Kanser BİYOMARKÖRLERİN Yerelleştirme Küçük Hayvanlarda Bilgisayarlı Tomografi eşliğinde Zaman alanı Diffüz Floresans Tomografi
Summary
Diffüz floresans tomografi preklinik için yüksek boyunca nispeten düşük maliyetli ve potansiyel bir yaklaşım sunuyor<em> In vivo</em> Tümör görüntüleme. Optik veri toplama, kalibrasyon ve görüntü oluşturma metodolojisi floresan bir fare glioma modelinde tümör belirteç epidermal büyüme faktörü reseptörü hedef kullanarak bilgisayarlı tomografi eşliğinde temassız time-domain sistemi için sunulmuştur.
Abstract
Küçük hayvan floresan moleküler görüntüleme (FMI) preklinik ilaç keşfi ve geliştirilmesi çalışmaları 1 için güçlü bir araç olabilir. Ancak, doku kromoforlar (örneğin, hemoglobin, su, lipidler, melanin) tarafından ışık emme genellikle birkaç milimetre 2 büyük kalınlıkları ile optik sinyal yayılımı sınırlar. Diğer görünür dalga boyları için doku emilimini karşılaştırıldığında kırmızı ve yakın kızılötesi (yakın-IR) ışık emme önemli ölçüde azaltır ve elastik olmayan saçılma hakim ışık-doku etkileşimi mekanizması haline gelir. Yakın-IR aralığı (600-1000 nm), ışığı absorbe ve yayan floresan ajanların yeni bir gelişme küçük hayvanlar 3 üç boyutlu görüntüleme tüm vücut elde edebilirsiniz görüntüleme sistemleri ve ışık yayılım modellerinin geliştirilmesi sürdü.
Bu alanda büyük atılımlar rağmen, diffüz floresans tomografi kötü poz doğanın önemli bir kalıristikrar, kontrast kurtarma ve görüntü oluşturma teknikleri ve küçük hayvanlarda FMI için optimal yaklaşım mekansal çözünürlükte için problem üzerinde mutabık kalınacak henüz. Grubumuzun ve birkaç diğerleri 10-13 derece yüksek hassasiyet dedektörleri dayalı sistemler yapmış ise araştırma gruplarının çoğunluğu, şarj bağlı cihaz (CCD) tabanlı bol doku örnekleme ama optimal hassasiyet 4-9 sağlayan sistemlere yatırım yaptık , şu anda yoğun doku örneklemesi düşük görüntüleme verimlilik pahasına sadece sağlanabilir bulunmasını sağlar. Burada bir fare modelinde kanserli bir beyin lezyonu lokalize bir floresan tomografi sisteminde tek foton algılama teknolojisi uygulamak için metodoloji göstermektedir.
Floresans tomografi (FT) sistemi photomultiplier tüpler (PMT) ve temassız bir konformasyon 11 bilgi açısından zengin bir time-domain ışık algılama kullanarak sayma tek foton istihdam. Bu eşzamanlı col sağlariletilen uyarma ve emisyon ışık toplama noktasına ve küçük bir hayvan bilgisayarlı tomografi (mikroBT) sistemi 15 ile otomatik floresans eksitasyon pozlama kontrolü 14, lazer referans ve co-kayıt içerir. A çıplak fare modelinde görüntüleme için kullanılmıştır. Hayvan sol serebral hemisferde bir insan glioma hücre hattı (U251) ile orthotopically inoküle ve 2 hafta sonra görüntülendi. Tümör bir floresan izleyici enjekte floresan yapıldı, IRDye 800CW-EGF epidermal büyüme faktörü reseptörü hedeflenmiş (LI-COR Biosciences, Lincoln, NE), bir hücre zarı U251 tümör hattında aşırı eksprese olduğu bilinen protein ve diğer birçok kanser 18. İkinci, hedefsiz floresan tracer, Alexa Fluor 647 (Life Technologies, Grand Island, NY) de izleyici bağlayıcı ve reseptör durumu / yoğunluk nicel hale getirmek sağlamak için hedeflenen izleyici alımı üzerine non-reseptör aracılı etkiler hesaba enjekte edildi 27. Bir BT eşliğinde, time alan algoritma fare beyninin her iki floresan izleyiciler yeri (yani, tümörün yerini) ve tümör kontrastlı manyetik rezonans görüntüleme ile tanı doğrulandı lokalize yeteneklerini yeniden kullanıldı.
