Name: resolving water, proteins, and lipids from in vivo confocal raman spectra of stratum corneum through a chemometric approach
Uploaded: 2019-09-26T15:00:00
Description: Watch this Scientific Journal Video about Resolving Water, Proteins, and Lipids from In Vivo Confocal Raman Spectra of Stratum Corneum through a Chemometric Approach at JoVE.com

Les auteurs reconnaissent grandement le soutien financier du service d'analyse de la fonction corporative et du service de nettoyage personnel. Nous tenons à exprimer notre gratitude aux directeurs associés analytiques Mme Jasmine Wang et Dr Robb Gardner pour leurs conseils et leur soutien et à Mme Li Yang pour son aide sur la collecte de données.

Cette étude a été approuvée par le comité d'examen institutionnel de l'Hôpital pour enfants de Beijing conformément aux lignes directrices éthiques de la Déclaration d'Helsinki de 1975. Il a été mené conformément aux lignes directrices du PCI pour les bonnes pratiques cliniques. L'étude a eu lieu de mai à juillet 2015.
1. Collection de spectres raman confocalininin in vivo de sujets humains avec la dermatite atopique
<ol><li>Inclure les sujets en conformité avec les critères...

<ol>
	<li>Caspers, P., Lucassen, G., Bruining, H., Puppels, G. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=Automated+depth+-+scanning+confocal+Raman+microspectrometer+for+rapid+in+vivo+determination+of+water+concentration+profiles+in+human+skin.">Automated depth - scanning confocal Raman microspectrometer for rapid in vivo determination of water concentration profiles in human skin.</a> Journal of Raman Spectroscopy. 31 (8-9), 813-818 (2000).</li><li>Crowther, J., et al. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=Measuring+the+effects+of+topical+moisturizers+on+changes+in+stratum+corneum+thickness,+water+gradients+and+hydration+in+vivo.">Measuring the effects of topical moisturizers on changes in stratum corneum thickness, water gradients and hydration in vivo.</a> British Journal of Dermatology. 159 (3), 567-577 (2008).</li><li>Egawa, M., Tagami, H. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=Comparison+of+the+depth+profiles+of+water+and+water-binding+substances+in+the+stratum+corneum+determined+in+vivo+by+Raman+spectroscopy+between+the+cheek+and+volar+forearm+skin:+effects+of+age,+seasonal+changes+and+artificial+forced+hydration.">Comparison of the depth profiles of water and water-binding substances in the stratum corneum determined in vivo by Raman spectroscopy between the cheek and volar forearm skin: effects of age, seasonal changes and artificial forced hydration.</a> British Journal of Dermatology. 158 (2), 251-260 (2008).</li><li>Crowther, J. M., Matts, P. J., Kaczvinsky, J. R. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=.">.</a> Changes in Stratum Corneum Thickness, Water Gradients and Hydration by Moisturizers. , (2012).</li><li>Pudney, P. D., M&#233;lot, M., Caspers, P. J., Van, D. P. A., Puppels, G. J. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=An+in+vivo+confocal+Raman+study+of+the+delivery+of+trans+retinol+to+the+skin.">An in vivo confocal Raman study of the delivery of trans retinol to the skin.</a> Applied Spectroscopy. 61 (8), 804 (2007).</li><li>Mohammed, D., Matts, P., Hadgraft, J., Lane, M. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=In+vitro-in+vivo+correlation+in+skin+permeation.">In vitro-in vivo correlation in skin permeation.</a> Pharmaceutical Research. 31 (2), 394-400 (2014).</li><li>Hanlon, E., et al. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=Prospects+for+in+vivo+Raman+spectroscopy.">Prospects for in vivo Raman spectroscopy.</a> Physics in Medicine and Biology. 45 (2), 1 (2000).</li><li>Mohammed, D., Crowther, J. M., Matts, P. J., Hadgraft, J., Lane, M. E. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=Influence+of+niacinamide+containing+formulations+on+the+molecular+and+biophysical+properties+of+the+stratum+corneum.">Influence of niacinamide containing formulations on the molecular and biophysical properties of the stratum corneum.</a> International Journal of Pharmaceutics. 441 (1-2), 192-201 (2013).</li><li>Boireau-Adamezyk, E., Baillet-Guffroy, A., Stamatas, G. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=Age-dependent+changes+in+stratum+corneum+barrier+function.">Age-dependent changes in stratum corneum barrier function.</a> Skin Research and Technology. 20 (4), 409-415 (2014).</li><li>Pezzotti, G., et al. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=Raman+spectroscopy+of+human+skin:+looking+for+a+quantitative+algorithm+to+reliably+estimate+human+age.">Raman spectroscopy of human skin: looking for a quantitative algorithm to reliably estimate human age.