Please use this identifier to cite or link to this item: http://hdl.handle.net/1843/42241
Type: Tese
Title: CONTRACTIONWAVE: Software baseado em fluxo óptico denso para quantificar a contratilidade celular
Other Titles: CONTRACTIONWAVE: Dense optical flow software to quantify cellular contractility
Authors: Sérgio Ricardo Aluotto Scalzo Júnior
First Advisor: Silvia Carolina Guatimosim Fonseca
First Co-advisor: Ubirajara Agero Batista
First Referee: Stêfany Bruno de Assis Cau
Second Referee: Danilo Roman Campos
Third Referee: Antônio José Natali
metadata.dc.contributor.referee4: Flávio Augusto de Melo Marques
Abstract: A quantificação da contratilidade dos cardiomiócitos é uma tarefa biomédica essencial e uma etapa fundamental na compreensão dos mecanismos envolvidos na patogênese da doença cardíaca. No entanto, medidas precisas e reprodutíveis são dificultadas por vários fatores inerentes às opções de software disponíveis atualmente. Por tanto, o presente trabalho tem por objetivo desenvolver uma tecnologia inovadora para quantificar a biomecânica dos cardiomiócitos por meio de um open-source software escrito em linguagem Python. Foram utilizadas imagens celulares obtidas em microscópio de campo claro e processadas pelo método de fluxo óptico denso. Para validar a eficiência do software, tratamos células de camundongos e ratos machos adultos (12 semanas), neonatais (1-3 dias) e cardiomiócitos derivados de células-tronco pluripotentes induzidas por humanos (hiPSCM) com drogas que possuem efeitos bem definidos nos parâmetros de contratilidade (isoproterenol ou verapamil). A análise estatística foi realizada por meio de ANOVA e Teste t student, utilizando p <0,05. Desse modo, desenvolvemos uma plataforma o CONTRACTIONWAVE (CW), um open-source software escrito em linguagem Python que combina em uma única plataforma um método robusto para adquirir, visualizar, analisar e quantificar parâmetros de contratilidade de células cardíacas em diferentes estágios de desenvolvimento. CW apresenta características inovadoras: 1) o algoritmo de fluxo óptico denso torna o programa mais sensível; 2) CW pode detectar automaticamente os parâmetros de velocidade média de contração-relaxamento e a frequência de contração; 3) A interface do CW foi projetada para usuários que não são especialistas na área cardiovascular, o que permite atingir, portanto, um público amplo; 4) CW fornece um novo recurso que permite a visualização simultânea da imagem da célula e do gráfico de contração celular. Os cardiomiócitos adultos, neonatais e hiPSCM, tratados com ISO ou VERA, mostraram uma diminuição significativa no tempo de contração, relaxamento e tempo total de contração-relaxamento (ms). Apenas as células tratadas com VERA apresentaram diminuição na Velocidade Máxima de Contração (µm/s) e Velocidade Máxima de Relaxamento (µm/s) enquanto o ISO aumentou. Da mesma forma, ISO e VERA induziram efeitos opostos na área de encurtamento (µm²). Cardiomiócitos adultos provenientes de um modelo de hipertensão mostraram um aumento no tempo de contração. Em conjunto, nossos dados mostram que o CONTRACTIONWAVE é um software de alto desempenho para analisar parâmetros de contração celular, proporcionando uma maior rapidez em testes de drogas, modelagem de doenças e o avanço da pesquisa básica na área cardíaca.
Abstract: Quantification of cardiomyocyte contractility is an essential biomedical task and a key step in understanding the mechanisms involved in the pathogenesis of cardiac disease. However, accurate and reproducible measurements are hampered by several factors inherent to the software options currently available. Therefore, our goal was to develop an innovative technology to quantify the biomechanics of cardiomyocytes through robust open-source software written in Python language. We used cell images obtained from bright field microscope, and processed by dense optical method. To validate the software efficiency, we exposed male adult (12 weeks), neonatal (1-3 days) and Human-induced pluripotent stem cell-derived cardiomyocytes (hiPSCM) to drugs known to affect contractility (Isoproterenol or Verapamil). Statistical analysis was performed using ANOVA and Test t student, using p<0.05. Thus, we developed CONTRACTIONWAVE (CW), an open-source software written in Python language that combines in a single platform a robust method to acquire, visualize, analyze, and quantify contractility parameters of cardiac cells at different developmental stages. CW presents innovative features: 1) the Dense optical flow algorithm makes the program more sensitive; 2) CW can automatically detect contraction-relaxation average speed parameters and frequency; 3) CW interface was designed for users that are not a specialist in the cardiovascular field, therefore achieving a wide audience; 4) CW provides a novel visualization feature that permits simultaneous viewing of the cell image and the contraction waves. Adult, Neonatal and hiPSCM cardiomyocytes, treated with ISO or VERA, showed a significant decrease in Contraction Time, Relaxation and Total Contraction-Relaxation (ms). Only cells treated with VERA showed a decrease in the Maximum Contraction Speed (µm/s) and Maximum Relaxation Speed (µm/s) while the ISO increased. Likewise, ISO and VERA induced opposite effects in the shortening area (µm²). Cardiomyocytes from a hypertension model showed an increase in contraction time. Taken together, our results shows that CONTRACTIONWAVE is a high power open-source software to analyze cardiac contraction parameters, streamlining drug testing, disease modeling and advancing basic research in the cardiac.
Subject: Fisiologia
Miócitos Cardíacos
Contração Miocárdica
Processamento de imagens
Fluxo óptico
Software
language: por
metadata.dc.publisher.country: Brasil
Publisher: Universidade Federal de Minas Gerais
Publisher Initials: UFMG
metadata.dc.publisher.department: ICB - DEPARTAMENTO DE FISIOLOGIA E BIOFÍSICA
metadata.dc.publisher.program: Programa de Pós-Graduação em Ciências Biológicas - Fisiologia e Farmacologia
Rights: Acesso Aberto
metadata.dc.rights.uri: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/3.0/pt/
URI: http://hdl.handle.net/1843/42241
Issue Date: 3-Nov-2021
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