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Das Protokoll beschriebenen Einzelheiten ein experimentelles Verfahren, um rote Blutzellen (RBC) Aggregate unter einer kontrollierten und konstanten Scherrate zu quantifizieren, auf Basis von Bildverarbeitungstechniken. Das Ziel des Protokolls ist es, RBC Aggregatgrößen an den entsprechenden Schergeschwindigkeit kontrolliert mikrofluidischen Umwelt beziehen.
Blut als nicht-Newtonsche Biofluid, stellt die Gegenstand zahlreicher Studien im Hämorheologie Feldes. Blutbestandteile sind rote Blutkörperchen, weiße Blutkörperchen und Blutplättchen, die im Blutplasma suspendiert sind. Aufgrund der Fülle der RBCs (40% bis 45% des Blutvolumens) diktiert ihr Verhalten, das rheologische Verhalten von Blut besonders in der Mikrozirkulation. Bei sehr niedrigen Scherraten werden RBCs gesehen zu montieren und Form Entitäten, die als Aggregate, die das nicht-Newtonsche Verhalten von Blut bewirkt. Es ist wichtig, die Bedingungen der Granulatbildung zu verstehen, um die Rheologie des Blutes in die Mikrozirkulation zu verstehen. Das hier beschriebene Protokoll beschreibt die experimentelle Vorgehensweise, um die RBC-Aggregate in der Mikrozirkulation unter konstanten Scherrate quantitativ zu bestimmen, basierend auf Bildverarbeitung. Zu diesem Zweck werden RBC-Suspensionen geprüft und 120 x 60 & mgr; m Poly-Dimethyl-Siloxan (PDMS) Mikrokanäle analysiert. Die RBC-Suspensionen sind entregnete es mit einem zweiten Fluid, um eine lineare Geschwindigkeitsprofil innerhalb des Blutschicht zu erhalten und somit eine Vielzahl von konstanten Scherraten. Die Schergeschwindigkeit ist mit einem Mikro Particle Image Velocimetry (μPIV) Systems bestimmt, während RBC Aggregate werden mit einer Hochgeschwindigkeitskamera sichtbar gemacht. Die der RBC Aggregate aufgenommenen Videos unter Verwendung von Bildverarbeitungstechniken, um die Aggregatgrößen basierend auf den Bildern Intensitäten zu bestimmen.
Rote Blutkörperchen (Erythrozyten) spielen eine entscheidende Rolle bei der Bestimmung des rheologischen Verhaltens von Blut. Sie sind fast einzigartig für die besonderen Eigenschaften von Blut in vitro und in vivo verantwortlich ist. Unter physiologischen Bedingungen RBCs besetzen 40% bis 45% des Blutvolumens. Der Mikrozirkulation, RBCs nur besetzen bis zu 20% des Blutvolumens durch kleinere Gefäßdurchmesser und dem Plasma skimming effect 1. Dieses Phänomen der Plasmareduktion in der Mikrozirkulation als Fahraeus Wirkung bekannt. Bei niedrigen Schergeschwindigkeiten sind RBCs in der Lage über die Bridge und bilden eine oder dreidimensionale Strukturen genannt "Geldrollen" oder Aggregaten, die damit verbundenen Auswirkungen auf die nicht-Newtonsche Verhalten von Blut. Jedoch ist der Mechanismus der RBC Aggregation nicht vollständig verstanden. Zwei Theorien existieren, um die Aggregation von Erythrozyten zu modellieren: die Überbrückung von Zellen Theorie aufgrund der Quervernetzung der Makromoleküle 2 und dem Kraft attraktion Theorie durch Verarmung der Moleküle aufgrund der osmotischen Gradienten 3 verursacht.
Typischerweise ist für menschliches Blut, Aggregate bilden bei sehr niedrigen Scherraten 4 im Bereich von 1 bis 10 s -1 aufweist. Oberhalb dieses Bereichs neigen Erythrozyten zu zerlegen und separat zu fließen innerhalb des Gefäßes.