</a> Journal of Biomedical Optics. 20 (6), 065008 (2015).</li><li>Mlitz, V., et al. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=Impact+of+filaggrin+mutations+on+Raman+spectra+and+biophysical+properties+of+the+stratum+corneum+in+mild+to+moderate+atopic+dermatitis.">Impact of filaggrin mutations on Raman spectra and biophysical properties of the stratum corneum in mild to moderate atopic dermatitis.</a> Journal of the European Academy of Dermatology and Venereology. 26 (8), 983-990 (2012).</li><li>Janssens, M., et al. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=Lipid+to+protein+ratio+plays+an+important+role+in+the+skin+barrier+function+in+patients+with+atopic+eczema.">Lipid to protein ratio plays an important role in the skin barrier function in patients with atopic eczema.</a> British Journal of Dermatology. 170 (6), 1248-1255 (2014).</li><li>Faiman, R., Larsson, K. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=Assignment+of+the+C+H+stretching+vibrational+frequencies+in+the+Raman+spectra+of+lipids.">Assignment of the C H stretching vibrational frequencies in the Raman spectra of lipids.</a> Journal of Raman Spectroscopy. 4 (4), 387-394 (1976).</li><li>Edwards, H. G., Farwell, D. W., Williams, A. C., Barry, B. W., Rull, F. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=Novel+spectroscopic+deconvolution+procedure+for+complex+biological+systems:+vibrational+components+in+the+FT-Raman+spectra+of+ice-man+and+contemporary+skin.">Novel spectroscopic deconvolution procedure for complex biological systems: vibrational components in the FT-Raman spectra of ice-man and contemporary skin.</a> Journal of the Chemical Society, Faraday Transactions. 91 (21), 3883-3887 (1995).</li><li>Choe, C., Lademann, J., Darvin, M. E. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=Lipid+organization+and+stratum+corneum+thickness+determined+in+vivo+in+human+skin+analyzing+lipid-keratin+peak+(2820-3030+cm-+1)+using+confocal+Raman+microscopy.">Lipid organization and stratum corneum thickness determined in vivo in human skin analyzing lipid-keratin peak (2820-3030 cm- 1) using confocal Raman microscopy.</a> Journal of Raman Spectroscopy. 47 (11), 1327-1331 (2016).</li><li>Stamatas, G. N., de Sterke, J., Hauser, M., von Stetten, O., van der Pol, A. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=Lipid+uptake+and+skin+occlusion+following+topical+application+of+oils+on+adult+and+infant+skin.">Lipid uptake and skin occlusion following topical application of oils on adult and infant skin.</a> Journal of Dermatological Science. 50 (2), 135-142 (2008).</li><li>Choe, C., Lademann, J., Darvin, M. E. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=Confocal+Raman+microscopy+for+investigating+the+penetration+of+various+oils+into+the+human+skin+in+vivo.">Confocal Raman microscopy for investigating the penetration of various oils into the human skin in vivo.</a> Journal of Dermatological Science. , (2015).</li><li>Zhang, L., et al. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=A+MCR+approach+revealing+protein,+water+and+lipid+depth+profile+in+atopic+dermatitis+patients'+stratum+corneum+via+in+vivo+confocal+Raman+spectroscopy.">A MCR approach revealing protein, water and lipid depth profile in atopic dermatitis patients' stratum corneum via in vivo confocal Raman spectroscopy.</a> Analytical Chemistry. , (2019).</li><li>Caspers, P. J. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=.">.</a> In vivo Skin Characterization by Confocal Raman Microspectroscopy. , (2003).</li><li>Jaumot, J., de Juan, A., Tauler, R. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=MCR-ALS+GUI+2.0:+New+features+and+applications.">MCR-ALS GUI 2.0: New features and applications.</a> Chemometrics and Intelligent Laboratory Systems. 140, 1-12 (2015).</li><li>Choe, C., Choe, S., Schleusener, J., Lademann, J., Darvin, M. E. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=Modified+normalization+method+in+in+vivo+stratum+corneum+analysis+using+confocal+Raman+microscopy+to+compensate+nonhomogeneous+distribution+of+keratin.">Modified normalization method in in vivo stratum corneum analysis using confocal Raman microscopy to compensate nonhomogeneous distribution of keratin.</a> Journal of Raman Spectroscopy. , (2019).</li><li>Wise, B. M., et al. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=Chemometrics+tutorial+for+PLS_Toolbox+and+Solo.">Chemometrics tutorial for PLS_Toolbox and Solo.</a> Eigenvector Research, Inc. 3905, 102-159 (2006).</li></ol>

