Method Article
Le protocole décrit les détails d'une procédure expérimentale pour quantifier Red Blood Cell (RBC) agrégats sous un taux de cisaillement contrôlé et constant, basé sur des techniques de traitement d'image. L'objectif de ce protocole est de relier RBC tailles d'agrégats au taux de cisaillement correspondant dans un environnement microfluidique contrôlée.
Le sang, comme un fluide biologique non newtonien, représente l'objet de nombreuses études dans le domaine de hémorhéologie. les constituants du sang comprennent les globules rouges, les globules blancs et de plaquettes qui sont en suspension dans le plasma sanguin. En raison de l'abondance des globules rouges (40% à 45% du volume du sang), leur comportement détermine le comportement rhéologique du sang en particulier dans la microcirculation. A taux de cisaillement très faibles, les globules rouges sont perçus à assembler et entités forment des agrégats appelés, ce qui provoque le comportement non-newtonien du sang. Il est important de comprendre les conditions de la formation d'agrégats de comprendre la rhéologie du sang dans la microcirculation. Le protocole décrit ici en détail la procédure expérimentale pour déterminer quantitativement les agrégats de RBC dans la microcirculation sous taux de cisaillement constant, basée sur le traitement d'image. A cet effet, RBC-suspensions sont testés et analysés en 120 x 60 um poly-diméthyl-siloxane (PDMS) microcanaux. Les suspensions sont RBC-entplu l'aide d'un deuxième fluide, afin d'obtenir un profil de vitesse linéaire à l'intérieur de la couche de sang et de réaliser ainsi une large gamme de taux de cisaillement constant. Le taux de cisaillement est déterminée en utilisant un système de micro Particle Image Velocimetry (μPIV), tandis que les agrégats de RBC sont visualisées en utilisant une caméra à haute vitesse. Les vidéos capturées des agrégats RBC sont analysées en utilisant des techniques de traitement d'image afin de déterminer les dimensions globales sur la base des intensités des images.
Les globules rouges (hématies) jouent un rôle crucial dans la détermination du comportement rhéologique de sang. Ils sont presque singulièrement responsable des propriétés particulières du sang in vitro et in vivo. Dans des conditions physiologiques, les RBC occupent 40% à 45% du volume sanguin. Dans la microcirculation, les globules rouges ne occupent jusqu'à 20% du volume de sang en raison de diamètre des vaisseaux plus petits et le plasma écrémage effet 1. Ce phénomène de réduction du plasma dans la microcirculation est connu comme l'effet Fahraeus. A des taux de cisaillement faibles, les globules rouges sont en mesure de combler ensemble et former une ou dimensions des structures tridimensionnelles appelés "rouleaux" ou agrégats, contribuant ainsi au comportement non-newtonien du sang. Cependant, le mécanisme d'agrégation RBC est pas complètement compris. Deux théories existent pour modéliser l'agrégation des globules rouges: le pontage de la théorie des cellules due à la réticulation des macromolécules 2 et l'attrac de forcethéorie de l'épuisement tion provoquée par des molécules due au gradient osmotique 3.
Typiquement, pour le sang humain, des agrégats se forment à des taux de cisaillement très faibles 4 allant de 1 à 10 s -1. Au-dessus de cette gamme, les globules rouges ont tendance à désagréger et de débit séparément dans le navire.
Comprendre les conditions de la formation d'agrégats est d'une grande importance pour le domaine de hémorhéologie en termes de définition comportement rhéologique de sang. Ces agrégats sont souvent vus au niveau de macrocirculation (> 300 um de diamètre) 5. A cette échelle, le sang est considéré comme un fluide newtonien et d'un mélange homogène. Cependant, ces agrégats sont rarement observés dans le niveau capillaire (4-10 um de diamètre) et sont habituellement une indication d'états pathologiques tels que le diabète et l'obésité 6. Autres conditions pathologiques qui pourraient changer l'agrégation RBC inclut conditions inflammatoires ou infectieuses,les maladies cardiovasculaires telles que l'hypertension ou l'athérosclérose, les maladies génétiques et des maladies chroniques 7. Par conséquent, la compréhension du mécanisme d'agrégation RBC et l'analyse de ces entités (en définissant une relation entre la taille de ces agrégats et les conditions d'écoulement) peut conduire à la compréhension du comportement microrhéologiques de sang et par conséquent le relier à des applications cliniques.