Rağmen bir glioma fare modelinde floresans görüntüleme gösterdi, bu video sunulan metodoloji bir sıçan 17 boyutuna kadar çeşitli potansiyel küçük hayvan modellerinde farklı tümör modellerinde kadar uzatılabilir.
Protocol
Discussion
Floresans tomografi (FT) biyolojik doku ile görünür ve yakın-kızılötesi ışık ulaştırma dayanan hassas, iyonize radyasyon serbest moleküler görüntüleme yöntemidir. FT ilginin çoğu deneysel modellerinde 1 ve araştırma bir anahtar alan kanser biyomarker ifade ve moleküler tedaviler 26 yanıt çalışma olmuştur küçük hayvan ilaç keşfi ve gelişimi hızlandırmak için potansiyel odaklanmıştır. Şu anda, FT sistem tasarımı için iki rakip yaklaşım vardır. En yaygın tasarım flüoresan tespiti için 4-9 soğutmalı şarj bağlı cihaz (CCD) kameralar dayanmaktadır. Bu tasarım CCD kamera her piksel beri doku örnekleme maksimize doku ile eşsiz bir yol alır ışığı algılayabilir, ölçümleri yüksek yoğunluğu sağlar. Ancak, CCD kamera sınırlı dinamik aralığı vardır ve okuma-out gürültü nihai hassasiyeti sınırlar. İkinci tasarım potansiyel kısıt önler photomultiplier tüpler veya çığ fotodiyotları 10-13 gibi dedektörleri kullanımına dayanan çok hassas tek foton sayma teknolojisinin kullanıldığı CCD kamera algılama esas alınarak seçilebilir. Bu daha hassas tespit yöntemleri dezavantajı, her detektörü, sadece tek bir aşamada hafif toplayabilir olmasıdır, bu nedenle yoğun bir doku örnekleme elde etmek için, pek çok detektörleri ya (çok pahalı olan) kullanılmak üzere, ya da bir çok projeksiyon görüntü işlenebilir zorunda aynı detektör (zaman alıcı olabilir) ile. Küçük hayvan FT için doku örnekleme optimal düzeyde kararlaştırılan olmamıştır, ve bir vaka ile ayrı ayrı değişebilir iken, tek foton sayma enstrümantasyon iyi açısından FT hassasiyet sınırları keşfetmek için uygun kabul edilmektedir onkogenezinde düşük konsantrasyonlarda tespit etme yeteneğidir. Bu çalışmada, tümörlü farelerdeki lokalize etmek için tek fotonlu sayım algılama alet kullanarak MS gerçekleştirmek için olan bir yöntem sağlar.
ent "> zaman-bağıntılı tek foton sayma FT ile sağlam veri setleri üretmek için ilgili dört kritik adımlar vardır. İlk uygun ve basit kalibrasyon prosedürünün uygulanmasıdır. sunulan yöntem, her bir algılama kanalının ilgili hassasiyetleri muhasebeleştirilir Her Dedektör 15 ışık eşit kesirler yönlendirmek için tasarlanmış bir çizgi-difüzör vasıtasıyla iletilen uyarma ışık temel bir ölçüt toplayarak için. Ayrıca, bir deney esnasında tespit ışığı sürekli hem yoğunluğu açısından, lazer referans kalibre ve ortalama olarak . bir lazer referans kanal 11,15 çalışması ile, zaman içinde dalgalanma olabilir-zaman, ikinci önemli adım, rehberli floresan rekonstrüksiyon için anatomik görüntüleme doğru toplanması ve ortak kaydı FT veriler tek başına herhangi bir anatomik bilgi sunar.; Bu nedenle, hafif bir taşıma modeli yaratmak için yeniden lo için kullanılabileceğiniNumunenin yüzeyine tespit edilen ikinci bir floresans numunesi içinde flüoresan kaynaklardan katyon, FT sistemi ile ilişkili olarak numune anatomisinin doğru bilinmelidir. Bizim sistemde, anatomik bilgi mekansal FT sistemi 15,20 olanlar tescil edilmiş olan uzaysal koordinatları ile bir mikro-bilgisayarlı tomografi sistemi ile kazanılır. Üçüncü önemli adım optimum pozlama (yani, her bir lazer projeksiyon için toplam foton algılama zamanı) her kaynak-dedektör pozisyonunda istihdam edilmektedir olmasını garanti eder. Bu iki nedenden dolayı önemlidir: Birincisi, algılama birimleri zarar verebilecek dedektörü doygunluk, önlemek için her bir algılama konumunda sinyal-gürültü yeterli ve ikinci olmasını sağlamak için. Her bir detektör konumunda uygun maruz elde