Au cours de la collecte de données, telle que décrite dans les sections 2 et 3 du protocole, chaque profil de profondeur a été recueilli dans une zone avec contact entre la fenêtre de l'instrument et la peau en trouvant les zones les plus sombres des images microscopiques mises en évidence dans les cercles rouges dans Figure 2C. Une fois que ces zones ont été localisées, il était essentiel de commencer le profil de profondeur au-dessus de la surface de la peau pou...

Dans les études cliniques, la spectroscopie in vivo confocale de Raman a montré sa capacité unique pour déterminer l'épaisseur et la teneur en eau de corneum de strate1,2,3,4, et le suivi de la pénétration de matériaux actifs appliqués topiquement sur la peau5,6. Comme approche non invasive, la spectroscopie raman confocale détecte les signaux moléculaires basés sur les modes vibratoires. Ainsi, l'étiquetage n'est pas nécessaire7. La spectroscopie in vivo confocale de Raman fournit des informations chimiques avec une résolution de profondeur basée sur la nature confocale de la technique. Cette information de profondeur-dépendante est très utile en étudiant les effets des produits de soin de peau4,8, vieillissement9,10, changements saisonniers3, ainsi que les maladies de fonction de barrière de peau, comme la dermatite atopique11,12. Il y a beaucoup d'informations dans la région à haute fréquence de la spectroscopie raman confocale (2 500 à 4 000 cm-1), où l'eau produit des pics distincts dans la région entre 3 250 et 3 550 cm-1. Cependant, les pics Raman de protéines et de lipides, qui sont centrés entre environ 2 800 et 3 000 cm-1, se chevauchent parce que les signaux sont principalement produits à partir de méthylène (-CH2-) et de méthyle (-CH3) groupes13 . Cette information qui se chevauche présente un défi technique lors de l'obtention de quantités relatives d'espèces moléculaires individuelles. Le pic14,15 et la position de pointe sélective12,16 approches ont été utilisées pour résoudre ce défi. Cependant, il est difficile pour ces méthodes basées sur le pic unique d'extraire des informations sur les composants purs parce que plusieurs pics Raman à partir du même composant changent simultanément17. Dans notre publication récente18, une approche MCR a été proposée pour élucider l'information sur les composants purs. Grâce à cette approche, trois composants (eau, protéines et lipides) ont été extraits d'un grand ensemble de données spectroscopiques confocales de Raman in vivo.
L'exécution de grandes études cliniques peut être exigeante sur les individus recueillant des données spectroscopiques in vivo. Dans certains cas, l'acquisition spectrale peut nécessiter de l'équipement d'exploitation pendant de nombreuses heures dans une journée et l'étude peut s'étendre jusqu'à des semaines ou des mois. Dans ces conditions, les données spectroscopiques peuvent être générées par des opérateurs d'équipement qui n'ont pas l'expertise technique nécessaire pour identifier, exclure et corriger toutes les sources d'artefacts spectroscopiques. L'ensemble de données qui en résulte peut contenir une petite fraction des valeurs aberrantes spectroscopiques qui doivent être identifiées et exclues des données avant l'analyse. Cet article illustre en détail un processus d'analyse chimiométrique pour « nettoyer » un jeu de données clinique de Raman avant d'analyser les données avec MCR. Pour réussir à supprimer les valeurs aberrantes, les types de valeurs aberrantes et la cause potentielle de la génération des spectres aberrants doivent être identifiés. Ensuite, une approche spécifique peut être développée pour supprimer les valeurs aberrantes ciblées. Cela nécessite une connaissance préalable de l'ensemble de données, y compris une compréhension détaillée du processus de génération de données et de la conception de l'étude. Dans cet ensemble de données, la majorité des valeurs aberrantes sont des spectres de faible signal au bruit et proviennent principalement de 1) spectres recueillis au-dessus de la surface de la peau (6 208 sur 30 862), et 2) une forte contribution au spectre de la lumière fluorescente de la pièce (67 sur 30 862). Les spectres recueillis au-dessus de la surface de la peau produisent une faible réponse Raman, car le point focal laser s'approche de la surface de la peau et se trouve principalement dans la fenêtre de l'instrument sous la peau. Spectra avec une forte contribution de la lumière de pièce fluorescente sont générés en raison de l'erreur de l'opérateur d'instrument ou le mouvement du sujet, ce qui produit une condition où la fenêtre de collecte raman confocale n'est pas entièrement couverte par le site du corps du sujet. Bien que ces types d'artefacts spectraux aient pu être identifiés et assainis lors de l'acquisition spectrale par un expert spectroscopique au moment de l'acquisition de données, les opérateurs d'instruments formés utilisés dans cette étude ont reçu l'instruction de recueillir toutes les données à moins qu'un une défaillance catastrophique a été observée. La tâche d'identifier et d'exclure les valeurs aberrantes est intégrée au protocole d'analyse des données. Le protocole présenté est élaboré pour résoudre ce défi. Pour s'attaquer aux spectres de faible signal au bruit au-dessus de la surface de la peau, l'emplacement de la surface de la peau doit d'abord être déterminé pour permettre l'élimination des spectres recueillis au-dessus de la surface de la peau. L'emplacement de la surface de la peau est défini comme la profondeur où le point focal laser Raman est la moitié dans la peau et la moitié de la peau comme illustré dans la figure supplémentaire 1. Après avoir supprimé les spectres signal-bruit bas, une analyse principale des composants (PCA) est mise en œuvre pour extraire le facteur dominé par les pics fluorescents de lumière ambiante. Ces valeurs aberrantes sont supprimées en fonction de la valeur de score du facteur correspondant.
Ce protocole fournit des renseignements détaillés sur la façon dont six composantes principales sont déterminées dans le processus de RMC. Cela se fait au moyen d'une analyse PCA suivie d'une comparaison spectrale des formes entre les charges des modèles générés avec un nombre différent de composants principaux. Le processus expérimental de collecte de données de matériaux de référence ainsi que les sujets humains est également expliqué en détail.