RBC agrégats peuvent être modifiés par plusieurs facteurs tels que l'hématocrite (volume de globules rouges dans le sang), le taux de cisaillement, le diamètre du récipient, la raideur de la membrane RBC et la composition du milieu de mise en suspension 10.8. Par conséquent, des conditions contrôlées sont nécessaires afin d'analyser efficacement les agrégats de RBC. Plusieurs méthodes sont capables d'analyser la formation d'agrégats en fournissant des mesures d'agrégation statiques (indice d'agrégation) qui offre des informations pertinentes sur le comportement de sang. Ces procédés comprennent, entre autres, la vitesse de sédimentationProcédé selon 11, le procédé de transmission de lumière 12, le procédé de réflexion de lumière 13 et la méthode de viscosité à faible cisaillement 14.
Peu d'études ont tenté d'étudier l'agrégation RBC et de déterminer le degré d'agrégation dans des conditions d'écoulement contrôlées 15-17. Cependant, ces études examinent indirectement RBC tailles agrégées par la détermination du rapport de l'espace occupé dans un système de cisaillement mesurée à partir d'images microscopiques du sang fournissant des informations sur le degré d'agrégation, ainsi que la viscosité locale.
Nous présentons donc une nouvelle procédure de quantifier directement RBC regroupe la microcirculation, dynamiquement, en vertu des taux de cisaillement constante et contrôlée. RBC-suspensions sont entraînés, dans un double Y-microcanaux (comme cela est illustré sur la figure 1), avec un tampon phosphate salin (PBS) créant ainsi un écoulement de cisaillement dans la couche de sang. Dans ce sang couche A karité constantetaux de r peut être obtenue. Les suspensions de RBC sont testés à différents hématocrite (H) des niveaux (5%, 10% et 15%) et sous différents taux de cisaillement (11/02 sec -1). La vitesse du sang et le taux de cisaillement sont déterminées en utilisant un système de micro Particle Image Velocimetry (μPIV) tandis que le flux est visualisée à l'aide d'une caméra à haute vitesse. Les résultats obtenus sont ensuite traités avec un code MATLAB sur la base des intensités de l'image afin de détecter les globules rouges et de déterminer les dimensions globales.
Le sang est prélevé d'individus sains avec l'approbation du comité d'éthique de l'Université d'Ottawa (H11-13-06).
1. Microchannel Fabrication
Les microcanaux sont fabriqués selon les méthodes classiques de photolithographie 18.
2. Préparation de sang
3. Fluides Préparation
Présentez deux fluides dans la double Y-microcanaux: RBC-suspensions et PBS.
4. Granulats Taille Dimensions
5. Fluide de vitesse et la vitesse de cisaillement Mesures
Déterminer la vitesse du fluide et donc le taux de cisaillement en utilisant un système μPIV.
Un exemple de l'écoulement à deux fluides dans le double Y-microcanal est représenté sur la Figure 2 pour les globules rouges humains en suspension à 5%, 10% et 15% d'hématocrite et circulant à 10 ul / h. La Figure 3 montre la différence dans les tailles agrégées lorsque l'écoulement dans le canal est réduite de 10 ul / h à 5 ul / h pour un hématocrite de 10%. Cela donne une notion qualitative de la taille des agrégats en variant l'hématocrite et du taux de cisaillement. La figure 5 suit le déplacement de quatre agrégats RBC humains, pour trois trames consécutives, fournissant une mesure qualitative de la fréquence d'images de la caméra requis et notion qualitative de la agrégats distribution au sein de chaque trame. Dans la Figure 5, les petits agrégats (avec les globules rouges 8 ou estimés) sont indiqués en bleu, tandis que les agrégats moyennes (allant de 9 à 30 estimés globules rouges) et de grands agrégats (supérieure à 30 estimé globules rouges) sont représentés en vert et rouge respectivement.