etmek için, bir otomatik maruz kontrolü kullanılmaktadır, esas olarak iki, düşük sinyal maruz 14 den optimum maruz triangulates hangi. Dördüncü kritikYöntemde adım iletilen eksitasyon ışık miktarı ile toplanan veriler floresans referans edilir. Bu referans genellikle tarihi oranı denilen ve model-veri uyuşmazlığı hataları 23,24 bir hafifletme olmanın ana biri ile, FT için birçok yarar sağlar. Sunulan sistemin kanalize 2 ayrı photomultiplier tüpleri içine her bir algılama kanalda ışık tarafından eş zamanlı floresans ve iletilen hem uyarılma ışığı algılamak için tasarlandı. Bunu yaparak, biz tarihi oranının doğruluğunu hareket etkilerini önlemek.Sağlam bir veri kümesi onu eli ile, time-domain veri görüntü oluşturma ifadesi olan sonlu eleman mesh ters problem çözme içerir:
d = Jx
Burada d n kaynak-dedektör projeksiyonları ve m TPSF zaman kapıları n x m elemanlı bir vektör ise; J bir n x m-by-l duyarlılığı mesh l düğümleri için matris (veya Jacobian); ve x boyutuna sahip l, her bir düğüm floresans optik özelliklerinin vektörü d deneyi ve J sırasında toplanan veriler kalibre sonlu eleman çözeltisi kullanılarak simüle olmasıdır. floresans ulaşım 25 saat etki difüzyon yakınlaştırılmasına. J zaman boyutu da dedektörü özel alet tepki fonksiyonları ile convolved edilir. X faiz floresans haritanın bir ifadesidir ve Tikhonov regülarizasyonu 15 ile Levenberg-Marqardt negatif olmayan en küçük kareler yaklaşımı kullanılarak çözülmüştür.
Metodolojisi, floresan algılama sayma derece duyarlı foton kullanarak farelerde floresan ile işaretlenmiş tümörlerin lokalize yetenekli bir prosedür tanımlayan, burada sunulan FT sınırlarını zorlamaya potansiyeline sahiptir. Daha önceki bir çalışmada, potansiyel Bu istihdamBu tür fareler, hem de fare ölçekli örneklerde mevcut sistem tasarımları üzerinde gelişmiş hassasiyet gibi daha büyük-daha-fare hayvan modelleri, yaklaşım, 17 gösterildi. Bu yaklaşımın derhal uygulama yüksek verimlilik sayesinde ilaç etkinliğini değerlendirmek için küçük bir hayvan tümör modellerinde in vivo biyomarker ifade izlenmesi için olacaktır. Çoklu dalga boylarındaki floresans heyecanlandırmak ve tespit sistemi yeteneği çok floresan belirteçlerin eş zamanlı olarak algılanmasını sağlar. Ek floresan işaretleri gibi in vivo bağlama potansiyeli ölçme çift muhabiri yöntemleri, reseptör yoğunluğunun bir göstergesi olarak daha nicel görüntüleme yaklaşımları istihdam etmek, aynı anda, bir patoloji çok yönlü sorgularken, ya da bu araştırmada olduğu gibi, kullanılabilecek bir yol sağlar 26,27.
Disclosures
The authors have nothing to disclose.
Acknowledgements
Bu çalışma, Ulusal Kanser Enstitüsü hibe R01 CA120368, R01 CA109558 (KMT, hasadı, FEG, BWP), RO1 CA132750 (MJ, BWP) ve K25 CA138578 (FL) tarafından finanse edilen ve Sağlık Araştırması doktora sonrası dostluk ödülü Kanada Enstitüleri (KMT edilmiştir ). Floresans tomografi sisteminin geliştirilmesi kısmen İleri Araştırma Teknolojileri (Montreal, QC) tarafından finanse edildi.
Materials
| Name of the reagent | Company | Catalogue number | Comments (optional) |
| IRDye 800CW-EGF | LI-COR Biosciences | 926-08446 | |
| Alexa Fluor 647, succinimidyl ester | Life Technologies | A20106 | Reacted with water to minimize non-specific binding |
References
- Rudin, M., Weissleder, R. Molecular imaging in drug discovery and development. Nat. Rev. Drug Discov. 2, 123-131 (2003).
- Arridge, S. Optical tomography in medical imaging. Inverse Problems. 15, R41-R93 (1999).
- Leblond, F., Davis, S. C., Valdes, P. A., Pogue, B. W. Pre-clinical whole-body fluorescence imaging: Review of instruments, methods and applications. J. Photochem. Photobiol. B. 98, 77-94 (2010).