<table border="0" cellpadding="0" cellspacing="0" style="width:1055px;" width="1054">
	<colgroup>
		<col />
		<col />
		<col />
		<col />
	</colgroup>
	<tbody>
		<tr height="33">
			<td height="33" style="height:34px;width:319px;">Bovine Serum Albumin</td>
			<td style="width:360px;">Sigma-Aldrich</td>
			<td style="width:136px;"></td>
			<td style="width:240px;"></td>
		</tr>
		<tr height="21">
			<td height="21" style="height:21px;width:319px;">Cholesterol</td>
			<td style="width:360px;">Sigma-Aldrich</td>
			<td style="width:136px;"></td>
			<td></td>
		</tr>
		<tr height="21">
			<td height="21" style="height:21px;width:319px;">Cholesterol 3-sulfate sodium</td>
			<td style="width:360px;">Sigma-Aldrich</td>
			<td style="width:136px;"></td>
			<td></td>
		</tr>
		<tr height="21">
			<td height="21" style="height:21px;width:319px;">D-Erythro-Dihydrosphingosine</td>
			<td style="width:360px;">Sigma-Aldrich</td>
			<td style="width:136px;"></td>
			<td></td>
		</tr>
		<tr height="21">
			<td height="21" style="height:21px;width:319px;">DI water</td>
			<td style="width:360px;"></td>
			<td style="width:136px;"></td>
			<td>Purified with Milipore(18.2M&#937;)</td>
		</tr>
		<tr height="21">
			<td height="21" style="height:21px;width:319px;">Gen2-SCA skin analyzer</td>
			<td style="width:360px;">River Diagnostics, Rotterdam, The Netherlands</td>
			<td style="width:136px;">Gen2</td>
			<td></td>
		</tr>
		<tr height="21">
			<td height="21" style="height:21px;width:319px;">Matlab 2018b</td>
			<td style="width:360px;">Mathwork</td>
			<td style="width:136px;">2018b</td>
			<td></td>
		</tr>
		<tr height="21">
			<td height="21" style="height:21px;width:319px;">N-behenoyl-D-erythro-sphingosine</td>
			<td style="width:360px;">Avanti Polar Lipids, Inc.</td>
			<td style="width:136px;"></td>
			<td></td>
		</tr>
		<tr height="42">
			<td height="42" style="height:42px;width:319px;">N-Lignoceroyl-D-erythro-sphinganine(ceramide)</td>
			<td style="width:360px;">Avanti Polar Lipids, Inc.</td>
			<td style="width:136px;"></td>
			<td></td>
		</tr>
		<tr height="21">
			<td height="21" style="height:21px;width:319px;">Oleic Acid</td>
			<td style="width:360px;">Sigma-Aldrich</td>
			<td style="width:136px;"></td>
			<td></td>
		</tr>
		<tr height="21">
			<td height="21" style="height:21px;width:319px;">Palmitic Acid</td>
			<td style="width:360px;">Sigma-Aldrich</td>
			<td style="width:136px;"></td>
			<td></td>
		</tr>
		<tr height="21">
			<td height="21" style="height:21px;width:319px;">Palmitoleic Acid</td>
			<td style="width:360px;">Sigma-Aldrich</td>
			<td style="width:136px;"></td>
			<td></td>
		</tr>
		<tr height="21">
			<td height="21" style="height:21px;width:319px;">PLS_Toolbox version 8.2</td>
			<td style="width:360px;">Eigenvector Research Inc.</td>
			<td align="right" style="width:136px;">8.2</td>
			<td></td>
		</tr>
		<tr height="21">
			<td height="21" style="height:21px;width:319px;">RiverICon</td>
			<td style="width:360px;">River Diagnostics, Rotterdam, The Netherlands</td>
			<td style="width:136px;">version 3.2</td>
			<td></td>
		</tr>
		<tr height="21">
			<td height="21" style="height:21px;width:319px;">Squalene</td>
			<td style="width:360px;">Sigma-Aldrich</td>
			<td style="width:136px;"></td>
			<td></td>
		</tr>
		<tr height="21">
			<td height="21" style="height:21px;width:319px;">Stearic Acid</td>
			<td style="width:360px;">Sigma-Aldrich</td>
			<td style="width:136px;"></td>
			<td></td>
		</tr>
	</tbody>
</table>

