Aquí, presentamos un protocolo para la proyección de imagen de Time-lapse y fase de análisis de la vasculogénesis en vitro usando microscopía de contraste junto con el software de código abierto, análisis cinético de la vasculogénesis. Este protocolo se puede aplicar para evaluar cuantitativamente el potencial de Vasculogénica de numerosos tipos de células o condiciones experimentales que modelo de enfermedad vascular.
Vasculogénesis es un proceso complejo por el cual las células madre y progenitoras endoteliales sufren de novo formación de vasos. Evaluación cuantitativa de la vasculogénesis se ha convertido en una lectura central de la funcionalidad de células progenitoras endoteliales, y por lo tanto, se hicieron varios intentos para mejorar modelos de vasculogénesis tanto in vitro e in vivo . Sin embargo, los métodos estándar son limitados en alcance, con mediciones estáticas no capturar muchos aspectos de este proceso altamente dinámico. Por lo tanto, el objetivo de desarrollar este nuevo protocolo era evaluar la cinética de la vasculogénesis en vitro con el fin de cuantificar las tasas de formación de redes y estabilización, así como proporcionar la penetración en mecanismos potenciales subyacentes vascular disfunción. Aplicación de este protocolo se demuestra utilizando Colonia endotelial fetal formando células (ECFCs) expuestas a diabetes mellitus materna. ECFCs fetales fueron derivados de la sangre del cordón umbilical después del nacimiento, cultivados y plateados en diapositivas que contiene la matriz de la membrana del sótano, donde experimentaron la vasculogénesis. Imágenes de los pozos de la diapositiva entera fueron adquiridas mediante microscopía de contraste de fase Time-lapse durante 15 horas. Imágenes se analizaron para la derivación de datos cuantitativos utilizando un software de análisis llamado análisis cinético de vasculogénesis (KAV). KAV utiliza segmentación seguida skeletonization para analizar los componentes de la red de pilas de imágenes de contraste de fase punto multi-tiempo obtener diez parámetros (9 medidos, 1 calculado) de estructura de red, incluyendo: cerrado redes, áreas de la red, nodos, ramas, longitud total rama, longitud de rama media, nodos ramificados triple, ramificados de cuatro nodos, estructuras de la red y el poder relación nodo. Aplicación de este protocolo identificado altera tarifas de vasculogénesis en ECFCs de embarazos complicados por diabetes mellitus. Sin embargo, esta técnica tiene implicaciones generales más allá del alcance divulgado aquí. Aplicación de este enfoque será mejorar evaluación mecanicista y mejorar lecturas funcionales de vasculogénesis y otros procesos de ramificación biológicamente importantes en numerosos tipos celulares o en Estados de enfermedad.
La capacidad de las células progenitoras endoteliales a vasculogénesis, o formación de vasos de novo , es fundamental en el establecimiento de vasculatura embrionaria en desarrollo1. Además, más formación de vasos y la maduración de los vasos preexistentes, que se conoce como angiogénesis, también es un proceso clave en el desarrollo y en la vida postnatal para mantener el flujo de sangre y homeostasis en todo el cuerpo2. Cada órgano en el cuerpo es dependiente sobre el sistema vascular para la entrega de oxígeno y nutrientes y para la eliminación de residuos3. Si no se mantiene la homeostasis vascular, tal que la reparación y formación de vasos sanguíneos son insuficientes o en exceso, enfermedades vasculares pueden producir4. Por lo tanto, adaptación y formación vascular son comúnmente estudiados, ya que son esenciales en el mantenimiento de la salud de órganos y están implicados en el desarrollo de numerosos estados patológicos.
