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Describimos un método para separar eficientemente el epitelio pigmentario de la retina (EPR) de la retina en los ojos humanos y generar montones planos completos de EPR / coroides para análisis histológicos y morfométricos del EPR.
El epitelio pigmentario de la retina (EPR) y la retina son tejidos conectados funcional y estructuralmente que trabajan juntos para regular la percepción de la luz y la visión. Las proteínas en la superficie apical del EPR están estrechamente asociadas con las proteínas en la superficie del segmento externo del fotorreceptor, lo que dificulta la separación consistente del EPR de los fotorreceptores/retina. Desarrollamos un método para separar eficientemente la retina del EPR de los ojos humanos para generar montajes planos completos de EPR / coroides y retina para el análisis celular separado de los fotorreceptores y las células del EPR. Una inyección intravítrea de una solución de alta osmolaridad de D-manitol, un azúcar no transportado por el EPR, indujo la separación del EPR y la retina a través de toda la cámara posterior sin causar daño a las uniones celulares del EPR. No se observaron parches de EPR adheridos a la retina. El marcado de faloidina de la actina mostró la preservación de la forma del EPR y permitió el análisis morfométrico de todo el epitelio. Se desarrolló un software basado en inteligencia artificial (IA) para reconocer y segmentar con precisión los bordes celulares del EPR y cuantificar 30 métricas de forma diferentes. Este método de disección es altamente reproducible y puede extenderse fácilmente a otros modelos animales.
El epitelio pigmentario de la retina (EPR) y la retina neural están fuertemente interconectados entre sí debido a la fuerte dependencia fisiológica de los fotorreceptores en el EPR. Durante la disección, la separación mecánica de la retina neural del EPR causa el desgarro de las células del EPR, con las porciones apicales del EPR unidas a los segmentos externos de los fotorreceptores de la retina. El grado de adhesión EPR-retina es tan grande que la cantidad de pigmento que queda en la retina después de la separación se utiliza para cuantificar la fuerza de la adhesión retiniana1. Específicamente, las uniones estrechas del EPR y la estructura de actina que las conecta, que se encuentran en el lado apical, se rompen durante la separación mecánica. Por lo tanto, la tinción de los montajes planos del EPR para los bordes de las celdas da como resultado una monocapa irregular en la que muchas células tienen bordes faltantes. Este efecto se exacerba cuando el tejido se fija con paraformaldehído (PFA) antes de la disección, a medida que las proteínas se reticulan.
Estudios sobre la administración intravítrea de fármacos han demostrado que las inyecciones de soluciones hiperosmóticas en la cámara posterior inducen desprendimiento de retina 2,3. En estos experimentos, 50 μL de diferentes soluciones, que van desde 1.000 mOsm a 2.400 mOsm, inyectados en el vítreo medio causaron desprendimiento de retina en cuestión de minutos. En particular, incluso después de largas exposiciones a soluciones de alta osmolaridad, las uniones estrechas del EPR aparecieron intactas en las imágenes microscópicas electrónicas de transmisión de ojos de conejo y mono3. Siguiendo una estrategia similar, inyectamos en el vítreo medio una solución hiperosmótica de D-manitol para inducir un desprendimiento de retina eficiente antes de realizar la disección del EPR. Como el D-manitol no es transportado por el EPR4, se mantiene una alta concentración intravítrea, generando un gradiente osmótico. La separación eficiente del EPR y la retina en toda la cámara posterior garantiza la preservación de las uniones celulares del EPR y permite el estudio de la morfometría del EPR en todo el montaje plano. Además, desarrollamos un software basado en inteligencia artificial (IA) que reconoce y segmenta los bordes celulares del EPR etiquetados con fluorescencia, cuantifica 30 métricas de forma diferentes y produce mapas de calor de cada métrica para la visualización 5,6.
Los globos humanos de cadáveres se obtuvieron de la Advanced Sight Network (Birmingham, AL). El trabajo realizado en tejido de cadáver está exento por la Junta de Revisión Institucional de los NIH del comité de ética de investigación.
