Nuovo metodo per analizzare il movimento delle cellule cardiache

Le cellule cardiache derivate da cellule staminali pluripotenti umane indotte (HiPSC-CMs) sono cellule specializzate del cuore create da normali cellule umane. Sono importanti per studiare la funzionalità del cuore e le malattie, soprattutto per testare come i diversi farmaci possono influenzare i tessuti cardiaci umani. Uno dei principali modi per osservare l'impatto dei farmaci è vedere come cambiano i modelli di Movimento di queste cellule cardiache. Capire questi cambiamenti è cruciale per capire come un nuovo farmaco o una malattia possano influenzare il battito cardiaco. Tuttavia, misurare accuratamente il movimento usando immagini da microscopi è stato difficile.

In questo articolo, presentiamo un metodo per analizzare il movimento degli hiPSC-CMs osservando sequenze di immagini scattate al microscopio. Abbiamo convalidato il nostro software utilizzando un metodo testato e dimostrato come riesca a identificare con successo i cambiamenti nella posizione e nella velocità di questi tessuti cellulari cardiaci. Mostriamo anche come questo metodo possa misurare gli effetti di un particolare tipo di farmaco. Il software è facile da installare, funziona bene ed è integrabile in programmi Python già esistenti.

#La Necessità di Migliori Test per Farmaci Cardiaci

Le malattie cardiovascolari sono una causa significativa di morte in molti paesi. Lo sviluppo di nuovi farmaci per trattare queste malattie sta rallentando. Una delle principali sfide nella ricerca di nuovi farmaci cardiaci è la mancanza di test di laboratorio efficaci. Fortunatamente, l'uso degli hiPSC-CMs ha offerto un nuovo modo di sviluppare farmaci per il cuore. Questo approccio potrebbe portare a uno sviluppo più veloce e sicuro dei farmaci, riducendo la dipendenza dai test sugli animali e migliorando i design dei farmaci.

Testare la funzione delle cellule cardiache in condizioni di laboratorio è una parte essenziale dello sviluppo di nuovi farmaci. I test iniziali nel processo di sviluppo dei farmaci sono vitali, specialmente per misurare come funziona il cuore. È necessario avere metodi affidabili per osservare la meccanica della funzione cardiaca.

Oltre a testare nuovi farmaci, gli hiPSC-CMs possono anche aiutare a studiare le malattie genetiche del cuore. Molte di queste condizioni possono influenzare non solo i segnali elettrici nel cuore, ma anche la sua capacità di contrarsi. Quindi, è cruciale misurare i movimenti del cuore in modo accurato e coerente.

#Metodi per Misurare il Movimento delle Cellule Cardiache

Esistono diversi metodi per misurare il movimento degli hiPSC-CMs, ma la maggior parte ha limitazioni. Un metodo comunemente usato è la microscopia a forza atomica (AFM), che misura le proprietà meccaniche delle cellule applicando una forza in un singolo punto e osservando la reazione. Anche se efficace, l'AFM fornisce solo informazioni locali, necessitando di molti test per raccogliere dati più ampi sulle cellule.

Un altro approccio prevede la video microscopia. In questa tecnica, le cellule vengono registrate usando un microscopio, e i movimenti vengono determinati utilizzando tecniche di visione computerizzata. Un metodo di successo in questa categoria è chiamato block matching, che è stato utilizzato con successo per tracciare il movimento nei video dei tessuti di hiPSC-CM. Tuttavia, questo metodo dipende anche da marcatori nelle cellule, il che può limitarne l'applicazione.

La correlazione di immagini digitali (DIC) è un'altra opzione per analizzare le immagini video tracciando modelli e calcolando i movimenti superficiali. Questo metodo è stato utilizzato anche per indagare come si comportano gli hiPSC-CMs durante le contrazioni. Inoltre, si stanno iniziando a utilizzare approcci di apprendimento automatico per riconoscere automaticamente gli effetti di nuovi farmaci.

Un problema comune con la misurazione del movimento negli hiPSC-CMs è l'accesso al software necessario. Molti strumenti di analisi del movimento non vengono condivisi pubblicamente o sono creati in linguaggi di programmazione specializzati che non sono facili da usare per la maggior parte delle persone.

Recentemente, c'è stato un movimento verso la condivisione di alternative open-source nella video microscopia. Proponiamo una libreria Python che può essere facilmente installata e funziona con strumenti Python standard, permettendo una facile integrazione nei processi di analisi dei dati esistenti. La libreria utilizza metodi di visione artificiale consolidati per tracciare il movimento e può gestire grandi set di dati in modo efficiente. Offre anche un'interfaccia semplice per analizzare singoli set di dati.

#Fonti di Dati

Ogni video è composto da più immagini, con ciascuna immagine che ha una larghezza e un'altezza specifica in pixel. Inoltre, le immagini contengono anche metadati, tra cui timestamp e fattori di conversione.

#Processo di Stima del Movimento

Una registrazione video delle cellule può essere descritta come una serie di immagini. Nel tempo, le cellule possono muoversi, il che significa che un pixel in un'immagine può spostarsi in una nuova posizione nell'immagine successiva. Possiamo stimare questo movimento utilizzando tecniche matematiche, che ci aiutano a determinare come si comportano le cellule nel tempo.

In questo processo, scelgliamo un'immagine di riferimento e misuriamo il movimento in relazione ad essa. Ci sono metodi per tracciare il movimento dei pixel tra i fotogrammi, e possiamo calcolare quanto e rapidamente si muovono le cellule.