Das Verständnis der Bedingungen der Aggregate Bildung eines großen Wert auf die Hämorheologie Bereich in Bezug auf die Definition rheologische Verhalten Blut. Diese Aggregate werden oft an der Makrozirkulation Niveau (> 300 & mgr; m Durchmesser) 5 zu sehen. An diesem Maßstab wird Blut als Newtonsche Flüssigkeit und einer homogenen Mischung berücksichtigt. Jedoch werden diese Aggregate seltener im Kapillarebene (4-10 & mgr; m im Durchmesser) zu sehen sind und in der Regel ein Hinweis auf pathologische Zustände wie Diabetes 6 und Fettleibigkeit. Andere pathologische Zustände, die verändern könnten RBC Aggregation gehören entzündlich oder infektiös Bedingungenkardiovaskuläre Erkrankungen wie Bluthochdruck oder Arteriosklerose, genetischen Erkrankungen und chronische Erkrankungen 7. Daher steht die RBC Aggregationsmechanismus und Analysieren dieser Entitäten (durch Definition einer Beziehung zwischen der Größe dieser Aggregate und der Strömungsverhältnisse) könnte zum Verständnis der microrheological Verhalten von Blut führen und somit in Beziehung zu klinischen Anwendungen.
RBC Aggregate kann durch verschiedene Faktoren wie der Hämatokrit (Volumen von RBCs in Blut), der Scherrate, des Gefäßdurchmessers, der RBC-Membransteifigkeit und dem Suspendiermedium Zusammensetzung 8-10 verändert werden. Daher werden kontrollierten Bedingungen, um die RBC-Aggregate effektiv zu analysieren erforderlich. Mehrere Verfahren sind in der Lage, die Aggregatbildung durch statische Messungen Aggregation (Aggregationsindex) zu analysieren, die relevanten Informationen über Blut Verhalten bietet. Diese Verfahren umfassen unter anderem die BlutsenkungsgeschwindigkeitVerfahren 11, die Lichtübertragungsverfahren 12, die Lichtreflexionsverfahren 13 und die niedrige Scherviskosität Verfahren 14.
Einige Studien haben versucht, RBC Aggregation untersuchen und bestimmen den Grad der Aggregation in kontrollierten Strömungsverhältnissen 15-17. Allerdings sind diese Studien indirekt untersuchen RBC Aggregatgrößen durch Bestimmen des Verhältnisses der belegten Raum in einem Schersystem gemessen basierend auf mikroskopische Blutbilder die Informationen über den Grad der Aggregation als auch der lokalen Viskosität.
Wir stellen daher ein neues Verfahren, um direkt zu quantifizieren RBC-Aggregate in der Mikrozirkulation, dynamisch, unter kontrollierten und konstanten Scherraten. RBC-Suspensionen werden mitgerissen, in einem doppelten Y-Mikrokanal (wie in Figur 1 dargestellt), mit einer phosphatgepufferten Salzlösung (PBS) somit die Schaffung einer Scherströmung in der Blutschicht. Innerhalb dieser Blutschicht eine konstante Shear Rate erhalten werden kann. Die RBC-Suspensionen bei verschiedenen Hämatokrit (H) Ebenen (5%, 10% und 15%) und unter verschiedenen Scherraten (2-11 sec -1) getestet. Die Blutgeschwindigkeit und Schergeschwindigkeit werden mit einem Mikro Particle Image Velocimetry (μPIV) System, während die Strömung visualisiert mit einer Hochgeschwindigkeitskamera bestimmt. Die erhaltenen Ergebnisse werden dann mit einem MATLAB-Code basierend auf den Bildintensitäten, um die RBCs erfassen und Aggregatgrößen verarbeitet.
Blut von gesunden Personen mit Zustimmung der Ethikkommission der Universität Ottawa (H11-13-06) gesammelt.
1. Mikrokanal Fabrication
Die Mikrokanäle werden basierend auf den Standard-Photolithographieverfahren 18 hergestellt.
2. Blut Vorbereitung
3. Flüssigkeiten Vorbereitung
Führen Sie zwei Flüssigkeiten im Doppel Y-Mikrokanal: RBC-Suspensionen und PBS.
4. Aggregates Größenmessungen
5. Fluidgeschwindigkeit und Schergeschwindigkeit Messungen
Bestimmen Sie die Strömungsgeschwindigkeit und damit die Schergeschwindigkeit mit einem μPIV System.
