In vivo Lecturas de lesiones vasculares en la retina del ratón para promover la reproducibilidad
Summary
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).
Abstract
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.
Introduction
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.
Protocol
Representative Results
Discussion
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 …
Divulgaciones
The authors have nothing to disclose.
Acknowledgements
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).
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).
