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Avances en la investigación del tejido cardíaco con MicroBundleCompute

Nueva herramienta simplifica el análisis de tejido cardíaco para obtener mejores conocimientos sobre enfermedades.

― 8 minilectura


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La enfermedad del corazón es un problema de salud importante a nivel mundial. Cuando alguien sufre un ataque al corazón, el músculo cardíaco a menudo se daña. Desafortunadamente, el corazón no regenera bien sus células musculares, lo que lleva a más problemas con el tiempo. Para enfrentar este problema, los investigadores están buscando maneras de crear tejidos cardíacos en el laboratorio. Este esfuerzo se centra en usar un tipo de célula llamada células madre pluripotentes inducidas humanas (hiPSCs) para desarrollar células musculares cardíacas (cardiomiocitos). Estas células hechas en el laboratorio pueden ayudarnos a entender mejor las enfermedades del corazón y desarrollar nuevos tratamientos.

Sin embargo, un gran desafío en esta área es lograr que los tejidos cardíacos cultivados en el laboratorio se comporten como tejido cardíaco maduro. Actualmente, los científicos utilizan varios métodos para hacer que estas células sean más maduras, incluyendo diferentes configuraciones para cultivar las células. A menudo toman imágenes de estas configuraciones para seguir cómo se mueven los tejidos. Pero los métodos que usan para analizar estas imágenes son limitados y a menudo carecen de precisión. Ahí es donde entra MicroBundleCompute.

¿Qué es MicroBundleCompute?

MicroBundleCompute es un nuevo conjunto de herramientas diseñado para analizar automáticamente videos de microtejidos cardíacos latiendo. Se centra en medir cómo se mueven y deforman estos tejidos. El principal beneficio de MicroBundleCompute es que ayuda a los científicos a obtener mediciones claras y cuantitativas de las imágenes sin necesidad de analizar manualmente cada fotograma.

Esta herramienta puede identificar áreas del tejido, seguir movimientos y analizar cómo estos microtejidos se están contrayendo con el tiempo. Está diseñada para ser fácil de usar, permitiendo a los investigadores utilizarla rápidamente sin necesidad de formación especializada. Además, funciona de manera eficiente en una computadora personal.

Importancia de Entender el Movimiento del Tejido

Observar cómo se mueven los tejidos cardíacos es clave para entender su salud y función. Cuando los tejidos se contraen y relajan adecuadamente, el corazón puede bombear sangre de manera efectiva. Sin embargo, las anomalías en estos movimientos pueden señalar problemas en la salud del corazón.

Los investigadores han utilizado métodos tradicionales para estudiar el movimiento del tejido, como rastrear marcadores específicos u observar contracciones promedio. Sin embargo, estos métodos a menudo se pierden los detalles más finos de cómo se comportan las diferentes áreas del tejido. MicroBundleCompute aborda esa brecha al proporcionar una visión más completa del movimiento del tejido.

Cómo Funciona MicroBundleCompute

MicroBundleCompute opera a través de varios pasos para analizar los videos de tejidos cardíacos. Aquí hay una breve descripción de sus características clave:

Paso 1: Preparación de Imágenes

Inicialmente, la herramienta toma videos de tejidos cardíacos latiendo y los prepara para su análisis. Esto implica crear una máscara para separar el tejido de su fondo. Los usuarios pueden dejar que la herramienta cree esta máscara automáticamente o proporcionar una manualmente.

Paso 2: Seguimiento de Movimientos

Una vez que las imágenes están preparadas, MicroBundleCompute rastrea puntos específicos dentro del tejido a lo largo del tiempo. Este seguimiento ayuda a identificar cuánto y en qué dirección se mueve cada punto con cada latido.

Paso 3: Análisis

Después de rastrear, la herramienta analiza los movimientos de todos los puntos del tejido para medir contracciones y expansiones. Este análisis puede informar a los investigadores sobre la función general del tejido y cómo se comportan las diferentes partes durante cada latido.