Ein Beispiel der Zwei-Fluid-Strömung in der doppelten Y-Mikrokanal ist in Abbildung 2 für die menschliche RBCs bei 5%, 10% und 15% Hämatokrit suspendiert und bei 10 & mgr; l / h fließt gezeigt ist. Figur 3 zeigt den Unterschied in der Aggregatgrößen, wenn die Strömung in dem Kanal wird aus 10 & mgr; l / h bis 5 & mgr; l / h für einen Hämatokrit von 10% reduziert. Dies ergibt eine qualitative Vorstellung von der Grße der Aggregate beim Variieren der Hämatokrit und der Schergeschwindigkeit, Fig. 5 folgt der Verschiebung der vier menschlichen RBC Aggregate, in drei aufeinanderfolgenden Rahmen, die eine qualitative Messung der Kamerageschwindigkeit erforderlich ist, und qualitative Vorstellung vom Aggregate Verteilung innerhalb jedes Rahmens. In Abbildung 5 sind die kleine Aggregate (mit 8 oder weniger voraus Erythrozyten) in blau dargestellt, während mittlere Aggregate (von 9-30 geschätzt, Erythrozyten) und große Aggregate (größer als 30 geschätzt, RBC) in grün und rot dargestellt.
Die Geschwindigkeitsprofile der verschiedenen RBC-Suspensionen im Kanal sind in Figur 7, wo die roten, blauen und grünen Kurven stellen die Geschwindigkeitsprofile der RBCs bei 5%, 10% und 15% Hämatokrit suspendiert angezeigten jeweils. Im Vergleich mit den Geschwindigkeitswerten der RMS-Fehler der Geschwindigkeit, auch in Figur 7 für jede RBC-Suspension angezeigt wird, relativ klein sind, was die Genauigkeit der Geschwindigkeitsmessung, und daher Scherraten. Den Schnittstellen werden als "E" bezeichnet und als die durchgezogenen Linien in derselben Figur gezeigt.
Die entsprechenden Schergeschwindigkeiten für die verschiedenen RBC-Suspensionen (basierend auf der Geschwindigkeitsprofile und der Blutschichtdicke) sind in Tabelle 1 dargestellt. Die durchschnittliche Aggregatgrößen für jeden der RBC-Suspensionen bestimmt, basierend auf dem Bildverarbeitungsverfahren, um die Erfassungs Bereich der RBC-Aggregate sind in Figur 9 gezeigt, als FunktIonen des entsprechenden Scherrate. Ein Beispiel der Verteilung der Prozentsatz der RBCs in jedem Aggregat wird in 6 gezeigt. Die Aggregatgrößen werden als eine geschätzte Anzahl von RBC in den Aggregaten dargestellt.
Abbildung 1. Double Y-Mikrokanalkonfiguration und Eintrag Flüssigkeiten. Blut tritt in die erste Zweigstelle in Q = 2 & mgr; l / h, während PBS in den zweiten Zweig bei Q = 8 & mgr; l / Std. Bitte klicken Sie hier, um eine größere Version dieser Figur zu sehen.
Abbildung 2. Menschen RBC-Suspension bei verschiedenen Hämatokrit. Die Figur stellt aufgenommenen Bilder der menschlichen RBC-Suspensionen bei fließenden bei Q = 10 & mgr; l / h (A) 5% (B)10% und (C) 15% Hämatokrit. Bitte klicken Sie hier, um eine größere Version dieser Figur zu sehen.
Abbildung 3. Menschen RBC-Suspension bei verschiedenen Fließgeschwindigkeiten. Die Figur stellt aufgenommenen Bilder der menschlichen roten Blutkörperchen bei 10% Hämatokrit H ausgesetzt fließt (A) Q = 10 & mgr; l / h und (B) Q = 5 & mgr; l / Std. Bitte klicken Sie hier um eine größere Version dieser Figur zu sehen.
Abbildung 4. Flussdiagramm des Bildverarbeitungsprogramm für die Gesamterfassung verwendet. Die gezeigten beschreiben die grundlegende Methodik Schritte. Die Qualität des Bildes wird verbessert, um C in ein Binärbild onverted. Die Aggregate werden erkannt und auf der Grundlage ihrer jeweiligen Größen gekennzeichnet. Bitte klicken Sie hier, um eine größere Version dieser Figur zu sehen.
Abbildung 5: Rgb-Farben und Nettobewegung der verschiedenen menschlichen RBC Aggregate in drei aufeinanderfolgenden Rahmen. Die Abbildung zeigt die Nettobewegung von vier in drei aufeinander folgenden Frames an (A) t = 0 ms, (B) t = 60 ms erkannt und Aggregate (C) t = 120 ms. Die große Aggregate (> 30 geschätzt Erythrozyten), mittlere Aggregate (9-30 geschätzt Erythrozyten) und kleine Aggregate (<8 geschätzt Erythrozyten) sind rot, grün und blau dargestellt. Jedes der detektierten Aggregate sind mit einem schwarzen Kreis gekennzeichnet._blank "> Bitte klicken Sie hier, um eine größere Version dieser Figur zu sehen.