1. Envío de globo ocular
2. Preparación del molde de silicona
3. Disección del EPR
4. Tinción
5. Análisis REShAPE
NOTA: Como el algoritmo basado en IA REShAPE fue entrenado en imágenes 10x y 20x, se recomienda encarecidamente usar un objetivo 10x o 20x al crear imágenes. De lo contrario, las imágenes deberán reescalarse en consecuencia.
Figura 1: Interfaz gráfica de usuario de REShALE. La GUI tiene diferentes pestañas para seleccionar los directorios de trabajo (pestaña Directorios), modificar las opciones de segmentación (pestañas Opciones de segmentación NN y Opciones de imagen en mosaico), especificar los parámetros para el análisis (pestañas Restricciones de tamaño de celda para análisis y Conversión automática de unidades) y para la generación de mapas de calor (pestaña Opciones de gráficos de salida). Abreviatura: GUI = interfaz gráfica de usuario. Haga clic aquí para ver una versión más grande de esta figura.
Este protocolo da como resultado una imagen de un solo plano de un montaje plano, donde la ubicación de la celda y las 30 métricas de forma se miden para cada celda RPE identificada correctamente (Figura 2). Una carpeta llamada "Procesada" se genera automáticamente dentro del directorio de entrada. Esta carpeta contiene cuatro subdirectorios, denominados "Análisis", "Codificado por colores", "Archivos combinados" e "Imágenes segmentadas", y algunos archivos temporales generados durante el análisis. La carpeta "Archivos combinados" contiene una hoja de cálculo con todas las medidas de forma y una hoja de cálculo con las frecuencias de los recuentos de vecinos de celda de todos los archivos combinados. La carpeta "Análisis" contiene una hoja de cálculo con todas las medidas de forma y una hoja de cálculo con las frecuencias de los recuentos de vecinos de celda para cada imagen por separado. El directorio "Imágenes segmentadas" contiene las máscaras binarias finales de los bordes de celda RPE; Se puede utilizar para evaluar la calidad de la segmentación. El directorio "Codificado por colores" contiene mapas de calor para cada medida de forma para visualizar los patrones de forma en cada imagen. Las definiciones y abreviaturas de las métricas de forma se pueden encontrar en la Tabla 1.
A veces, los soportes planos de EPR pueden contener piezas residuales de retina que no se eliminaron limpiamente, especialmente alrededor del nervio óptico. La tinción de faloidina de la muestra da como resultado una señal fuerte proveniente de la retina, y esto puede causar problemas para la segmentación del borde celular del EPR. Algunos mosaicos aparecerán completamente negros, mientras que los mosaicos circundantes mostrarán una segmentación normal. Otros objetos brillantes que pueden estar presentes en la imagen también causarán la generación de mosaicos negros (Figura 3). En estos casos, elegir una de las opciones de filtrado (Débil, Regular, Fuerte) disponibles en el menú desplegable Filtro arti evitará la formación de mosaicos negros.
REShAPE toma imágenes en escala de grises de 8 bits o 16 bits como entrada, pero no imágenes RGB. El uso de imágenes RGB para el análisis REShAPE producirá imágenes binarias completamente negras. Si esto ocurre, la conversión de las imágenes RGB a escala de grises producirá imágenes binarias segmentadas correctamente (Figura 4). En algunas ocasiones en las que los bordes del EPR no se reconocen correctamente, por ejemplo, si la tinción no es óptima o si la muestra está dañada por un rasguño (Figura 5A), se pueden identificar grandes grupos de células como una sola célula muy grande (Figura 5B). En este caso, los objetos grandes se pueden excluir del análisis reduciendo el umbral de tamaño de celda (Figura 5C). Esto se puede lograr insertando un valor inferior en el cuadro de texto Tamaño de celda superior . Sin embargo, esto resultará en un cambio en el rango del mapa de calor. Si un investigador decide hacerlo, también es posible mantener el rango original del mapa de calor (Figura 5D) marcando la casilla Sí en la función ¿Usar límites manuales? Posteriormente, el investigador debe hacer clic izquierdo en el botón Establecer límites e insertar los valores deseados en los cuadros de texto para especificar los límites manuales.
