Se requiere una suscripción a JoVE para ver este contenido. Inicie sesión o comience su prueba gratuita.
Method Article
Un canal metodológico flexible para identificar, visualizar y cuantificar procesos neuronales subcelulares delgados dentro de volúmenes de imágenes de microscopía electrónica de barrido con haz de iones enfocados utilizando paquetes de software de código abierto fáciles de usar.
Los avances recientes en las tecnologías de microscopio electrónico de barrido permiten ahora el análisis tridimensional rápido (3D) de procesos subcelulares ultrafinos. Aquí, se presenta una línea metodológica para identificar, visualizar y analizar procesos neuronales delgados, como los que se proyectan en los botones presinápticos de otras neuronas (denominados 'espínulas'). Utilizando paquetes de software disponibles gratuitamente, este protocolo demuestra cómo utilizar un árbol de decisión para identificar estructuras subcelulares neuronales comunes utilizando criterios morfológicos dentro de volúmenes de imágenes de microscopía electrónica de barrido con haz de iones focalizado (FIB-SEM), con especial atención a la identificación de una diversidad de espínulas que se proyectan en botones presinápticos. En particular, este protocolo describe cómo rastrear las espínulas dentro de las sinapsis neuronales para producir reconstrucciones en 3D de estas proyecciones subcelulares delgadas, sus neuritas progenitoras y socios postsinápticos. Además, el protocolo incluye una lista de programas de software de código abierto disponibles gratuitamente para analizar datos FIB-SEM y ofrece consejos (por ejemplo, suavizado, iluminación) para mejorar las reconstrucciones 3D para su visualización y publicación. Este protocolo adaptable ofrece un punto de entrada al análisis rápido a nanoescala de estructuras subcelulares dentro de volúmenes de imágenes FIB-SEM.
Las investigaciones sobre las relaciones estructura-función de los componentes subcelulares nanométricos a menudo se benefician de la visualización y el análisis en 3D1. Sin embargo, los estudios de microscopía electrónica de transmisión de sección en serie se han visto limitados temporal y espacialmente por la necesidad de utilizar un cuchillo de diamante para cortar y alinear cientos o miles de secciones ultrafinas en serie de ≥40 nm. Estas limitaciones han limitado la capacidad de muestrear y analizar eficazmente estructuras subcelulares delgadas (<40 nm de diámetro), y la necesidad de dominar el corte en serie ultrafino ha obstaculizado la aplicación de análisis estructurales 3D 2,3. Sin embargo, los avances recientes en la microscopía electrónica de barrido por haz de iones focalizados (FIB-SEM) han revolucionado la velocidad y la resolución de los volúmenes de imagen obtenibles y ahora permiten el análisis cuantitativo de estructuras subcelulares delgadas como la retícula endoplásmica lisa 4,5, las sinapsis neuronales 3,6 y las vesículas sinápticas 7,8 a escala. Además, el uso más amplio de los volúmenes de imágenes FIB-SEM ha acelerado el desarrollo de repositorios de volúmenes de imágenes FIB-SEM9 y software de análisis 3D de libre acceso (por ejemplo, Espina10, IMOD11, Neuromorph12, Reconstruct13, TrakEM14) que amplían el alcance de esta tecnología y ahora permiten investigaciones sobre la estructura y función de las estructuras subcelulares finas.
Una de estas características subcelulares a nanoescala es la "espínula" sináptica neuronal. Las espínulas son proyecciones delgadas (~0,06-0,15 μm de ancho, 0,1-1 μm de largo), en forma de dedo, que emanan de una neurona y son encapsuladas por la neurita (por ejemplo, el botón presináptico) de otra neurona15,16. Las espínulas incrustadas dentro de los procesos neuronales han sido reportadas en la literatura de microscopía electrónica durante casi 60 años17, y las protuberancias en forma de espínulas son una característica conservada 18,19,20 y ubicua 21,22 de las sinapsis excitatorias. Sin embargo, a pesar de la omnipresencia de las espínulas sinápticas, sus funciones siguen siendo oscuras y hay una escasez de datos necesarios para explicar su abundancia y conservación estructural. Esta falta de caracterización experimental de las espínulas se ha debido principalmente a la dificultad de analizar cuantitativamente la prevalencia y el tamaño de las espínulas. Sus pequeñas dimensiones son las más adecuadas para los análisis que utilizan una resolución z (profundidad) previamente inalcanzable (es decir, ≤15 nm).