Per semplificare l'analisi dei dati, possiamo anche semplificare le informazioni riassumendo i dati di movimento in valori singoli che catturano comunque le caratteristiche essenziali del movimento.

#Algoritmi di Flusso Ottico

Per analizzare il movimento, abbiamo bisogno di algoritmi specifici che possano gestire due componenti del movimento. Ci sono diversi algoritmi standard disponibili per questo compito. Per la nostra analisi, abbiamo prima controllato alcuni metodi ben noti, come gli algoritmi di Lucas-Kanade e Farnebäck, tra gli altri. Ogni algoritmo ha i suoi punti di forza e di debolezza.

Per il nostro studio, abbiamo trovato il metodo Farnebäck come la migliore opzione poiché forniva i risultati più accurati con tempi di calcolo ragionevoli. Utilizzando questo algoritmo, siamo riusciti ad analizzare efficacemente il movimento degli hiPSC-CMs.

#Implementazione del Software

Il codice per analizzare il movimento è confezionato in una libreria chiamata mps-motion, che è aperta al pubblico. La libreria è creata in Python e utilizza OpenCV per gestire compiti di visione artificiale.

Il processo di analisi inizia con il Downsampling delle immagini per migliorare velocità ed efficienza. Successivamente, determiniamo il fotogramma di riferimento, eseguiamo l'algoritmo di flusso ottico per valutare lo spostamento, quindi applichiamo una maschera per filtrare i pixel non cellulari. Infine, calcoliamo i valori medi di movimento.

#Calcolo Paralello

L'analisi del movimento e il calcolo delle caratteristiche meccaniche si basano pesantemente sulla potenza di elaborazione e sulla memoria. Per grandi set di dati, è facile raggiungere i limiti di memoria di molti computer. Per affrontare questo, abbiamo utilizzato una libreria chiamata Dask, che consente il calcolo parallelo e gestisce grandi dati senza superare i limiti di memoria.

Per verificare l'efficacia del software, abbiamo confrontato i dati di movimento calcolati con soluzioni note ottenute da immagini manipolate. Questa verifica ci ha aiutato a confermare l'accuratezza del nostro tracciamento del movimento.

#Stima dello Spostamento e della Velocità

Abbiamo applicato il metodo di analisi del movimento a due set di registrazioni sperimentali, ciascuno ottenuto da configurazioni diverse. L'obiettivo era valutare quanto fosse sensibile l'analisi a vari fattori.

Utilizzando algoritmi riconosciuti, abbiamo identificato il movimento di base per ciascun set di dati e applicato filtri per concentrarci sui pixel rilevanti. Abbiamo notato che il Filtraggio ha avuto un impatto sulle misurazioni complessive.

#Effetti del Filtraggio

Per migliorare l'accuratezza dell'analisi, abbiamo applicato filtraggio per scartare i pixel con valori di spostamento ridotti. Abbiamo valutato come questo abbia influenzato i risultati complessivi. Il filtraggio è stato vantaggioso per i dati sulla velocità, aiutando a migliorare la qualità delle misurazioni.

Tuttavia, è necessario fare attenzione quando si filtra, poiché potrebbe anche rimuovere involontariamente dati utili relativi a cellule meno attive.

#Impatto del Downsampling

Analizzare immagini ad alta risoluzione può richiedere tempo. Pertanto, downsampling delle immagini può essere vantaggioso. Tuttavia, ridurre la risoluzione potrebbe portare a una perdita di dettagli. Abbiamo valutato l'equilibrio tra velocità e accuratezza a diversi livelli di downsampling.

Le nostre scoperte hanno suggerito che un downsampling del 50% forniva un buon compromesso, consentendo un'analisi efficiente in un breve lasso di tempo mantenendo livelli di accuratezza accettabili.

#Misurare gli Effetti dei Farmaci

Per valutare ulteriormente il sistema di analisi del movimento, lo abbiamo testato con due farmaci diversi: Omecamtiv mecarbil, che potenzia l'azione del muscolo cardiaco, e Bay K8644, che stimola i canali del calcio.

Abbiamo analizzato come questi farmaci influenzassero il movimento delle cellule cardiache a diverse dosi. I risultati hanno dimostrato che entrambi i farmaci aumentavano le misure chiave delle prestazioni delle cellule cardiache, confermando la loro efficacia.

#Conclusione

Abbiamo sviluppato un metodo efficiente per analizzare il movimento delle cellule cardiache in video ripresi con un microscopio. Il nostro software è stato convalidato utilizzando un set di dati controllato e ha funzionato bene con diversi algoritmi. Dalla nostra analisi, abbiamo concluso che il metodo Farnebäck era il più efficace per questo compito.

Abbiamo esplorato vari aspetti del processo di analisi utilizzando diversi set di dati. Il nostro focus sull'applicazione di filtri ha migliorato la qualità delle nostre misurazioni. Inoltre, abbiamo indagato i vantaggi del downsampling per migliorare la velocità di elaborazione dei dati.

Il nostro lavoro evidenzia l'importanza dell'analisi del movimento nello studio degli effetti dei farmaci sulle cellule cardiache, fornendo preziose informazioni per ulteriori ricerche. La natura open-source del nostro software garantisce che sia accessibile a tutti, permettendo l'integrazione in vari processi di analisi dei dati.

In sintesi, abbiamo stabilito un solido framework per analizzare il movimento delle cellule cardiache, contribuendo con strumenti preziosi per studiare gli effetti dei farmaci e i meccanismi delle malattie cardiache.