Abbildung 6. RBC Aggregatgrößenverteilung von 10% H RBC-Suspension für verschiedene Durchflussraten. Aggregatgrößenverteilung für Blutproben mit 10% H ausgesetzt, bei Q = 10 fließt und 5 ul / h. Bitte klicken Sie hier, um eine größere Version zu sehen von dieser Figur.
Abbildung 7. Geschwindigkeitsprofil Vergleich für verschiedene Hämatokrit. Die Geschwindigkeitsprofile sind für Erythrozyten in Plasma bei 5% H (rot), 10% H (blau), 15% H (grün) und Simulation 19 (durchgezogene Linie) für die aufgehängt gezeigt 120 x 60 & mgr; m Doppel Y-Mikrokanal mit einem Q = 10 & mgr; l / h. Die Schnittstelle Standort wird durch E für die bezeichneteExperimente. Die entsprechenden RMS-Fehler der verschiedenen Geschwindigkeitsprofilen angezeigt. Bitte klicken Sie hier, um eine größere Version dieser Figur zu sehen.
Abbildung 8. Hintergrundbild für die verschiedenen RBC-Suspensionen und Abgrenzung des Blutschichtdicke. Die Abbildung zeigt die Begrenzung des Blutschichtdicke der RBC-Suspensionen bei 10 & mgr; fließt / h bei (A) 5%, (B suspendiert ) 10% und (C) 15% H. Bitte klicken Sie hier, um eine größere Version dieser Figur zu sehen.
Figure 9. Durchschnittliche Aggregatgrößen in Abhängigkeit von den entsprechenden Scherraten. Die Ergebnisse werden für die verschiedenen RBC-Suspensionen bei 5% (A), 10% (B) und 15% H (C) fließt bei Q = 10 & mgr; l / h erhalten. Bitte klicken Sie hier, um eine größere Version dieser Figur zu sehen.
Hämatokrit | Durchfluss (ul / h) | Scherrate (s -1) |
5% | 10 | 11.02 |
5% | 5 | 5.36 |
10% | 10 | 8.17 |
10% | 5 | 4.47 |
15% | 10 | 7.41 |
15% | 5 | 2.51 |
Tabelle 1 Schergeschwindigkeit Werte für verschiedene Blutfluss Fällen. Die Scherrate Werte werden unter Verwendung der μPIV Daten- und Bildverarbeitungsergebnisse für verschiedene RBC-Suspensionen mit 5%, 10% und 15% H erhalten, bei Q = 10 & mgr; l / h fließt und Q = 5 & mgr; l / h beträgt.
Unter Verwendung der vorliegenden Methode ist es möglich, qualitativ und quantitativ analysiert die RBC-Aggregate unter verschiedenen Strömungsbedingungen und Hämatokritwerten. Für die erfolgreiche Prüfung und Aggregat Detektion ist es von entscheidender Bedeutung, um den entsprechenden Geschwindigkeitsverhältnis zwischen den beiden Fluiden an der Mikrokanaleintrag zu bestimmen. Dieses Verhältnis ist sehr wichtig, um eine optimale Blutschichtdicke, wo das Geschwindigkeitsprofil quasi lineare 19 erhalten.
Ein weiterer wichtiger Faktor für die erfolgreiche Prüfung ist eine gute Bildqualität. In der Tat, da das Verfahren auf der Bildverarbeitung basiert, ist es sehr wichtig, um einen Kontrast zwischen der Hintergrundbild (der Flüssigkeit im Inneren des Kanals) und der zu erfassenden Partikel haben. Hier, wie in den 2 und 3 gezeigt ist, erscheinen die Teilchen dunkler als der Hintergrund, die im Aggregat Detektions hilft sein. Der wichtigste Parameter für die Bildverarbeitungstechnik prüfen, ist die threshold Wert. Daher, basierend auf dem Kontrast erhalten ist es wichtig, den optimalen Schwellenwert, wo alle Aggregate werden in Betracht gezogen werden, wie in 5 gezeigt zu wählen. Die vorliegende Bildsegmentierung für diese Untersuchung verwendet wird, wird weit verbreitet für eine Zellenerfassung und Zählen verwendet 25- 27. Wenn die Qualität des Bildes ist nicht wie gewünscht, und ein globaler Schwellenwert nicht geeignet ist, kann man einen anderen Algorithmus, um den optimalen Schwellenwert zu ermitteln, wie Otsu-Verfahren 28 oder einer adaptiven Schwellenwertmethode (Diskretisierung des Bildes und Erhalt einer lokalen Schwelle für jeden diskretisierten Fenster).
