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圖像分析技術可更好地了解心臟細胞缺陷

在美國和其他工業化國家,心臟病是主要的死亡原因,許多患者面臨的治療選擇有限。幸運的是,干細胞生物學使研究人員能夠產生大量的心肌細胞,這些細胞構成了心臟或心肌,并且有潛力用于先進的藥物篩選和基于細胞的療法中。

這些干細胞生成的心肌細胞的陷阱之一是它們不代表成年的人類心肌細胞,但是在不進行進一步干預的情況下仍不成熟。另外,當前的圖像分析技術不允許研究人員分析不成熟細胞典型的異質,多方向,橫紋肌纖維,以確定何時有新的干預措施促使細胞組織。

在AIP Publishing的《應用物理雜志》上,研究人員展示了一種算法,該算法將梯度方法與快速傅里葉變換,掃描梯度傅里葉變換或SGFT技術相結合,以相當高的準確性量化心臟細胞中的肌原纖維結構。肌原纖維是肌肉細胞的細長收縮單位。

該論文的作者溫迪·克朗說:“如果看成年人的心臟組織,一切都不會完全對齊。一切都不會像書架那樣整齊而整齊地堆疊。”“結構更加復雜。我們希望能夠量化組織。”

這種水平的分析,結合對細胞突變影響的新研究,有可能產生關于肌原纖維生成和各種心肌病潛在機制的新見解,這使心肌更難將血液泵入其余部分的身體。

克羅恩說:“在某些心臟疾病中存在肌原纖維紊亂。”“利用我們的技術,我們可以量化混亂,從而更好地了解心臟細胞疾病的嚴重性。”

這種新方法可以檢測和量化的異質條紋圖案出現在生物學和其他地方的無數其他情況下。例如,SGFT技術可以清楚地檢測出乳腺組織活檢組織中膠原組織和方向的分布,這很重要,因為患有癌癥的乳腺組織具有更有組織的膠原結構。如先前的研究顯示,乳腺癌組織中膠原纖維的形態是腫瘤惡性性的強烈預后指標。

SGFT技術還可潛在地用于量化源自干細胞的早期神經元的橫紋圖案。

“我們的代碼也可以量化神經玫瑰花結的組織,” Crone說。

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