- Cao, J., Moosman, A., Johnson, V. E. A Bayesian chi-squared goodness-of-fit test for censored data models. Biometrics. 66, 426-434 (2010).
- Da Silva, A. Optical calibration protocol for an x-ray and optical multimodality tomography system dedicated to small-animal examination. Appl. Optics. 48, 151-162 (2009).
- Deliolanis, N. Free-space fluorescence molecular tomography utilizing 360 degrees geometry projections. Opt. Lett. 32, 382-384 (2007).
- Guo, X. A combined fluorescence and microcomputed tomography system for small animal imaging. IEEE Trans. Biomed. Eng. 57, 2876-2883 (2010).
- Lin, Y. Quantitative fluorescence tomography using a combined tri-modality FT/DOT/XCT system. Opt. Express. 18, 7835-7850 (2010).
- Zhang, X. High-resolution reconstruction of fluorescent inclusion in mouse thorax using anatomically guided sampling and parallel Monte Carlo computing. Biomedical Optics Express. 2, 2449-2460 (2011).
- Dominguez, J. B., Berube-Lauziere, Y. Diffuse light propagation in biological media by a time-domain parabolic simplified spherical harmonics approximation with ray-divergence effects. Appl. Optics. 49, 1414-1429 (2010).
- Kepshire, D. A microcomputed tomography guided fluorescence tomography system for small animal molecular imaging. Rev. Sci. Instrum. 80, 043701 (2009).
- Lin, Y. A photo-multiplier tube-based hybrid MRI and frequency domain fluorescence tomography system for small animal imaging. Phys. Med. Biol. 56, 4731-4747 (2011).
- Niedre, M. J. Early photon tomography allows fluorescence detection of lung carcinomas and disease progression in mice in vivo. Proc. Natl. Acad. Sci. U.S.A. 105, 19126-19131 (2008).
- Kepshire, D. L., Dehghani, H., Leblond, F., Pogue, B. W. Automatic exposure control and estimation of effective system noise in diffuse fluorescence tomography. Opt. Express. 17, 23272-23283 (2009).
- Tichauer, K. M. Imaging workflow and calibration for CT-guided time-domain fluorescence tomography. Biomedical Optics Express. 2, 3021-3036 (2011).
- Kennedy, J. C., Pottier, R. H. Endogenous protoporphyrin IX, a clinically useful photosensitizer for photodynamic therapy. Journal of photochemistry and photobiology. 14, 275-292 (1992).
- Leblond, F., Tichauer, K. M., Holt, R., El-Ghussein, F., Pogue, B. W. Towards whole-body optical imaging of rats using single-photon counting fluorescence tomography. Opt. Lett. 36, 3723-3725 (2011).
- Gibbs-Strauss, S. L. . Noninvasive fluorescence monitoring for functional assessment of murine glioma treatment [dissertation]. , (2008).
- Dehghani, H. Near infrared optical tomography using NIRFAST: Algorithm for numerical model and image reconstruction. Commun. Numer. Meth. En. 25, 711-732 (2009).
- Holt, R., El-Ghussein, F., Tichauer, K. M., Leblond, F., Pogue, B. W. . Proceedings of SPIE. , 789213 (2011).
- Ntziachristos, V., Weissleder, R. Experimental three-dimensional fluorescence reconstruction of diffuse media by use of a normalized Born approximation. Opt. Lett. 26, 893-895 (2001).
- Davis, S. C. Magnetic resonance-coupled fluorescence tomography scanner for molecular imaging of tissue. The Review of scientific instruments. 79, 064302 (2008).
- Leblond, F., Tichauer, K. M., Pogue, B. W. Singular value decomposition metrics show limitations of detector design in diffuse fluorescence tomography. Biomedical Optics Express. 1, 1514-1531 (2010).
- Soubret, A., Ripoll, J., Ntziachristos, V. Accuracy of fluorescent tomography in the presence of heterogeneities: Study of the normalized born ratio. Ieee T. Med. Imaging. 24, 1377-1386 (2005).
- Zhu, Q. A three-dimensional finite element model and image reconstruction algorithm for time-domain fluorescence imaging in highly scattering media. Phys. Med. Biol. 56, 7419-7434 (2011).
- Weissleder, R., Pittet, M. J. Imaging in the era of molecular oncology. Nature. 452, 580-589 (2008).
- Tichauer, K. M. In vivo quantification of tumor receptor binding potential with dual-reporter molecular imaging. Mol. Imag. Biol. , (2011).
