Nouvelle méthode pour analyser le mouvement des cellules cardiaques

Les cardiomyocytes dérivés de cellules souches pluripotentes induites par l'homme (HiPSC-CMs) sont des cellules cardiaques spécialisées, créées à partir de cellules humaines normales. Elles sont importantes pour étudier la fonction cardiaque et les maladies, surtout pour tester comment différents médicaments peuvent affecter les tissus cardiaques humains. Une des principales façons d'observer l'impact des médicaments est de voir comment les motifs de mouvement de ces cellules cardiaques changent. Comprendre ces changements est crucial pour déterminer comment un nouveau médicament ou une maladie peut influencer le rythme cardiaque. Cependant, mesurer avec précision le mouvement en utilisant des images de microscopes a été un défi.

Dans cet article, on présente une méthode pour analyser le mouvement des hiPSC-CMs en regardant des séquences d'images prises sous un microscope. On a validé notre logiciel en utilisant une méthode testée et montré comment il identifie avec succès les changements de position et de vitesse de ces tissus cardiaques. On montre aussi comment cette méthode peut mesurer les effets d'un type spécifique de médicament. Le logiciel est facile à installer, fonctionne bien et peut s'intégrer dans des programmes Python existants.

#Besoin de Meilleures Tests de Médicaments Cardiaques

Les maladies cardiovasculaires sont une cause importante de décès dans de nombreux pays. Le développement de nouveaux médicaments pour traiter ces maladies a ralenti. Un des principaux défis pour trouver de nouveaux médicaments cardiaques est le manque de tests de laboratoire efficaces. Heureusement, l'utilisation des hiPSC-CMs a offert une nouvelle façon de développer des médicaments cardiaques. Cette approche pourrait mener à un développement de médicaments plus rapide et plus sûr, moins de dépendance aux tests sur animaux, et de meilleures conceptions de médicaments.

Tester la fonction des cellules cardiaques dans des conditions de laboratoire est une partie essentielle du développement de nouveaux médicaments. Les premiers tests dans le processus de développement de médicaments sont vitaux, surtout pour mesurer comment le cœur fonctionne. Il est nécessaire d'avoir des méthodes fiables pour observer la mécanique de la fonction cardiaque.

En plus de tester de nouveaux médicaments, les hiPSC-CMs peuvent aussi aider à étudier les maladies génétiques cardiaques. Beaucoup de ces conditions peuvent impacter non seulement les signaux électriques dans le cœur mais aussi sa capacité à se contracter. Donc, il est crucial de mesurer avec précision et de manière cohérente les Mouvements du cœur.

#Méthodes de Mesure du Mouvement des Cellules Cardiaques

Il existe plusieurs méthodes pour mesurer le mouvement des hiPSC-CMs, mais la plupart ont des limitations. Une méthode couramment utilisée est la microscopie à force atomique (AFM), qui mesure les propriétés mécaniques des cellules en appliquant une force à un point unique et en observant la réaction. Bien que cela soit efficace, l'AFM ne fournit que des informations locales, nécessitant de nombreux tests pour rassembler des données plus larges sur les cellules.

Une autre approche utilise la vidéomicrographie. Dans cette technique, les cellules sont enregistrées avec un microscope et les mouvements sont déterminés en utilisant des techniques de vision par ordinateur. Une méthode réussie dans cette catégorie s'appelle le block matching, qui a été utilisée avec succès pour suivre le mouvement dans des vidéos de tissus hiPSC-CM. Cependant, cette méthode dépend aussi de marqueurs dans les cellules, ce qui peut limiter son application.

La corrélation d'images numériques (DIC) est une autre option pour analyser des images vidéo en suivant des motifs et en calculant les mouvements de surface. Cette méthode a aussi été utilisée pour étudier comment les hiPSC-CMs individuels se comportent pendant les contractions. De plus, des approches d'apprentissage automatique commencent à être utilisées pour reconnaître automatiquement les effets de nouveaux médicaments.

Un problème courant avec la mesure du mouvement des hiPSC-CMs est l'accès au logiciel nécessaire. Beaucoup d'outils d'analyse de mouvement ne sont pas partagés publiquement ou sont créés dans des langages de programmation spécialisés qui ne sont pas faciles à utiliser pour la plupart des gens.

Récemment, il y a eu un mouvement vers le partage d'alternatives en open-source dans la vidéomicrographie. On propose une bibliothèque Python qui peut être facilement installée et fonctionne avec des outils Python standard, permettant une intégration facile dans les processus d'analyse de données existants. La bibliothèque utilise des méthodes de vision par ordinateur établies pour suivre le mouvement et peut gérer efficacement de grands ensembles de données. Elle offre aussi une interface simple pour analyser des ensembles de données uniques.

#Sources de Données

Chaque vidéo se compose de plusieurs images, chaque image ayant une largeur et une hauteur spécifiques en pixels. De plus, les images contiennent aussi des métadonnées, y compris des horodatages et des facteurs de conversion.

#Processus d'Estimation du Mouvement

Un enregistrement vidéo de cellules peut être décrit comme une série d'images. Au fil du temps, les cellules peuvent se déplacer, ce qui signifie qu'un pixel dans une image peut changer de position dans l'image suivante. On peut estimer ce mouvement en utilisant des techniques mathématiques, ce qui nous aide à déterminer comment les cellules se comportent dans le temps.