Debido a una mayor comprensión de la participación del sistema vascular en desarrollo, así como en la progresión y la manifestación de la enfermedad, se han desarrollado ensayos modelo vasculogénesis y angiogénesis in vitro y en vivo5 ,6,7. Modelos de formación de vasos consiste en platear las células vasculares, como las células endoteliales, en la matriz de la membrana del sótano que promueve la organización celular y formación de redes de vasos8,9,10. Por lo general, la siguiente noche incubación, imágenes de celular redes son capturadas en un solo momento, resultando en un pequeño número de imágenes para el análisis11,12,13. Por lo tanto, enfoques analíticos en gran parte se han desarrollado y optimizado para vez punto evaluaciones10,14. Sin embargo, el análisis estáticos son simplemente insuficientes en capturar el proceso dinámico de formación de vasos y proporcionan información limitada sobre posibles mecanismos implicados. Aunque el aumento de la frecuencia imagen es probable que proporcionaría los datos necesarios para determinar la cinética de la formación, aplicación de análisis anteriormente desarrollado a un punto multi-tiempo imagen enfoque sería ineficiente y trabajo intensivo14. Además, a pesar del desarrollo de análisis disponibles en el mercado, una tarifa de pago por imagen representa esta opción prohibitiva para estudios cinéticos en los que miles de imágenes son generadas15. Por lo tanto, es una necesidad en el campo de forma ágil y eficiente capturar y cuantificar vasculogénesis en vitro, incluyendo la habilidad para analizar sistemas de ampliación de imagen generadas por microscopia celular en time-lapse.
Para superar estas limitaciones, se desarrolló un nuevo enfoque con el fin de ampliar solo momento la proyección de imagen para permitir la evaluación dinámica de vasculogénesis con imágenes adquiridas cada 15 min16. Por la captura de varios puntos del tiempo durante varias horas, este enfoque proporciona una descripción más detallada del proceso de vasculogénesis, así como información sobre posibles mecanismos que contribuyen a la formación y mantenimiento de redes de vasos. Además de mejorar la frecuencia y calidad de adquisición de la imagen, este enfoque incorpora nuevo software en forma de un plug-in de código abierto17. El software, que se refirió a como cinética análisis de vasculogénesis (KAV), es una aplicación optimizada que incorpora procesamiento de imágenes y análisis específicamente para sistemas de ampliación de imagen generado por adquisiciones del multi-tiempo punto. KAV analiza imágenes de contraste de fase a través de la segmentación de la imagen seguido del skeletonization18. Diez parámetros de estructura de red se cuantifican por KAV incluyendo: ramas, redes cerradas, nodos, red áreas, estructuras de red, nodos ramificados triple, nodos ramificados quad, longitud total de la rama, longitud promedio de la rama y la rama al cociente de nodo (véase esquema en la figura 1)16. Aplicación del enfoque KAV incluye un fenotipo nuevo, calculado de en vitro vasculogénesis, conocido como la rama al cociente de nodo. Nuestro trabajo reciente demostró que esta relación es indicativa de la conectividad de red y puede estar asociada con otros procesos celulares implicados en la formación de la red, tales como la motilidad16.
Aunque en estos estudios se evaluaron la fetal endoteliales formadoras vasculogénesis (ECFC) de la célula, este enfoque de adquisición y análisis de imagen puede aplicarse fácilmente para evaluar cualquier tipo de célula que se someten a vasculogénesis o angiogénesis. Además, este enfoque puede utilizarse para identificar la alteración de la función vascular resultante de una variedad de estados patológicos como diabetes gestacional, como se muestra en estos estudios. Además, este método podría ser adaptado para evaluar la formación de redes y sucursales, que son importantes para otros procesos biológicamente relevantes. Así, el impacto potencial de la aplicación de este nuevo enfoque a los sistemas biológicos únicos es ser determinada.
KAV permite evaluación de conjuntos de datos grandes con varios puntos de tiempo
Tradicionalmente, la cuantificación de la vasculogénesis en vitro ha consistido en una sola o unas mediciones de punto de tiempo. Este enfoque estático es simplemente insuficiente para capturar y cuantificar un proceso dinámico y complejo. Por lo tanto, este nuevo método fue desarrollado para permitir la eficientes análisis de la cinética de formación de la red para profundizar en los posibles mecanismos moleculares implicados en el proceso dinámico de vasculogénesis. Eficiencia y automatización son componentes importantes en el desarrollo de nuevas técnicas para generar y analizar grandes cantidades de datos de imágenes. KAV se desarrolló específicamente para analizar pilas de ampliación de imagen consisten en cientos de imágenes para disminuir el tiempo y mano de obra necesaria para derivar conclusiones propósito biológico de Time-lapse conjuntos de datos. Lo importante, KAV realiza procesamiento de imágenes y generación de datos en cuestión de segundos para los pequeños (menos de 100 imágenes) imagen pilas y minutos más grande (más de 100 imágenes) pilas, dando por resultado eficacia sin par de la imagen. Además, organización de datos en hojas de cálculo por el tiempo y los parámetros medidos permite la rápida generación de presentación y análisis estadístico.