Paso 4: Visualización

Finalmente, MicroBundleCompute genera salidas visuales que muestran claramente los resultados del análisis. Estas salidas incluyen gráficos e imágenes que muestran el movimiento del tejido y pueden ayudar a interpretar los datos de manera rápida y efectiva.

Por Qué Importa MicroBundleCompute

Al proporcionar una herramienta fácil de usar para analizar los movimientos del tejido cardíaco, MicroBundleCompute es un paso adelante para los investigadores en el campo de la ingeniería del tejido cardíaco. Mejora la fiabilidad de las mediciones y puede ayudar a establecer mejores comparaciones entre diferentes estudios.

A medida que varios grupos de investigación adopten esta herramienta, probablemente llevará a un aumento en el conocimiento sobre cómo se comportan los tejidos cardíacos y qué factores influyen en su salud.

El Camino a Seguir

Los creadores de MicroBundleCompute están comprometidos a seguir mejorando y ampliando la herramienta. Sus objetivos incluyen hacerla adecuada para analizar diferentes tipos de tejidos e integrarla con otros avances tecnológicos en el campo.

En resumen, MicroBundleCompute se presenta como un enfoque innovador para estudiar los movimientos del tejido cardíaco, prometiendo nuevas ideas sobre la salud del corazón y estrategias de tratamiento. Mejora la accesibilidad y eficiencia de la investigación cardíaca, contribuyendo en última instancia a una mejor comprensión y manejo de las enfermedades cardíacas.

Desafíos en la Ingeniería del Tejido Cardíaco

Aunque hay muchas posibilidades con la ingeniería del tejido cardíaco, también hay desafíos significativos que enfrentan los investigadores.

Madurez del Tejido Cultivado en el Laboratorio

Uno de los principales obstáculos es lograr que los tejidos cultivados en el laboratorio maduren adecuadamente. A menudo, los tejidos hechos de hiPSC-CMs se parecen más a tejidos jóvenes que a tejido cardíaco adulto. Esta inmadurez puede limitar su utilidad en aplicaciones de investigación y tratamiento.

Variabilidad en Técnicas de Investigación

Otro desafío es la variabilidad en cómo los investigadores cultivan estos tejidos. Diferentes técnicas pueden llevar a resultados diferentes, haciendo que las comparaciones directas sean difíciles. Estandarizar métodos y métricas será crucial para construir un cuerpo de investigación más fiable.

Cuellos de Botella en el Análisis de Datos

Como se mencionó anteriormente, los métodos de análisis que se usan actualmente en muchos estudios pueden ser lentos y laboriosos. Este cuello de botella puede retrasar los hallazgos y limitar la cantidad de experimentos que se pueden realizar.

Aplicaciones del Tejido Cardíaco

A medida que los científicos continúan mejorando y perfeccionando la ingeniería del tejido cardíaco, hay numerosas aplicaciones que pueden beneficiarse de este trabajo.

Modelado de enfermedades

Un uso importante de los tejidos cardíacos cultivados en el laboratorio es en el modelado de enfermedades cardíacas. Al recrear condiciones específicas en estos tejidos, los investigadores pueden entender mejor cómo progresan las enfermedades y probar tratamientos potenciales.

Pruebas de Medicamentos

Con tejidos cardíacos fiables, los investigadores pueden probar nuevos medicamentos de manera más efectiva. En lugar de depender de modelos animales, los tejidos cultivados en el laboratorio pueden proporcionar información inmediata sobre cómo un medicamento afecta las células cardíacas.

Medicina Regenerativa

Finalmente, la ingeniería del tejido cardíaco tiene el potencial de desempeñar un papel importante en la medicina regenerativa. Al desarrollar tejidos cardíacos maduros, puede volverse posible reemplazar áreas dañadas del corazón, proporcionando nuevas opciones de tratamiento para pacientes con condiciones cardíacas severas.

Conclusión

MicroBundleCompute representa una herramienta esencial para los científicos que estudian el tejido cardíaco. Simplifica el proceso de análisis de movimientos del tejido, asegurando que los investigadores puedan centrarse en las preguntas importantes. Al usar esta herramienta, el campo de la ingeniería del tejido cardíaco puede seguir avanzando, llevando a una mejor comprensión y tratamiento de las enfermedades cardíacas.

