Medición de tensiones tisulares locales en tendones a través de la correlación de imágenes digitales de código abierto

Resumen

Este documento describe un algoritmo de correlación de imágenes digitales de código abierto para medir las tensiones locales de tejido 2D dentro de los explantes de tendones. La precisión de la técnica ha sido validada utilizando múltiples técnicas, y está disponible para uso público.

Resumen

Existe un considerable interés científico en comprender las tensiones que experimentan las células tendinosas in situ y cómo estas cepas influyen en la remodelación de los tejidos. Sobre la base de este interés, se han desarrollado varias técnicas analíticas para medir las tensiones del tejido local dentro de los explantes tendinosos durante la carga. Sin embargo, en varios casos, la precisión y sensibilidad de estas técnicas no se han informado, y ninguno de los algoritmos está disponible públicamente. Esto ha dificultado la medición más generalizada de las tensiones tisulares locales en los explantes de tendones. Por lo tanto, el objetivo de este trabajo fue crear una herramienta de análisis validada para medir las tensiones tisulares locales en los explantes tendinosos que esté fácilmente disponible y sea fácil de usar. Específicamente, se adaptó un algoritmo de correlación de imagen digital (ALDIC) de Lagrange aumentada disponible públicamente para medir las tensiones 2D mediante el seguimiento de los desplazamientos de los núcleos celulares dentro de los tendones de Aquiles del ratón bajo tensión uniaxial. Además, la precisión de las cepas calculadas se validó mediante el análisis de imágenes transformadas digitalmente, así como mediante la comparación de las deformaciones con los valores determinados a partir de una técnica independiente (es decir, líneas fotoblanqueadas). Finalmente, se incorporó una técnica al algoritmo para reconstruir la imagen de referencia utilizando el campo de desplazamiento calculado, que se puede utilizar para evaluar la precisión del algoritmo en ausencia de valores de deformación conocidos o una técnica de medición secundaria. El algoritmo es capaz de medir deformaciones de hasta 0,1 con una precisión de 0,00015. La técnica para comparar una imagen de referencia reconstruida con la imagen de referencia real identificó con éxito muestras que tenían datos erróneos e indicó que, en muestras con buenos datos, aproximadamente el 85% del campo de desplazamiento era preciso. Finalmente, las tensiones medidas en tendones de Aquiles de ratón fueron consistentes con la literatura previa. Por lo tanto, este algoritmo es una herramienta muy útil y adaptable para medir con precisión las tensiones tisulares locales en los tendones.

Introducción

Los tendones son tejidos mecanosensibles que se adaptan y degeneran en respuesta a la carga mecánica 1,2,3,4. Debido al papel que desempeñan los estímulos mecánicos en la biología de las células del tendón, existe un gran interés en comprender las tensiones que experimentan las células del tendón en el entorno del tejido nativo durante la carga. Se han desarrollado varias técnicas experimentales y analíticas para medir las tensiones tisulares locales en los tendones. Estos incluyen análisis de correlación de imágenes digitales (DIC) 2D / 3D ....

Protocolo

Este estudio fue aprobado por el Comité Institucional de Cuidado y Uso de Animales de la Universidad Estatal de Pensilvania.

1. Preparación del tejido

1. Para este protocolo, recolecte los tendones de Aquiles de ratones machos C57BL / 6 de 2-4 meses de edad.
   NOTA: También se pueden usar diferentes tendones o ligamentos de ratones u otros animales pequeños.
   1. Haga una incisión en la piel superficial del tendón de Aquiles para exponer el tendón plantar y el tejido conectivo circundante. Luego, retírelos con una cuchilla quirúrgica.
   2. Separe los músculos sóleo y gastrocnemio expuestos de la extremidad p....

Resultados

Antes de analizar los campos de deformación en muestras de tejido reales, el protocolo ALDIC se validó por primera vez utilizando imágenes tensadas / transformadas digitalmente de núcleos dentro de tendones de Aquiles de ratón. Específicamente, las imágenes se transformaron para producir digitalmente cepas uniformes en la dirección x de 2%, 4%, 6%, 8% y 10% de tensión con una relación de Poisson simulada de 1^15,16. La precisión del algoritmo ALDIC se e.......

Discusión

El objetivo de este trabajo fue proporcionar un método validado de código abierto para medir los campos de deformación 2D en tendones bajo carga de tracción. La base del software se basó en un algoritmo ALDIC disponible públicamente¹². Este algoritmo se integró en un código de MATLAB más grande con la funcionalidad añadida de análisis de deformación incremental (frente a acumulativo). Este algoritmo adaptado se aplicó a la prueba de tracción de tendones, y su precisión se evaluó me.......

Materiales

Name	Company	Catalog Number	Comments
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