resolving water, proteins, and lipids from in vivo confocal raman spectra of stratum corneum through a chemometric approach

Le développement de cette méthode spectroscopique in vivo confocale Raman permet la mesure directe de l'eau, des protéines et des lipides avec une résolution de profondeur chez les sujets humains. Cette information est très importante pour les maladies liées à la peau et la caractérisation des performances des produits de soins de la peau. Ce protocole illustre une méthode de collecte de spectres Raman confocalete et l'analyse ultérieure du jeu de données spectrale tirant parti de la chimiométrie. L'objectif de cette méthode est d'établir un protocole standard pour la collecte de données et de fournir des orientations générales pour l'analyse des données. Le prétraitement (p. ex., suppression des spectres aberrants) est une étape critique dans le traitement de grands ensembles de données provenant d'études cliniques. À titre d'exemple, nous fournissons des conseils basés sur la connaissance préalable d'un ensemble de données pour identifier les types d'valeurs aberrantes et élaborer des stratégies spécifiques pour les supprimer. Une analyse principale des composants est effectuée, et les spectres de chargement sont comparés aux spectres des matériaux de référence pour sélectionner le nombre de composants utilisés dans l'analyse finale de la résolution de la courbe multivariée (MCR). Cette approche est efficace pour extraire des informations significatives à partir d'un large jeu de données spectrales.

Dans cette étude clinique, les spectres confocals in vivo de Raman ont été rassemblés de 28 sujets de 4-18 ans. Un total de 30 862 spectres Raman ont été recueillis avec le protocole de collecte de données mentionné ci-dessus. Ce grand jeu de données spectrales contient 20% d'aberrations spectrales comme le montre la figure 4A. Les spectres aberrants signal-bruit bas ont été enlevés après avoir déterminé la surface de la peau, suivis par le PCA pour identifier les spectres...

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Resolving Water, Proteins, and Lipids from In Vivo Confocal Raman Spectra of Stratum Corneum through a Chemometric Approach

Ici, nous présentons un protocole pour la collecte des spectres raman confocals des sujets humains dans les études cliniques combinées avec des approches chimiométriques pour l'ablation spectrale et l'extraction ultérieure des dispositifs principaux.