Aquí, se presenta una línea de análisis FIB-SEM para identificar, visualizar y analizar estructuras subcelulares delgadas (con secciones transversales de ≤40 nm de ancho) que pueden servir como punto de entrada tanto para los recién llegados como para los expertos de FIB-SEM. Este protocolo sirve como un manual para identificar estructuras neuronales subcelulares dentro de un volumen de imágenes FIB-SEM en 3D, enfatizando cómo usar criterios específicos para reconocer y clasificar subtipos de espínulas y sinapsis. Además, el protocolo demuestra cómo importar volúmenes de imágenes a una plataforma de software de análisis 3D gratuita (Reconstruct), utilizar este software para rastrear espínulas dentro de las sinapsis neuronales excitadoras y producir reconstrucciones 3D de estas proyecciones subcelulares, sus neuritas parentales y botones presinápticos encapsulados. Por último, el protocolo muestra cómo utilizar un software de corte 3D gratuito y de código abierto (Blender) para suavizar la "piel" de las reconstrucciones 3D para su visualización y posible publicación, detallando las ventajas y los posibles inconvenientes de esta técnica.
1. Datos de volumen de imagen y tamaño del objeto subcelular: consideraciones y registro
2. Identificación de neuritas y espínulas sinápticas
3. Determine el área de interés y transfiera el volumen de la imagen al software de análisis 3D
4. 3D reconstrucciones y análisis de estructuras subcelulares delgadas en Reconstruct
NOTA: Es muy ventajoso usar un mouse equipado con una rueda mientras se usa Reconstruct. Además, si la mayoría o todos los trazos se realizarán manualmente, el uso de un lápiz óptico para dibujar contornos en una computadora con pantalla táctil puede aumentar drásticamente la eficiencia del rastreo.
5. Importar, cambiar el color, suavizar y agregar transparencia a las reconstrucciones 3D en Blender
NOTA: Para obtener asistencia detallada en el uso de Blender, consulte el manual de Blender y / o la miríada de videos de "cómo hacerlo" sobre el uso de cada función de Blender (simplemente haga una búsqueda en la web de Blender Y Función Deseada). Lo que sigue es una breve introducción sobre cómo volver a colorear, suavizar y agregar transparencia a las reconstrucciones en 3D.
Cuantificación del porcentaje de espínulas sinápticas dentro de la población de botones presinápticos excitatorios en la corteza visual primaria de hurones
Aunque se han observado protuberancias en forma de espínulas de las neuritas en los botones presinápticos excitatorios durante décadas19,26, su importancia potencial para la función sináptica ha permanecido oscura. Estos experimentos se diseñaron...
Esta canalización de análisis de volumen de imágenes FIB-SEM puede producir reconstrucciones 3D fiables y mediciones cuantitativas de estructuras subcelulares delgadas. Si bien las técnicas semiautomatizadas actuales que utilizan redes neuronales profundas y algoritmos de segmentación pueden aumentar la velocidad y la eficiencia en la reconstrucción de estructuras celulares que poseen un contraste de membrana relativamente alto dentro de grandes volúmenes de imágenes
Los autores no tienen conflictos de intereses que revelar.
Este trabajo fue apoyado por el Fondo Puente de la Universidad de Washington y el Fondo Piloto RRF de la Universidad de Washington Tacoma. Muchas gracias a la Dra. Claudia López y la Dra. Jessica Riesterer del MMC de la Universidad de Salud y Ciencias de Oregón por el apoyo técnico FIB-SEM, al Dr. Graham Knott por el uso del volumen de imagen CA1 FIB-SEM, y a los estudiantes de UW Tacoma en el curso de Reconstrucciones Neuronales (TBIOMD 495) por su paciencia y excelencia al trabajar con este protocolo.
Name | Company | Catalog Number | Comments |
Fiji (ImageJ) | https://imagej.net/software/fiji/downloads | ||
Reconstruct | https://synapseweb.clm.utexas.edu/software-0 | ||
Blender | Blender Foundation | https:/www.blender.org |
Solicitar permiso para reutilizar el texto o las figuras de este JoVE artículos
Solicitar permisoThis article has been published
Video Coming Soon
ACERCA DE JoVE
Copyright © 2025 MyJoVE Corporation. Todos los derechos reservados