Tendonlardaki Yerel Doku Suşlarının Açık Kaynak Dijital Görüntü Korelasyonu ile Ölçülmesi
Summary
Bu yazıda, tendon eksplantları içindeki yerel 2D doku suşlarını ölçmek için açık kaynaklı bir dijital görüntü korelasyon algoritması açıklanmaktadır. Tekniğin doğruluğu birden fazla teknik kullanılarak doğrulanmıştır ve halkın kullanımına açıktır.
Abstract
Tendon hücrelerinin in situ olarak deneyimlediği suşları ve bu suşların doku yeniden şekillenmesini nasıl etkilediğini anlamaya yönelik önemli bilimsel ilgi vardır. Bu ilgiye dayanarak, yükleme sırasında tendon eksplantları içindeki yerel doku suşlarını ölçmek için çeşitli analitik teknikler geliştirilmiştir. Bununla birlikte, bazı durumlarda, bu tekniklerin doğruluğu ve duyarlılığı bildirilmemiştir ve algoritmaların hiçbiri kamuya açık değildir. Bu, tendon eksplantlarında lokal doku suşlarının daha yaygın ölçümünü zorlaştırmıştır. Bu nedenle, bu makalenin amacı, tendon eksplantlarındaki lokal doku suşlarını ölçmek için kolayca bulunabilen ve kullanımı kolay olan doğrulanmış bir analiz aracı oluşturmaktır. Spesifik olarak, halka açık bir artırılmış Lagrangian dijital görüntü korelasyonu (ALDIC) algoritması, tek eksenli gerilim altında fare Aşil tendonları içindeki hücre çekirdeklerinin yer değiştirmelerini izleyerek 2D suşları ölçmek için uyarlanmıştır. Ek olarak, hesaplanan suşların doğruluğu, dijital olarak dönüştürülmüş görüntüleri analiz ederek ve suşları bağımsız bir teknikten (yani, fotobeyazlatılmış çizgiler) belirlenen değerlerle karşılaştırarak doğrulandı. Son olarak, hesaplanan yer değiştirme alanını kullanarak referans görüntüsünü yeniden yapılandırmak için algoritmaya bir teknik dahil edilmiştir; bu, bilinen gerinim değerlerinin veya ikincil bir ölçüm tekniğinin yokluğunda algoritmanın doğruluğunu değerlendirmek için kullanılabilir. Algoritma, 0,00015 hassasiyetle 0,1’e kadar olan gerinimleri ölçebilir. Yeniden yapılandırılmış bir referans görüntüsünü gerçek referans görüntüyle karşılaştırma tekniği, hatalı verilere sahip örnekleri başarıyla tanımladı ve iyi verilere sahip örneklerde, yer değiştirme alanının yaklaşık% 85’inin doğru olduğunu gösterdi. Son olarak, fare Aşil tendonlarında ölçülen suşlar önceki literatürle tutarlıydı. Bu nedenle, bu algoritma tendonlardaki lokal doku suşlarını doğru bir şekilde ölçmek için oldukça kullanışlı ve uyarlanabilir bir araçtır.
Introduction
Tendonlar, mekanik yüklemeye yanıt olarak adapte olan ve dejenere olan mekanosensitif dokulardır 1,2,3,4. Mekanik uyaranların tendon hücresi biyolojisinde oynadığı rol nedeniyle, tendon hücrelerinin yükleme sırasında doğal doku ortamında yaşadığı suşları anlamaya büyük ilgi vardır. Tendonlardaki lokal doku suşlarını ölçmek için çeşitli deneysel ve analitik teknikler geliştirilmiştir. Bunlar arasında benek desenleri veya fotobeyazlatılmış çizgiler (PBL’ler) kullanılarak yüzey suşlarının 2D/3D dijital görüntü korelasyonu (DIC) analizleri 5,6,7,8, doku içindeki bireysel çekirdeklerin merkezcil-sentroid uzaklığındaki değişikliklerin ölçülmesi 9,10 ve düzlem dışı hareketi ve 3D deformasyonları dikkate alan yeni bir tam alan 3D DIC yöntemi 11 . Bununla birlikte, bu tekniklerin doğruluğu ve duyarlılığı sadece birkaç vakada bildirilmiştir ve bu tekniklerin hiçbiri kamuya açık hale getirilmemiştir, bu da bu tekniklerin yaygın olarak benimsenmesini ve kullanılmasını zorlaştırmaktadır.
Bu çalışmanın amacı, tendon eksplantlarındaki lokal doku suşlarını ölçmek için kolayca bulunabilen ve kullanımı kolay olan doğrulanmış bir analiz aracı oluşturmaktı. Seçilen yöntem, Yang ve Bhattacharya12 tarafından geliştirilen MATLAB’da yazılmış, halka açık bir artırılmış Lagrangian dijital görüntü korelasyonu (ALDIC) algoritmasına dayanmaktadır. Bu algoritma, tendon örneklerini analiz etmek için uyarlanmış ve dijital olarak dönüştürülmüş görüntülere uygulanarak ve gerçek tendon örneklerinde ölçülen suşları fotobeyazlatılmış çizgilerden elde edilen sonuçlarla karşılaştırarak doğrulanmıştır. Ayrıca, algoritmada, bilinen gerinim değerleri veya ikincil bir ölçüm tekniği olmasa bile, hesaplanan yer değiştirme alanının doğruluğunu doğrulamak için ek işlevler uygulanmıştır. Bu nedenle, bu algoritma tendonlardaki yerel 2D doku suşlarını doğru bir şekilde ölçmek için oldukça kullanışlı ve uyarlanabilir bir araçtır.