Résoudre l'eau, les protéines et les lipides d'In Vivo Confocal Raman Spectra de Stratum Corneum par une approche chimiométrique

Development of this in vivo confocal Raman spectroscopic method enables the direct measurement of water, proteins, and lipids with depth resolution in ...

La mesure directe de l’eau, des protéines et des lipides avec la résolution de profondeur dans les sujets humains est très importante pour des maladies peau-connexes, pour la caractérisation de la performance de produit de soin de peau. Cette méthode, ainsi que l’analyse subséquente, tire parti de la chimiométrie pour extraire des informations chimiques. Le principal avantage de cette technique est qu’elle permet de recueillir l’ensemble de données cliniques Raman par des opérateurs d’instruments formés qui manquent d’expertise technique pour identifier, exclure et assainir toutes les sources d’artefacts spectroscopiques.L’ensemble de données qui en résulte peut ensuite être traité pour identifier les valeurs aberrantes qui doivent être exclues de la date précédant l’analyse. Au cours de l’analyse des données, l’un des principaux défis est la suppression des valeurs aberrantes et l’identification du nombre des éléments clés de l’ensemble de données. L’approche montre dans cette vidéo des leviers de connaissance préalable de l’ensemble de données cliniques et l’approche chimiométrique pour extraire avec succès l’eau, les protéines et les lipides avec la résolution de la profondeur.La démonstration de la procédure sera Li Yang, technicien de notre laboratoire de C&T. Pour commencer, que le sujet place un emplacement marqué du corps de lésion ou un site de contrôle en contact étroit avec la fenêtre d’imagerie de l’instrument in vivo confocal Raman. Assurez-vous qu’ils couvrent toute la fenêtre pour éviter l’impact de la lumière ambiante sur l’imagerie.Ensuite, ouvrez le logiciel et déplacez la mise au point jusqu’à ce qu’un spectre similaire à celui montré ici, est vu. Ensuite, déplacez la mise au point à 10 microns de la surface de la peau. Recueillir des données pendant 26 étapes avec une taille d’étape de deux microns dans la région de fréquence montrée ici, en utilisant un temps d’exposition d’une seconde.Mesurez huit répliques pour chaque zone, d’une durée totale pouvant aller jusqu’à 15 minutes. Tout d’abord, utilisez la fenêtre de commande et MATLAB pour modifier l’extension de fichier des données collectées de ric à mat. Chargez ensuite le fichier mat sur la plate-forme logicielle MATLAB, comme indiqué ici.Corrigez la ligne de base de l’ensemble de données à l’aide de la méthode automatique pondérée des moins carrés, en vous rendre à la fenêtre PLS_Workspace et en cliquant à droite sur l’ensemble de données importé, en faisant défiler pour analyser, en sélectionnant d’autres outils et en cliquant sur Prétraitement. Dans la fenêtre qui apparaît, cliquez sur Afficher. Ensuite, faites défiler la barre d’outils méthodes disponibles jusqu’au filtrage de ligne de base des carrés pondérés automatiques et sélectionnez Ajouter.Ensuite, cliquez sur Ok pour définir les options et appliquer le prétraitement aux données. Enregistrez ça comme Spectra_baseline. Ensuite, retournez à la fenêtre de commande et remplacez les données à l’aide du résultat corrigé de base.Maintenant, allez à l’éditeur de texte et exécutez le programme comme indiqué ici. Cela résumera les valeurs entre 2910 et 2965 centimètres inverses pour obtenir les valeurs d’intensité sous chaque spectre Raman à partir des 26 étapes consécutives de mesure, et les stocker dans un fichier Excel. Dans MATLAB, rendez-vous dans l’espace de travail et définissez le chemin d’accès aux données Depth_save, comme indiqué.Ensuite, utilisez le processus décrit ici pour interpoler la valeur offset de l’instrument de 26 à 260 en utilisant la fonction linspace dans MATLAB. Ce processus permettra d’interpoler la valeur d’intensité de 26 à 260 en utilisant la méthode spline, en tirant parti des 260 valeurs de position nouvellement générées. En outre, il utilisera les valeurs de position et d’intensité de 260 comme entrées x et y pour la fonction polyfit respectivement, fixant la valeur du degré à 20.Ensuite, il utilisera les coefficients de sortie et les 260 valeurs de position étendues comme entrée pour le polyval, pour obtenir les 260 valeurs d’intensité finales. Ensuite, il calculera l’intensité moyenne et trouvera le point dans la courbe qui est le plus proche de l’intensité moyenne. Il