Desafíos en la aplicación exitosa de este enfoque
Aunque este ensayo incluye mejoras en la adquisición de imágenes y análisis, algunos de los desafíos pueden impedir la implementación exitosa. Los cuatro principales obstáculos incluyen estabilidad de humedad, precisión de sincronización de galjanoplastia para la adquisición de imágenes, software y hardware confiabilidad y gestión de grandes conjuntos de datos generados para cada experimento. Imágenes de células vivas estable durante varias horas pueden ser difícil. Específicamente, humidificación adecuada y coherente se requiere para las cámaras de proyección de imagen. Diapositivas de angiogénesis se utilizan en este ensayo, que se diseñan para compiladores basados en matriz angiogénesis ensayos. Su bajo volumen, aproximadamente 50 μL, hace de evaporación y condensación consideraciones importantes para las condiciones de cultivo extendido. Para combatir este problema experimental, es necesario utilizar una incubadora que regula la humedad. Sin embargo, también puede ser necesario aumentar este Reglamento si sequedad excesiva de la cámara de proyección de imagen se produce con el tiempo. Se encontró que el enfoque más sencillo para aumentar la humedad es aumentar la superficie de agua en la cámara. Para lograr este objetivo, nuestro protocolo indica las siguientes tres fuentes de agua: una segunda diapositiva cámara llenas de agua, que es también donde se mide la temperatura de la incubadora, agua en los alrededores de los pozos en las diapositivas y papel de filtro impregnada o toallitas húmedas. Por el contrario, se produce condensación cuando la temperatura del aire en la habitación enfría la parte inferior de la diapositiva y la humedad dentro de la cámara se condensa en las diapositivas y los pozos. Esta complicación puede conducir a una dilución de los medios de comunicación celular y un efecto de lente que interfiere con el contraste de fases. En estos estudios, se minimizó la condensación mediante aplicación de aire caliente (39-42 ° C) en la parte inferior de la diapositiva.
Una consideración clave para cualquier estudio Time-lapse es la consistencia entre el experimento de iniciación y proyección de imagen. El momento cuando comienza la proyección de imagen es fundamental para la interpretación de los acontecimientos posteriores. Para asegurar la precisión de sincronización de este ensayo, el tiempo entre galjanoplastia inicial y el primer punto de la imagen del tiempo debe ser bien controlado. En la práctica, se puede minimizar este “tiempo muerto”, pero más importante aún, debe ser consistente para permitir experimentos en días diferentes para comparar. Por ejemplo, en el presente Protocolo se espera un tiempo muerto de aproximadamente 30 minutos. Esto puede facilitarse por la proximidad de preparación experimental y servicios de imagen.
Lo que podría parecer como detalles mundanos a primera vista son importantes para el software, estabilidad de hardware y gestión de datos. El software y hardware asociado, entorno de red y software automatizado actualiza todos afectan la estabilidad del software. Merece la pena probar este protocolo en un “dry run” para identificar los cuellos de botella y posibles fuentes de problemas en la adquisición de la imagen; por ejemplo, comprobar configuración de células vivas no fiable, confiabilidad de la etapa, el obturador y la cámara y las políticas de tecnología de información institucional sobre sistema operativo automatizado y actualizaciones de software.
Gestión de datos es una preocupación constante de cualquier experimento de la proyección de imagen que genera cientos o miles de imágenes. Afortunadamente, software comercial a menudo busca espacio disponible antes de comenzar un experimento de la proyección de imagen. Sin embargo, este análisis también incluyen procesamiento de imágenes de la captura y análisis que se pueden añadir a la carga de espacio de disco duro e interferir con experimentos, la proyección de imagen si el espacio disponible es limitado. Además, la seguridad y la estabilidad de la computadora no se puede garantizar, incluso con soluciones de hardware como una matriz redundante de discos idénticos. Así, una estrategia de gestión de datos para garantizar espacio en el disco duro del equipo para los experimentos actuales y un robusto archivo remoto, por ejemplo con un recurso de archivo institucional, es necesaria.
