Как 3D-моделирование помогает исследовать сетчатку глаза в наномасштабе

Возможности Mimics Innovation Suite | Новый проводящий путь | Как анализировать анатомические объекты в наномасштабе? | Конфигурация нейронных синапсов зависит от строения | Итоги: кратко

Materialise Mimics – стандарт в анатомическом проектировании

Достижения технологий трехмерной печати, сканирования и обработки изображений продолжают повышать качество лечения пациентов по всему миру. Сегодня врачи и исследователи любой специализации, включая хирургию, восстановительную медицину и стоматологию, используют Materialise Mimics – комплексное программное обеспечение, предназначенное для анатомического проектирования, исследований и анализа. 

Модульный программный комплекс Mimics Innovation Suite – это универсальное ПО для преобразования графических 3D-данных (КТ, МРТ и ультразвуковых изображений) в высококачественные цифровые модели. Mimics Innovation Suite включает передовую технологию обработки данных, широчайший набор функций для анатомических измерений, эффективные CAD-инструменты для анатомического проектирования и 3D-печати, а также обеспечивает возможности создания точных моделей для конечно-элементного анализа (FEA) и гидродинамического моделирования (CFD).

Закажите консультацию 3D-экспертов

Mimics Innovation Suite – модульный программный комплекс для анатомического проектирования в НИОКР

Возможности Mimics Innovation Suite

• Получение 3D-модели внутренних органов или скелета человека (по данным КТ/МРТ) для наилучшего понимания анатомии.
• 3D-печать макетов для тестирования медицинских инструментов на анатомических моделях.
• Предоперационное планирование: виртуальное моделирование операций (определение хирургического подхода на основе анатомической модели, создание режущих плоскостей, путей сверления).
• Проектирование процессов сверления и вырезания, а также индивидуальных имплантатов, экзо- и эндопротезов.
• Анатомические исследования: от простых линейных, угловых или объемных измерений до сложного анализа деформаций методом конечных элементов или вычислений характеристик потоковых процессов.

Посмотрим, какие практические результаты можно получить с помощью Mimics. Один из многочисленных успешных примеров применения ПО – исследовательская работа в сфере офтальмологии и анатомии органов зрения, проведенная Хон-Лим Кимом и его коллегами из Медицинского колледжа Католического университета Кореи (Сеул).  

Новый проводящий путь

Глаза создают зрительный образ мира. Сетчатка глаза преобразует световые сигналы в электрические, обрабатывает их и передает в мозг. Однако, несмотря на значимость сетчатки, ее сложные строение и физиология по-прежнему остаются не до конца исследованными. Отчасти причина кроется в том, что для определения характеристик сетчатки требуется такая технология формирования изображения и анализа, которая могла бы фиксировать детали размером всего несколько десятков нанометров. В рамках этого исследования решение Mimics Innovation Suite помогло Киму и его коллегам воспользоваться иммунной электронной микроскопией для изучения нового проводящего пути зрительного анализатора.

Сетчатка глаза – часть центральной нервной системы. Она не только преобразует световые сигналы в электрические, но также играет важную роль при обработке сигналов. Параметры изображения (такие, как контур, контраст, цвет и движение) анализируются сетчаткой еще до передачи в мозг. Сложная нейронная сеть позволяет сетчатке параллельно обрабатывать колоссальные объемы сенсорной информации.

Рис. 1

Ким и его коллеги решили изучить функциональную связь между строением сетчатки и ее физиологией, определяющей такую вычислительную способность. До начала исследования специалисты обнаружили новый проводящий путь, который не совпадал с главным установленным принципом устройства сетчатки. В связи с этой находкой группа исследователей решила выяснить, насколько отличны нейронные синапсы (мостики между нейронами) на этом проводящем пути (рис. 1).

Как анализировать анатомические объекты в наномасштабе?

Основные трудности при сканировании нейронов (и любых других биологических материалов) обусловлены их размером и функциональной избирательностью. Синаптические элементы, которые Ким и соавторы хотели запечатлеть, по размерам не превышают несколько десятков нанометров. Кроме того, из-за функциональной избирательности возникает необходимость распознания разных типов нейронов, что требует от технологии формирования изображения превосходного разрешения и контраста. Исследователи решили воспользоваться иммунной электронной микроскопией.

Следующей задачей стало сопоставление характеристик нейронов и синапсов с их расположением в сетчатке. С помощью модулей Mimics Innovation Suite исследователи построили 3D-модель и воссоздали для анализа детальную копию ленточного синапса в сетчатке.

Конфигурация нейронных синапсов зависит от строения

Изображение на рис. 1 было получено с помощью иммунной электронной микроскопии и показывает маленький участок сетчатки глаза кролика. Каждая часть составляет 70-90 нм в толщину и подверглась иммуноцитохимической обработке, что обеспечило хорошие проводимость и контраст. Исследовали отсканировали около 36 частей по отдельности и настроили их ориентацию, объединив в стек изображений. На этот стек изображений была наложена маска. Затем его импортировали в Mimics Innovation Suite и, как показано на рис. 2, преобразовали в 3D-модель.

Рис. 2

3D-модель отображает тип нейронов под названием «ON-колбочковый биполяр» (ON cone bipolar cell). В прошлом считалось, что ON-биполяры образовывали синапс с другими нейронными клетками только в определенных местах, а именно на ON-слое (ON layer), или sublamina b. Этот принцип устройства сетчатки считался определяющим. Тем не менее, Ким и соавторы подтвердили предыдущие исследования, показывающие, что определенные ON-биполяры нарушают этот принцип и формируют синапсы в других местах, а именно на так называемом OFF-слое (OFF layer), или sublamina a. Стрелки на рис. 1 отмечают две синаптические ленты ON- колбочкового биполяра на OFF-слое.

Рис. 3

Основной задачей исследования стало определение характеристик синапсов ON- биполяров в двух разных местах – на ON- и OFF-слоях. На рис. 3 показаны синаптические ленты на ON- и OFF-слоях, извлеченные из 3D-модели на рис. 2. Очевидна существенная разница в их устройстве. Исследователи также добились успехов в определении их физических размеров в наномасштабе, основываясь на 3D-модели.

Итоги: кратко

Авторы исследования применили программный продукт Materialise Mimics Innovation Suite, позволивший определить характеристики синапсов отдельных нейронов сетчатки глаза. Рабочий процесс включал следующие этапы:

1. преобразование изображений, полученных путем электронной микроскопии, в точную 3D-модель;

2. визуализация функциональной связи между разными нейронами и синапсами;

3. проверка точности слайсинга;

4. расчет и сравнение синаптической продуктивности.

Статья опубликована 20.01.2021 , обновлена 08.02.2022