changera également la valeur de profondeur selon la surface de peau, dans la taille connue d’étape de deux microns.Maintenant, exécutez le programme. Chargez l’ensemble de données spectra Raman après l’enlèvement des spectres externes de la peau dans le logiciel PLS_Toolbox, sous la plate-forme MATLAB et cliquez à droite sur l’ensemble de données pour choisir Analyser puis sélectionner PCA. Ensuite, cliquez sur Choisir le prétraitement.Sélectionnez Normaliser comme approche de prétraitement. Ensuite, choisissez-en un pour la validation croisée. Ensuite, construisez le modèle à l’aide des trois composants pour l’analyse de décomposition pca.Maintenant, retirez le couvercle de la fenêtre de collecte d’instruments Ramen in vivo et recueillez les spectres lumineux de la pièce dans la région à haute fréquence en utilisant les mêmes paramètres utilisés pour la collecte de données du matériau de référence. Identifiez le facteur d’effet de lumière de pièce par comparaison avec le fond léger de pièce. Maintenant, passez en revue les scores et supprimez les spectres avec la valeur de score correspondante significativement plus élevée que la normale.Cela signifie supprimer les valeurs de score de plus de 99,8% de l’ensemble des données, qui est de 0,16 dans cette étude. Enregistrez les données d’étalonnage X-block qui en résultent. Enfin, allez au navigateur PLS_Workspace et modifiez le nouveau fichier.Sélectionnez les étiquettes de ligne et passez à Hard Delete Excluded pour supprimer définitivement les données exclues avant de ré-enregistrer le fichier. Commencez par corriger la ligne de base des spectres Raman à l’aide de la même ligne de base qui vient d’être affichée. Ensuite, effectuez l’analyse PCA sur l’ensemble de données prétraités.Tracez les eigenvalues dans l’échelle logarithmique avec le nombre de composants en cliquant sur le bouton Choisir le composant, et sélectionnez log (eigenvalues)comme valeur y. Pour effectuer l’analyse multivarié de résolution de courbe, utilisez d’abord le bouton de sélection de données pour charger l’ensemble de données dans MCR_main logiciel. Choisissez manuellement le nombre de composants et réglez le numéro de composant entre trois et huit.Ensuite, sous l’onglet Estimation initiale, cliquez sur le bouton Pure. Ensuite, sélectionnez Concentration et cliquez sur le bouton Faire. Une fois que l’écran se rafraîchit, cliquez sur le bouton Ok, puis continuer à passer à la page suivante.Maintenant, cliquez sur Continuer, et sous mise en œuvre, appliquer fnnls. Ensuite, sélectionnez six dans le menu drop-down pour le nombre d’espèces ayant des profils de non-négativité, et cliquez sur Continuer. Sur la page suivante, choisissez les mêmes paramètres et cliquez sur Continuer.Pour déterminer l’emplacement à la surface de la peau, la zone sous le pic Raman de la protéine a été intégrée pour obtenir le profil de profondeur du signal protéique. La surface de la peau a été définie comme l’endroit où la valeur d’intensité du profil de profondeur interpolé était la plus proche de l’intensité moyenne. L’emplacement exact de la surface de la peau n’a pas besoin de coïncider avec un point de données expérimental.Un total de 30 862 spectres Raman ont été recueillis avec le protocole de collecte de données décrit dans cette vidé o. Ce grand ensemble de données spectrales contient des valeurs aberrantes spectrales de 20 %. Il est important d’identifier et d’enlever les spectres aberrants pour parvenir à un ensemble de données approprié.Ici, on peut voir la contribution des lumières de pièce, superposées sur un spectre de référence de Roomlight. L’analyse des composants principaux a été effectuée sur l’ensemble de données confocal Raman prétraité, et l’eigenvalue, ainsi que le nombre de facteurs utilisés, sont tracés ici. Une diminution significative de l’eigenvalue a été observée pour le facteur neuf.Cette observation suggère d’étudier des modèles dont le nombre de composants principaux varie entre trois et huit facteurs à inclure dans le modèle multivarié de résolution de courbe. Lorsque vous essayez cette procédure, il est essentiel de commencer un profil de profondeur au-dessus de la surface de la peau, pour déterminer avec précision l’emplacement de la surface de la peau. Cette méthodologie permet d’enquête sur l’impact des produits de soins de la peau sur les principaux composants de la peau, y compris l’eau, les protéines et les lipides.

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