La evolución de la investigación del tejido cardíaco es prometedora, y con herramientas como MicroBundleCompute a la mano, el futuro se ve brillante para mejorar la salud del corazón y avanzar en tratamientos médicos. A medida que la herramienta se adopte y refine, puede abrir el camino a descubrimientos innovadores en el mundo de la salud cardíaca.

Direcciones Futuras

A medida que los investigadores avanzan con el uso de MicroBundleCompute y otras herramientas, hay varias avenidas por explorar:

Integración con Otras Tecnologías

En el futuro, puede haber oportunidades para combinar MicroBundleCompute con técnicas de imagen como la imagen de calcio. Esto permitiría una mirada más completa a la función y salud del tejido cardíaco.

Ampliación de Aplicaciones

La herramienta tiene el potencial de ser adaptada para diferentes tipos de tejidos y configuraciones experimentales. Al ampliar su rango, más investigadores podrán beneficiarse de sus capacidades.

Retroalimentación y Desarrollo de la Comunidad

La retroalimentación continua de la comunidad de investigación será esencial para el crecimiento de MicroBundleCompute. Involucrar a los usuarios puede llevar a mejoras y nuevas características que aumenten aún más su efectividad y usabilidad.

En general, a medida que la ingeniería del tejido cardíaco continúa evolucionando, herramientas como MicroBundleCompute son esenciales para acelerar la investigación, promover la colaboración y mejorar nuestra comprensión de la salud cardiovascular. Con estos avances, el futuro del tratamiento y prevención de enfermedades cardíacas promete ser emocionante.

Fuente original

Título: MicroBundleCompute: Automated segmentation, tracking, and analysis of subdomain deformation in cardiac microbundles

Resumen: Advancing human induced pluripotent stem cell derived cardiomyocyte (hiPSC-CM) technology will lead to significant progress ranging from disease modeling, to drug discovery, to regenerative tissue engineering. Yet, alongside these potential opportunities comes a critical challenge: attaining mature hiPSC-CM tissues. At present, there are multiple techniques to promote maturity of hiPSC-CMs including physical platforms and cell culture protocols. However, when it comes to making quantitative comparisons of functional behavior, there are limited options for reliably and reproducibly computing functional metrics that are suitable for direct cross-system comparison. In addition, the current standard functional metrics obtained from time-lapse images of cardiac microbundle contraction reported in the field (i.e., post forces, average tissue stress) do not take full advantage of the available information present in these data (i.e., full-field tissue displacements and strains). Thus, we present "MicroBundleCompute," a computational framework for automatic quantification of morphology-based mechanical metrics from movies of cardiac microbundles. Briefly, this computational framework offers tools for automatic tissue segmentation, tracking, and analysis of brightfield and phase contrast movies of beating cardiac microbundles. It is straightforward to implement, requires little to no parameter tuning, and runs quickly on a personal computer. In this paper, we describe the methods underlying this computational framework, show the results of our extensive validation studies, and demonstrate the utility of exploring heterogeneous tissue deformations and strains as functional metrics. With this manuscript, we disseminate "MicroBundleCompute" as an open-source computational tool with the aim of making automated quantitative analysis of beating cardiac microbundles more accessible to the community.

Autores: Hiba Kobeissi, Javiera Jilberto, M. Çağatay Karakan, Xining Gao, Samuel J. DePalma, Shoshana L. Das, Lani Quach, Jonathan Urquia, Brendon M. Baker, Christopher S. Chen, David Nordsletten, Emma Lejeune

Última actualización: 2024-02-20 00:00:00

Idioma: English

Fuente URL: https://arxiv.org/abs/2308.04610

Fuente PDF: https://arxiv.org/pdf/2308.04610

Licencia: https://creativecommons.org/licenses/by-sa/4.0/

Cambios: Este resumen se ha elaborado con la ayuda de AI y puede contener imprecisiones. Para obtener información precisa, consulte los documentos originales enlazados aquí.

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