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對小鼠肺組織進行高對比度快速成像，可以對肺血管系統(tǒng)的內(nèi)皮網(wǎng)絡和支持細胞進行可視化研究。
本文介紹了在小鼠肺標本中如何利用THUNDER Imager 3D Cell Culture熒光顯微鏡和即時光學解析（ICC）技術(shù)有效地研究控制肺血管形成和維持的細胞和分子機制，以及當肺血管疾病發(fā)生時出現(xiàn)的相應問題。肺血管系統(tǒng)是由內(nèi)皮細胞組成的分支管狀網(wǎng)絡，這些內(nèi)皮細胞排列在血管上，和支持細胞構(gòu)成了血管壁。
從健康角度來看，識別在肺動脈、靜脈和毛細血管發(fā)育過程中形成肺血管的細胞群類型是很有趣的，有助于它們的維持和修復，以及研究這些細胞的行為和調(diào)控信號。
小鼠肺組織圖像：（左）原始寬場圖像和（右）使用Instant Computational Clearing（ICC）技術(shù)后的THUNDER高清圖像。圖片來源：美國加利福尼亞州Ross Metzger博士。
簡 介
肺血管疾病的研究涉及多種方法來探索影響疾病的細胞和分子程序[1，2]。肺血管從胚胎期開始發(fā)育，并在出生后繼續(xù)。肺的支管網(wǎng)絡由內(nèi)皮細胞和支持細胞組成。為了更好地了解血管疾病，科學家研究了形成肺血管的細胞，以及那些有助于血管修復的細胞[1，2]。
由于管狀結(jié)構(gòu)，以及肺標本很容易有數(shù)百微米厚，因此可視化內(nèi)皮細胞和支持細胞網(wǎng)絡的發(fā)育以及血管系統(tǒng)的維持jiju挑戰(zhàn)。此處的報告結(jié)果展示了如何使用THUNDER Imager 3D Cell Culture顯微鏡，在小鼠肺組織中有效研究肺血管疾病的機制[3，4]。
挑 戰(zhàn)
在肺組織成像時想要獲得真實結(jié)果，擁有一種可以快速獲取高對比度三維圖像的解決方案非常關(guān)鍵，確保其中的重要細節(jié)得到清晰呈現(xiàn)。傳統(tǒng)的寬場顯微鏡能夠?qū)@些厚標本的大面積成像，這種顯微鏡速度快，檢測靈敏度高，但由于非焦信號的干擾，圖像模糊，對比度顯著降低[3，4]。
方 法
使用THUNDER Imager 3D Cell Culture顯微鏡對小鼠肺部標本進行成像。使用FITC、Cy3以及Alexa 633對標本進行免疫染色。為了可視化整個肺組織標本，使用20x Plan Fluo Apo 0.4 NA（數(shù)值孔徑）物鏡以及三個熒光通道。為覆蓋280µm厚度的樣品，采集的圖像顯示為由115層光學切片組成的擴展景深（EDoF）投影。
結(jié) 果
THUNDER Imager 3D Cell Culture可以快速獲取肺組織的三維圖像，然后通過Instant Computational Clearing（ICC）技術(shù)去除寬場圖像中會降低對比度的模糊信號（參見圖1）[3，4]。ICC可以呈現(xiàn)肺組織圖像中的精細結(jié)構(gòu)和細胞水平分辨率，以研究影響肺血管疾病的發(fā)育、維持和修復活動[1，2]。
整個組織圖像采集時間約1min（參見圖1）。
圖1：小鼠肺組織標本的擴展景深（EDoF）投影：A) 原始寬場圖像，B) Instant Computational Clearing（ICC）后的高清圖像。
圖片來源：美國加利福尼亞州Ross Metzger博士。
結(jié)
論
使用THUNDER Imager顯微鏡的Instant Computational Clearing（ICC）技術(shù)[3，4]可以對小鼠肺血管疾病相關(guān)的細胞機制進行有效研究。因為與傳統(tǒng)的寬場成像相比，該技術(shù)顯著提高了圖像對比度。
References：（上下滑動查看更多）
1.L.C. Steffes, A.A. Froistad, A. Andruska, M. Boehm, M. McGlynn, F. Zhang, W. Zhang, D. Hou, X. Tian, L. Miquerol, K. Nadeau, R.J. Metzger, E. Spiekerkoetter, M.E. Kumar, A Notch3-Marked Subpopulation of Vascular Smooth Muscle Cells Is the Cell of Origin for Occlusive Pulmonary Vascular Lesions, Circulation (2020) vol. 142, no. 16, pp. 1545–1561, DOI: 10.1161/CIRCULATIONAHA.120.045750.
2.M. Boehm, X. Tian, Y. Mao, K. Ichimura, M.J Dufva, K. Ali, S. Dannewitz Prosseda, Y. Shi, K. Kuramoto, S. Reddy, V.O. Kheyfets, R.J. Metzger, E. Spiekerkoetter, Delineating the molecular and histological events that govern right ventricular recovery using a novel mouse model of pulmonary artery de-banding, Cardiovascular Research (2019) vol. 116, iss. 10, pp. 1700–1709, DOI: 10.1093/cvr/cvz310.
3.J. Schumacher, L. Bertrand, THUNDER Technology Note: THUNDER Imagers: How Do They Really Work? Science Lab (2019) Leica Microsystems.
4.L. Felts, V. Kohli, J.M. Marr, J. Schumacher, O. Schlicker, An Introduction to Computational Clearing: A New Method to Remove Out-of-Focus Blur, Science Lab (2020) Leica Microsystems.
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