Ein weiterer Faktor zu berücksichtigen, ist der Skalierungsfaktor für eine korrekte Konvertierung von Pixel um.
Mit dem richtigen Umrechnungsfaktor kann man den Durchmesser und die Dicke von einem RBC, die dazu dienen, um die Aggregatgrößenverteilung zu bestimmen, zu bestimmen (basierend auf dem geschätzten number von Erythrozyten in jedem Aggregat). Je nach Orientierung der Aggregate ordnungsgemäßen Berechnung der Fläche auf einem RBC (Frontal- oder Seitenansicht). Wie in Abschnitt 4 (Schritt 4.4.1) erwähnt, ist es wichtig, die richtige Belichtungszeit der Kamera und die Bildrate zu bestimmen, um sicherzustellen, dass die dynamischen Eigenschaften der Aggregate zwischen jedem aufeinanderfolgenden Rahmen erfasst. Dieser Wert wird von der Strömungsgeschwindigkeit verwendet, beim Erwerb der Messungen. Mehrere andere Faktoren müssen berücksichtigt werden, wenn den Erwerb Ergebnisse mit dem μPIV System genommen werden und sind deutlich in der Studie von Pitts und Fenech 20 diskutiert.
Die Methodik wurde erfolgreich an mehreren RBC-Suspensionen bei verschiedenen Hämatokrit fließt getestet. Aufgrund der Begrenzung der Bildverarbeitungstechnik und der Mangel an Kontrast zwischen den Bildhintergrund und der Aggregate ist es jedoch schwierig zu ermitteln die RBC-Aggregate für höhere Hämatokritwerte (20% bis 45%). In der Tat, wie erwähntZuvor ist die Bildqualität entscheidend für diese Methodik.
Mit diesem Protokoll können die RBC Aggregatgrößen in einer kontrollierten Mikrofluidik-Vorrichtung gemessen werden und daher ist es möglich, Informationen über RBC Aggregation dynamisch in die Mikrozirkulation für eine Reihe von physiologischen Scherraten zu erzielen und zu erhalten, die RBC Aggregatgrößen. Es ist auch möglich, numerische und experimentelle Untersuchungen von Blutrheologie ergänzen und betreffen die Aggregatgrößen und des Verhaltens, klinische und pathologische Studien.
Die Autoren haben nichts zu offenbaren.
Diese Arbeit wurde von der Natural Sciences and Engineering Research Council of Canada unterstützt. Mikrofabrikation wurde mit Unterstützung der McGill Nanotools Microfab Anlage an der McGill Universität und der Abteilung für Elektronik an der Carleton University durchgeführt.
Name | Company | Catalog Number | Comments |
SU8-50 epoxy based negative Photo-resist | MicroChem Corp. | ||
SU8-50 developer | MicroChem Corp. | ||
Poly(dimethylsiloxane) (PDMS) Sylgard-184 | Dow-Corning | 3097358-1004 | |
PE-50 series Plasma system | Plasma Etch | PE-50 series | |
Blood collection tubes with K2-EDTA (ethylenediaminetetraacetic acid) | FisherSci | B367861 | |
Centrifuge, i.e. Thermo Scientific CL2 | Thermo Scientific | 004260F | |
Poshpate buffered saline (PBS) | Sigma Aldrich | P5368-10PAK | |
Tracer fluorescent particles solution (15 ml) | FisherSci | R800 | |
Aggregometer | RheoMeditech | Rheo Scan AnD300 | |
Glass syringes (50 µl) | Hamilton | 80965 | |
Tubing (Tygon) | FisherSci | AAA00001 | |
High speed camera (Basler) | Graftek Imaging Inc. | basler acA2000-340km | A camera capable of recording 18 frames per second could be used. |
Double pulsed camera | LaVision | Imager Intense | |
Microscope MITAS | LaVision | MITAS | |
Nd:YAG laser | New Wave Research | Solo-II | |
Syringe pump (Nexus3000 and PicoPlus) | Chemyx Inc. and Harvard Apparatus | Nexus3000 and PicoPlus | |
DaVis software | LaVision | Davis |
An erratum was issue for Controlled Microfluidic Environment for Dynamic Investigation of Red Blood Cell Aggregation. The introduction section was updated.
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