abstract
안과 영상 도구의 발전은 신경 혈관 손상의 동물 모델을 연구하는 연구자에게 전례없는 수준의 접근을 제공합니다. 이러한 더 큰 번역 가능성을 적절하게 활용하려면 이러한 이미지에서 정량적 데이터를 그리는 재현 가능한 방법을 고안할 필요가 있습니다. 광학 간섭 단층 촬영(OCT) 영상은 마이크로미터 분해능에서 망막 조직학을 해결하고 혈관 혈류의 기능적 차이를 밝힐 수 있습니다. 여기에서는 망막 정맥 폐색(RVO)의 최적화된 마우스 모델에서 혈관 모욕 후 병리학적 손상을 특성화하는 데 사용하는 비침습적 혈관 판독을 설명합니다. 이러한 판독값에는 망막 형태의 라이브 이미징 분석, 모세관 허혈의 망막 내층 해체(DRIL) 측정, 망막 부종 및 혈관 밀도의 플루오레세인 혈관 조영술 측정이 포함됩니다. 이 기술은 클리닉에서 망막 질환 환자를 검사하는 데 사용되는 기술과 직접 일치합니다. 이러한 방법을 표준화하면 동물 모델을 안과 질환의 임상 표현형과 직접적이고 재현 가능한 비교가 가능하여 혈관 손상 모델의 번역 능력이 향상됩니다.
Introduction
신경혈관 질환은 사망률 및 이환율의 주요 원인인 허혈성 뇌졸중과시력 상실로 이어지는 망막 혈관 질환의 주요 의료 문제입니다1,2. 신경 혈관 질환을 모델링하기 위해 망막 정맥 폐색 (RVO)의 마우스 모델을 사용합니다. 이 모델은 비침습적이며 임상 환경에서 망막 혈관 질환이 있는 사람들을 검사하는 데 사용되는 것과 유사한 생체 내 이미징 기술을 활용합니다. 따라서이 모델을 사용하면이 모델을 활용하는 연구의 번역 잠재력이 증가합니다. 모든 마우스 모델과 마찬가지로 모델의 재현성을 극대화하는 것이 중요합니다.
망막 혈관 질환은 70 세 미만의 사람들의 시력 상실의 주요 원인입니다. RVO는 당뇨병성 망막병증3 다음으로 두 번째로 흔한 망막혈관 질환입니다. RVO의 특징적인 임상 특징에는 허혈성 손상, 망막 부종 및 신경 손실의 결과로 인한 시력 상실이 포함됩니다 3,4. 주요 혈관의 레이저 광응고를 사용하는 RVO의 마우스 모델은 인간 RVO 5,6,7에서 관찰된 주요 임상 병리를 복제하기 위해 개발 및 개선되었습니다. 안과 영상의 발전은 또한 인간에게 사용되는 비침습적 진단 도구, 즉 형광 혈관 조영술(FA) 및 광학 간섭 단층 촬영(OCT)의 복제를 허용합니다6. Fluorescein 혈관 조영술은 작은 형광 염료인 fluorescein의 주입을 사용하여 폐색 부위를 포함하여 망막의 혈류 역학뿐만 아니라 혈액 망막 장벽 (BRB)의 파괴로 인한 누출을 관찰 할 수 있습니다 8,9. OCT 이미징은 망막의 고해상도 단면 이미지의 획득 및 망막 층(10)의 두께 및 조직에 대한 연구를 가능하게합니다. FA 이미지의 분석은 역사적으로 대체로 질적이어서 연구 간의 직접적이고 재현 가능한 비교 가능성을 제한합니다. 최근에, OCT 이미징에서 층 두께의 정량화를 위한 많은 방법들이 개발되고 있지만, 현재 표준화된 분석 프로토콜은 없고, OCT 이미지 획득장소는 다양하다11. 이러한 도구를 적절하게 활용하려면 표준화되고 정량적이며 복제 가능한 데이터 분석 방법론이 필요합니다. 이 논문에서는 RVO- 플루오 레세인 누출, OCT 층 두께 및 망막 층의 해체에 대한 마우스 모델에서 병리학 적 손상을 평가하는 데 사용되는 세 가지 혈관 판독 값을 제시합니다.
Protocol
Representative Results
Discussion
비침습적 설치류 망막 영상은 병리학을 연구하고 중재를 개발할 수 있는 방법을 제시합니다. 이전 연구에서는 RVO의 마우스 모델을 개발하고 최적화하여 가변성을 제한하고 쥐 망막 5,7,13에서 일반적인 임상 병리의 신뢰할 수있는 번역을 허용했습니다. 안과 영상 기술의 발전은 실험 동물에서 FA 및 OCT와 같은 임상 생체 내</e…
Divulgaciones
The authors have nothing to disclose.
Acknowledgements
이 연구는 국립 과학 재단 대학원 연구 펠로우십 프로그램(NSF-GRFP) 보조금 DGE – 1644869(CKCO), 국립 안과 연구소(NEI) 5T32EY013933(AMP), 국립 신경 장애 및 뇌졸중 연구소(RO1 NS081333, R03 NS099920에서 CMT), 국방부 육군/공군(DURIP에서 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 |
Referencias
- 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).