Estrategias para maximizar la calidad de la imagen
Aunque la capacidad de KAV para discernir con precisión ECFCs desde el fondo de la matriz es sólida, la sensibilidad del ensayo depende de la calidad de imagen. Por ejemplo, si la imagen tiene poco contraste, el software detectará redes de célula con menos precisión (figura 2B). La calidad del contraste de fase se ve afectada por varios factores, incluyendo la configuración del microscopio utilizado para la adquisición de imágenes, carga de la matriz y los medios de comunicación de suspensión de célula durante la preparación del análisis y el mantenimiento de los niveles medios dentro de los pozos a lo largo de la proyección de imagen. Para optimizar el contraste de fase para estos ensayos, se hicieron pequeños ajustes a la alineación del anillo de fase en el microscopio para mejorar el contraste. Además, preparación de la muestra fue sometido a pruebas rigurosas para asegurar carga media igual y constante. Si la cantidad de matriz o media cargada en los pozos es por debajo o por encima del rango óptimo, un menisco puede formar líderes para contraste de fase alterada. Finalmente, dado el escaso volumen de líquido en los pozos, es crítico para mantener los niveles medios por reducir al mínimo la evaporación y la condensación, como se señaló anteriormente. En general, optimización de análisis es fundamental para generar imágenes de contraste de alta calidad para su análisis.
Además de la calidad de contraste de fase, otros factores también pueden afectar los resultados ensayo incluyendo la contaminación de los medios de comunicación, las imperfecciones de la matriz y las partículas o residuos en la matriz o los medios de comunicación. La contaminación es un peligro de este ensayo ya que se trata de imágenes de células vivas durante varias horas en una sala de microscopía. Para reducir el riesgo de contaminación, las suspensiones de la célula y la matriz se cargan en la diapositiva en una campana estéril. Además, cada muestra se platea típicamente en duplicado o triplicado para un experimento reducir el riesgo de pérdida de datos debido a imprevistos como la suciedad o partículas de confundir el análisis.
Muestra heterogeneidad unidades necesitan para la sensibilidad del ensayo mayor
Heterogeneidad ha sido observada y reportado en estudios previos de ECFCs expuestos a GDM13. Un alto nivel de heterogeneidad en función de las células observada en estas muestras se especula atribuible a varios factores incluyendo la severidad de la enfermedad materna, duración de la enfermedad y estilo de gestión utilizado para regular niveles de glucosa en sangre. Lo importante, este enfoque analítico captura la gama dinámica de ECFC vasculogénesis, lo que es factible identificar diferencias fenotípicas debido a la heterogeneidad funcional en muestras de embarazos GDM. En general, el uso primarios de muestras de pacientes, como los utilizados en estos estudios, puede introducir mayor variabilidad respecto a una línea celular. Como se pone un mayor énfasis en estudios traslacionales con múltiples muestras de animales o humanas primarias con variabilidad funcional, sensibilidad del ensayo es fundamental para la detección y derivación de medidas biológicamente significativas y conclusiones. Por lo tanto, desarrollo de enfoques como KAV mejorará la cantidad y calidad de los datos generados por la angiogénesis y vasculogénesis en vitro ensayos para permitir que más observaciones y conclusiones. Además, estos datos facilitarán futuras investigación de mecanismos moleculares subyacentes que contribuyen a la vasculogénesis ECFC alterados tras la exposición intrauterina de GDM.
Futuras aplicaciones de este enfoque
Aunque este método fue aplicado para evaluar fetal ECFC vasculogénesis en vitro en estos estudios, las posibles aplicaciones de este enfoque son numerosos. Esta técnica se puede implementar fácilmente para estudiar una población celular que participa en el proceso de vasculogénesis o angiogénesis. En concreto, puede ser utilizado para el estudio de las poblaciones individuales de la célula, como se demostró en este estudio, pero también se podría aplicar a los sistemas de co-cultivo. En el futuro, sería beneficioso ampliar este enfoque más allá el análisis bidimensional en vitro para evaluar modelos tridimensionales (3D). Aunque la versión actual de KAV sería insuficiente para la cuantificación de los datos de la proyección de imagen 3D, un enfoque analítico Time-lapse, multi-paramétrico semejantemente diseñado específicamente para los modelos 3D o en vivo informarían si observaciones realizadas en dos dimensiones en vitro son representativos de la función de la célula en un ambiente biológicamente más relevante.