Figura 2: Análisis morfométrico completo de una monocapa completa de EPR humano. (A) Una vista de bajo aumento de un RPE/coroides humano completo de montaje plano (magenta: faloidina). (B) Una vista ampliada de las células RPE teñidas con faloidina. (C) segmentación generada por REShAPE de los bordes de la celda RPE para un RPE/coroides humano completo de montaje plano y (D) la vista ampliada correspondiente. (E) Un mapa de calor generado por software que ilustra el área celular de las células RPE individuales en todo el montaje plano humano. La escala térmica en la esquina superior izquierda muestra el rango de valores utilizados. (F) La vista ampliada correspondiente que muestra celdas individuales de RPE coloreadas por área. Barras de escala = (B,D,F) 50 μm, (A,C,E) 5 mm. Abreviatura: RPE = epitelio pigmentario de la retina. Haga clic aquí para ver una versión más grande de esta figura.
Figura 3: Filtrado de artefactos brillantes. (A) Un RPE humano de montaje plano teñido para bordes celulares (magenta: faloidina) puede presentar áreas brillantes (rectángulos verdes) que interfieren con la segmentación. (B) La segmentación del borde de la celda RPE de todo el montaje plano contiene tres mosaicos completamente negros (flechas verdes) correspondientes a regiones brillantes de fluorescencia. (C,E) Dos de los azulejos negros corresponden a áreas que contienen puntos brillantes, que posiblemente sean algunos escombros. (D) Una de las baldosas negras fue generada por un pedazo de retina neural alrededor del nervio óptico que no se eliminó correctamente. Las piezas de la retina neural son considerablemente más brillantes que la capa RPE y dificultan la segmentación celular. Haga clic aquí para ver una versión más grande de esta figura.
Figura 4: Requisito de imagen de entrada. Las celdas RPE teñidas para los bordes de celda se guardaron como (A) RGB o como (B) imágenes de 16 bits en escala de grises para el análisis REShAPE. (C) La salida del análisis de imagen RBG es una imagen binaria negra, (D) mientras que el análisis de la imagen en escala de grises produce un binario correctamente segmentado de los bordes de las celdas. REShAPE solo puede analizar imágenes en escala de grises de 8 bits o 16 bits. Barras de escala = 50 μm. Haga clic aquí para ver una versión más grande de esta figura.
Figura 5: Resultados subóptimos . (A) Una imagen de una porción de la monocapa de EPR donde las células teñidas con faloidina se rayaron accidentalmente. (B) Un mapa de calor de las celdas del EPR coloreadas por la dimensión del área celular. Un umbral de tamaño de celda superior grande incluye objetos grandes en el análisis. (C) Un mapa de calor del área de la celda en el que se eligió un umbral de tamaño de celda superior más pequeño para excluir objetos grandes del análisis. (D) Un mapa de calor del área de la celda en el que se eligió un umbral de tamaño de celda superior más pequeño y se establecieron límites manuales para mantener el rango de mapa de calor utilizado originalmente. Haga clic aquí para ver una versión más grande de esta figura.
Tabla 1: Parámetros REShALE. La tabla informa la definición de cada parámetro y las abreviaturas utilizadas en las hojas de cálculo sin procesar (archivos "_Data.csv") y para los mapas de calor. Haga clic aquí para descargar esta tabla.
La separación consistente y eficiente del EPR humano y las retinas se puede lograr utilizando este protocolo. Este método permite el estudio de las diferencias regionales en la forma del EPR en retinas humanas completas5. Un paso crucial en el protocolo es la separación física del EPR y la retina. Si los dos tejidos no están completamente separados en algunas áreas, uno debe levantar suavemente la retina, asegurándose de no romper los tejidos. El análisis REShAPE de grandes montajes planos puede requerir el uso de sistemas con considerables recursos de RAM. En este caso, el reensamblaje de toda la imagen se puede deshabilitar para permitir que el software finalice con éxito el análisis a pesar de la falta de recursos de procesamiento.