Dans ce processus, on choisit une image de référence et on mesure le mouvement par rapport à elle. Il existe des méthodes pour suivre le mouvement des pixels à travers les images, et on peut calculer à quelle distance et à quelle vitesse les cellules se déplacent.

Pour faciliter l'analyse des données, on peut aussi simplifier l'information en résumant les données de mouvement en valeurs uniques qui capturent toujours les caractéristiques essentielles du mouvement.

#Algorithmes de Flux Optique

Pour analyser le mouvement, on a besoin d'algorithmes spécifiques capables de gérer deux composants du mouvement. Il existe plusieurs algorithmes standards disponibles pour cette tâche. Pour notre analyse, on a d'abord vérifié quelques méthodes bien connues, telles que les algorithmes de Lucas-Kanade et de Farnebäck, entre autres. Chaque algorithme a ses forces et ses faiblesses.

Pour notre étude, on a trouvé que la méthode de Farnebäck était la meilleure option car elle fournissait les résultats les plus précis avec un temps de calcul raisonnable. En utilisant cet algorithme, on a pu analyser efficacement le mouvement des hiPSC-CMs.

#Mise en Œuvre du Logiciel

Le code pour analyser le mouvement est regroupé dans une bibliothèque appelée mps-motion, qui est ouverte au public. La bibliothèque est créée en Python et utilise OpenCV pour gérer les tâches de vision par ordinateur.

Le processus d'analyse commence par un Sous-échantillonnage des images pour améliorer la vitesse et l'efficacité. Ensuite, on détermine le cadre de référence, exécute l'algorithme de flux optique pour évaluer le déplacement, puis applique un masque pour filtrer les pixels non cellulaires. Enfin, on calcule les valeurs moyennes de mouvement.

#Calcul Parallèle

L'analyse du mouvement et le calcul des caractéristiques mécaniques reposent fortement sur la puissance de traitement et la mémoire. Pour de grands ensembles de données, il est facile d'atteindre les limites de mémoire de nombreux ordinateurs. Pour y remédier, on a utilisé une bibliothèque appelée Dask, qui permet le calcul parallèle et traite de grandes données sans dépasser les limites de mémoire.

Pour vérifier l'efficacité du logiciel, on a comparé les données de mouvement calculées avec des solutions connues obtenues à partir d'images manipulées. Cette vérification nous a aidés à confirmer l'exactitude de notre suivi de mouvement.

#Estimation du Déplacement et de la Vitesse

On a appliqué la méthode d'analyse de mouvement à deux ensembles d'enregistrements expérimentaux, chacun obtenu à partir de configurations différentes. L'objectif était d'évaluer la sensibilité de l'analyse à divers facteurs.

En utilisant des algorithmes reconnus, on a identifié le mouvement de base pour chaque ensemble de données et appliqué des filtres pour se concentrer sur les pixels pertinents. On a noté que le Filtrage avait un impact sur les mesures globales.

#Effets du Filtrage

Pour améliorer l'exactitude de l'analyse, on a appliqué un filtrage pour éliminer les pixels avec de faibles valeurs de déplacement. On a évalué comment cela affectait les résultats globaux. Le filtrage était bénéfique pour les données de vitesse, aidant à améliorer la qualité des mesures.

Cependant, il faut faire attention lors du filtrage, car cela pourrait également éliminer involontairement des données utiles liées à des cellules moins actives.

#Impact du Sous-échantillonnage

Analyser des images haute résolution peut être chronophage. Donc, réduire la résolution des images peut être bénéfique. Cependant, la réduction de la résolution peut entraîner une perte de détails. On a évalué l'équilibre entre vitesse et précision à différents niveaux de sous-échantillonnage.

Nos découvertes ont montré qu'un sous-échantillonnage de 50 % offrait un bon compromis, permettant une analyse efficace dans un court délai tout en maintenant des niveaux de précision acceptables.

#Mesurer les Effets des Médicaments

Pour évaluer davantage le système d'analyse du mouvement, on l'a testé avec deux médicaments différents : l'Omecamtiv mecarbil, qui améliore l'action du muscle cardiaque, et le Bay K8644, qui stimule les canaux de calcium.

On a analysé comment ces médicaments affectaient le mouvement des cellules cardiaques à différentes doses. Les résultats ont montré que les deux médicaments augmentaient les mesures clés de la performance des cellules cardiaques, confirmant leur efficacité.

#Conclusion

On a développé une méthode efficace pour analyser le mouvement des cellules cardiaques dans des vidéos prises avec un microscope. Notre logiciel a été validé en utilisant un ensemble de données contrôlées et a bien fonctionné avec différents algorithmes. Suite à notre analyse, on a conclu que la méthode de Farnebäck était la plus efficace pour cette tâche.

On a exploré différents aspects du processus d'analyse en utilisant divers ensembles de données. Notre concentration sur l'application de filtres a amélioré la qualité de nos mesures. De plus, on a étudié les avantages du sous-échantillonnage pour améliorer la vitesse du traitement des données.

Notre travail souligne l'importance de l'analyse du mouvement pour étudier les effets des médicaments sur les cellules cardiaques, fournissant des insights cruciaux pour des recherches futures. La nature open-source de notre logiciel garantit qu'il est accessible à tous, permettant son intégration dans divers pipelines d'analyse de données.

En résumé, on a établi un cadre solide pour analyser le mouvement des cellules cardiaques, contribuant des outils précieux pour étudier les effets des médicaments et les mécanismes des maladies cardiaques.