The authors have nothing to disclose.
Los autores reconocen Lucy Miller, Leanne Hernández, Dr. David Haas, Brittany Yeley (Indiana University School of Medicine), el Dr. Karen Pollok, Julie Mund, Mateo reabra y Emily Sims (Angio BioCore en el centro de cáncer Universidad Simon de Indiana) para asistencia técnica excelente en derivadas de muestras ECFC. Los autores también reconocen los Drs. Maureen A. Harrington, Edward F. Srour, Richard N. Day, Mervin C. Yoder y Matthias A. Clauss (Indiana University School of Medicine) para discusión académica así como paredes de Janice (Indiana University School of Medicine) para apoyo administrativo. Toda la proyección de imagen se realizó en el centro de Indiana para microscopia biológica, escuela de medicina de la Universidad de Indiana. Este trabajo fue financiado por los institutos nacionales de salud (R01 HL094725 P30 CA82709 y HD063094 U10) y Fundación de los niños Riley. Además, esta publicación fue posible con el apoyo parcial de nacional del corazón, pulmón y sangre Instituto de los institutos nacionales de salud bajo premio # T32 HL007910.
100mm Tissue Culture Plates | Fisher | 353003 | |
15ml conical tubes | Fisher | 1495949B | |
Angiogenesis 15-well micro-slides | Ibidi | 81506 | |
Matrigel | Fisher (Corning) | 354234 | |
EGM2 Medium | Lonza | CC3162 | |
Fetal Bovine Serum | Atlanta Biologicals | S11550 | |
PSA Antimyocytic, Antibiotic | Fisher | MT30004C1 | Added 5 milliliters per 500 milliter bottle of EGM2 medium. |
0.5% Trypsin/0.53nM EDTA in HBSS | Fisher (Corning) | MT25052CI | |
Type 1 Collagen | Fisher (Corning) | 354226 | 100mg of liquid, concentration range 3-4mg/mL. Dilute in 20nM acetic acid in ddH2O to use at a final concentration of 0.05mg/mL. |
Glacial Acetic Acid | Fisher | A38-212 | Used in Type 1 Collagen solution at a final concentration of 20nM. |
Kim Wipes | Fisher | 06-666 | |
Chambered slide | Ibidi | 80296 | This slide can be filled with distilled water to maintain humidity in the imaging chamber. |
Phosphate Buffered Saline (PBS) | Fisher (Gibco) | 20012027 | 1x solution, pH 7.2 |
Microscope | Nikon Instruments | MEA53100 and MEF55030 | Motorized TiE including Ph1 phase ring for phase contrast with objective |
Stage | Prior Instruments | ProScan II | Other OKOlab and Nikon Elements AR compatible stage may be used |
Objective | Nikon Instruments | 93178 | CFI Plan Fluor DL 10x |
Camera | Hamamatsu | C11440-42U | ORCA Flash 4.0LT |
Stage Blower | Precision Controls | N/A | This item has been discontinued, alternatives include Smart Air-Therm Heater(AIRTHERM-SMT-1W) from World Precision Instruments |
Stage-top Incubator | OKOLabs | H301 | BoldLine including a two position slide holder |
Computer | Hewlett-Packard | Z620 or equivalent | 4 core Intel Xeon processor, >32 GB RAM, >2 TB RAID 10, nVidia Quadro graphics card |
Nikon Elements Software | Nikon Instruments | AR v 4.20 | ND Acquisition is a multidimensional setup tool used to configure Elements software. |
FIJI (ImageJ) Software | N/A | N/A | Free, open-source software dowloaded online at the following URL: https://imagej.net/Fiji/Downloads |
KAV Plug-In | N/A | N/A | Free, open-source software dowloaded online at the following URL: https://github.com/icbm-iupui/kinetic-analysis-vasculogenesis |