La principal limitación del uso de REShAPE para segmentar los montajes planos de EPR humano es que el algoritmo de IA se entrenó principalmente en imágenes de RPE derivado de células madre pluripotentes inducidas. Como consecuencia, la segmentación de los montajes planos del EPR humano es menos precisa. Las células del EPR de donantes envejecidos contienen una gran cantidad de lipofuscina7, y el amplio espectro de su autofluorescencia interfiere con la segmentación del borde celular. En el futuro, se utilizarán más imágenes de montajes planos de RPE para mejorar la segmentación del borde celular en este tipo de muestra. A pesar de esta limitación, REShAPE fue entrenado específicamente para reconocer y segmentar los bordes de las células del EPR y funciona mejor que otros métodos existentes, como la segmentación de células del EPR Voronoi8 y CellProfiler9 .
Además, en comparación con la segmentación manual 10, REShAPE ofrece la ventaja de analizar imágenes grandes rápidamente (se probaron ~ 130,000 píxeles x130,000 píxeles). En conclusión, este método de disección es altamente reproducible y puede extenderse fácilmente a otros modelos animales. Además, el software se puede utilizar para estudiar la forma del EPR en montajes planos de ojos o en modelos de cultivo celular para examinar el efecto de ciertos tratamientos. Finalmente, la versatilidad de REShAPE lo hace ampliamente aplicable para el análisis de otros tipos de células epiteliales.
Los autores no tienen conflictos de intereses que revelar.
Agradecemos al núcleo histológico del Instituto Nacional del Ojo (NEI) por el uso del Zeiss Axio Scan.Z1. También agradecemos a los donantes, sus familias, a Advancing Sight Network y al Lions Eye Institute por su generosidad. Este trabajo fue apoyado por los fondos NEI IRP (número de subvención ZIA EY000533-04).
Name | Company | Catalog Number | Comments |
Biopsy punch 1.5 mm | Acuderm Inc. | P1525 | |
Bovine albumin | MP Biomedicals | 160069 | |
Coverglass 50 x 75 mm, #1.5 thickness | Brain Research Laboratories | 5075-1.5D | |
Curved spatula | Katena | K3-6600 | |
D-Mannitol | Sigma | M9546 | |
DPBS 1x with Ca2+ and Mg2+ | Gibco | 14040-133 | |
Fine Scissors | Fine Science Tools | 14558-11 | |
Fluormount-G | Southern Biotech | 0100-01 | |
Forceps - Dumont #5 | Fine Science Tools | 11252-23 | |
Microscope slides 50 x 75 x 1.2 mm | Brain Research Laboratories | 5075 | |
Needles 21 G x 1-1/2" hypodermic | Becton Dickinson (BD) | 305167 | |
Needles 27 G x 1-1/4" hypodermic | Becton Dickinson (BD) | 305136 | |
Paraformaldehyde 16% | Electron Microscopy Sciences | 15710 | |
Petri dish 100 mm | Corning | 430167 | |
Phalloidin-iFluor 647 | Abcam | ab176759 | |
Razor blades | PAL (Personna) | 62-0177 | |
Round bottom tubes 50 mL | Newegg | 9SIA4SR9M88854 | |
Silicon Elastomer Kit | Dow Corning Corporation | 4019862 | |
Square weighing boat (81 mm x 81 mm x 25 mm) | Sigma | W2876 | |
Surgical Vitrectomy System | BD Visitrec | 585100 | optional |
Syringe 1 mL | Becton Dickinson (BD) | 309659 | |
Triton X-100 | Sigma | T9284 | |
TrueBlack | Biotium | 23007 | autofluorescence quencher |
Tween 20 | Affymetrix | 20605 | |
Vannas Spring Scissors - 3 mm cutting edge | Fine Science Tools | 15000-10 |
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