Protocol
Representative Results
Discussion
Bu makalenin amacı, çekme yükü altındaki tendonlardaki 2D gerinim alanlarını ölçmek için açık kaynaklı, doğrulanmış bir yöntem sunmaktı. Yazılımın temeli, halka açık bir ALDIC algoritması12’ye dayanıyordu. Bu algoritma, artımlı (kümülatife karşı) gerinim analizinin ek işlevselliği ile daha büyük bir MATLAB koduna gömülmüştür. Bu uyarlanmış algoritma daha sonra tendonların çekme testine uygulandı ve doğruluğu iki farklı teknikle değerlendirildi (yani…
Divulgaciones
The authors have nothing to disclose.
Acknowledgements
Bu çalışma Ulusal Sağlık Enstitüleri (R21 AR079095) ve Ulusal Bilim Vakfı (2142627) tarafından finanse edilmiştir.
Materials
| 5-DTAF (5-(4,6-Dichlorotriazinyl) Aminofluorescein), single isomer | ThermoFisher | D16 | |
| Calipers | Mitutoyo | 500-196-30 | |
| Confocal Microscope | Nikon | A1R HD | |
| Corning LSE Vortex Mixer | Coning | 6775 | |
| DRAQ5 Fluorescent Probe Solution (5 mM) | ThermoFisher | 62554 | |
| MATLAB | MathWorks | R2022b | |
| Tensile Loading Device | N/A | N/A | Tensile loading device described in Peterson et al, 2020. (ref 13) |
| Tube Revolver Rotator | ThermoFisher | 88881001 |
Referencias
- Devkota, A. C. Distributing a fixed amount of cyclic loading to tendon explants over longer periods induces greater cellular and mechanical responses. Journal of Orthopaedic Research. 11 (4), 1609-1612 (2007).
- Sun, H. B., et al. Cycle-dependent matrix remodeling gene expression response in fatigue-loaded rat patellar tendons. Journal of Orthopaedic Research. 28 (10), 1380-1386 (2010).
- Shepherd, J. H., Screen, H. R. C. Fatigue loading of tendon. International Journal of Experimental Pathology. 94 (4), 260-270 (2013).
- Paschall, L., Pedaprolu, K., Carrozzi, S., Dhawan, A., Szczesny, S. Mechanical stimulation as both the cause and the cure of tendon and ligament injuries. Regenerative Rehabilitation: From Basic Science to the Clinic. , 359-386 (2022).
- Andarawis-Puri, N., Ricchetti, E. T., Soslowsky, L. J. Rotator cuff tendon strain correlates with tear propagation. Journal of Biomechanics. 42 (2), 158-163 (2009).
- Cheng, V. W. T., Screen, H. R. C. The micro-structural strain response of tendon. Journal of Materials Science. 42 (21), 8957-8965 (2007).
- Luyckx, T., et al. Digital image correlation as a tool for three-dimensional strain analysis in human tendon tissue. Journal of Experimental Orthopaedics. 1 (1), 7 (2014).
- Duncan, N. A., Bruehlmann, S. B., Hunter, C. J., Shao, X., Kelly, E. J. In situ cell-matrix mechanics in tendon fascicles and seeded collagen gels: Implications for the multiscale design of biomaterials. Computer Methods in Biomechanics and Biomedical Engineering. 17 (1), 39-47 (2014).
- Arnoczky, S. P., Lavagnino, M., Whallon, J. H., Hoonjan, A. In situ cell nucleus deformation in tendons under tensile load; A morphological analysis using confocal laser microscopy. Journal of Orthopaedic Research. 20 (1), 29-35 (2002).
- Screen, H. R. C., Bader, D. L., Lee, D. A., Shelton, J. C. Local strain measurement within tendon. Strain. 40 (4), 157-163 (2004).
- Fung, A. K., Paredes, J. J., Andarawis-Puri, N. Novel image analysis methods for quantification of in situ 3-D tendon cell and matrix strain. Journal of Biomechanics. 67, 184-189 (2018).
- Yang, J., Bhattacharya, K. Augmented Lagrangian digital image correlation. Experimental Mechanics. 59 (2), 187-205 (2019).
- Peterson, B. E., Szczesny, S. E. Dependence of tendon multiscale mechanics on sample gauge length is consistent with discontinuous collagen fibrils. Acta Biomaterialia. 117, 302-309 (2020).
- Humphrey, J. D., O’Rourke, S. L. . An Introduction to Biomechanics. , (2015).
- Reese, S. P., Weiss, J. A. Tendon fascicles exhibit a linear correlation between Poisson’s ratio and force during uniaxial stress relaxation. Journal of Biomechanical Engineering. 135 (3), 34501 (2013).
- Ahmadzadeh, H., Freedman, B. R., Connizzo, B. K., Soslowsky, L. J., Shenoy, V. B. Micromechanical poroelastic finite element and shear-lag models of tendon predict large strain dependent Poisson’s ratios and fluid expulsion under tensile loading. Acta Biomaterialia. 22, 83-91 (2015).
- Szczesny, S. E., Elliott, D. M. Interfibrillar shear stress is the loading mechanism of collagen fibrils in tendon. Acta Biomaterialia. 10 (6), 2582-2590 (2014).
- Han, W. M., et al. Macro- to microscale strain transfer in fibrous tissues is heterogeneous and tissue-specific. Biophysical Journal. 105 (3), 807-817 (2013).
- Pedaprolu, K., Szczesny, S. E. A novel, open-source, low-cost bioreactor for load-controlled cyclic loading of tendon explants. Journal of Biomechanical Engineering. 144 (8), 084505 (2022).
- Gatt, R., et al. Negative Poisson’s ratios in tendons: An unexpected mechanical response. Acta Biomaterialia. 24, 201-208 (2015).