Les profils de vitesse des différents RBC-suspensions dans le canal sont affichés dans la Figure 7, où les courbes rouges, bleues et vertes représentent les profils des globules rouges de vitesse en suspension à 5%, 10% et 15% d'hématocrite respectivement. Les erreurs RMS de la vitesse, également affichés à la figure 7 pour chaque RBC-suspension, sont relativement faibles par rapport aux valeurs de vitesse, indiquant la précision des mesures de vitesse, et donc des taux de cisaillement. Les emplacements d'interface sont désignés en tant que "E" et représentés par les traits pleins sur la même figure.
Les vitesses de cisaillement correspondantes pour les différentes RBC-suspensions (sur la base des profils de vitesse et de l'épaisseur de la couche de sang) sont présentés dans le tableau 1. Les dimensions globales moyennes déterminées pour chacun des RBC-suspensions, par rapport au procédé de traitement d'image pour détecter la zone des agrégats RBC, sont présentés dans la figure 9, comme un fonction de la vitesse de cisaillement correspondante. Un exemple de la répartition du pourcentage de globules rouges dans chaque agrégat est représenté sur la Figure 6. Les dimensions globales sont représentées comme un nombre estimé de RBC dans les agrégats.
Figure 1. Double configuration Y-canal et entrée fluides. Le sang entre dans la première branche à Q = 2 pl / h tout en PBS entre dans la deuxième succursale à Q = 8 pi / h. S'il vous plaît cliquez ici pour voir une version plus grande de cette figure.
Figure 2. Human RBC-suspension à hématocrite différent. Le chiffre représente les images des RBC suspensions de droits découlant pour Q = 10 pl / h à capturé (A) 5% (B)10% et (C) 15% d'hématocrite. S'il vous plaît, cliquez ici pour voir une version plus grande de cette figure.
Figure 3. Human RBC-suspension à différents débits. La figure représente les images des globules rouges humains en suspension à 10% d'hématocrite H fluides (A) Q = 10 pi / h et (B) Q = 5 pi / h capturé. S'il vous plaît, cliquez ici pour voir une version plus grande de cette figure.
Figure 4. Organigramme du programme de traitement d'image utilisée pour la détection globale. Les étapes indiquées décrire la méthodologie de base utilisée. La qualité de l'image est améliorée pour c onverted à une image binaire. Les agrégats sont détectés et étiquetés en fonction de leurs tailles respectives. S'il vous plaît cliquez ici pour voir une version plus grande de cette figure.
Figure 5. RVB coloration et le mouvement net de la RBC plusieurs humaine agrège pour trois trames consécutives. La figure montre le mouvement net de quatre agrégats détectés dans trois trames consécutives en (A) t = 0 ms, (B) t = 60 ms et (C) t = 120 ms. Les grands agrégats (> 30 estimé globules rouges), d'agrégats moyennes (9-30 hématies estimés) et de petits agrégats (<8 estimée globules rouges) sont présentés respectivement en rouge, vert et bleu. Chacune des agrégats détectés sont marqués par un cercle noir._blank "> S'il vous plaît cliquez ici pour voir une version plus grande de cette figure.
Figure 6. RBC distribution de la taille globale de 10% H RBC-suspension pour des débits différents. Répartition de la taille globale des échantillons de sang en suspension à 10% de H, circulant à Q = 10 et 5 pi / h. S'il vous plaît, cliquez ici pour voir une version plus grande de ce chiffre.
Figure 7. Velocity comparaison de profil pour l'hématocrite différente. Les profils de vitesse sont indiquées pour les globules rouges dans le plasma en suspension à 5% H (Rouge), 10% H (bleu), 15% H (vert) et de la simulation 19 (ligne solide) pour la 120 x 60 um à double Y-microcanaux présentant un Q = 10 pi / h. L'emplacement d'interface est désignée par E de laexpériences. Les RMS erreurs correspondants des différents profils de vitesse sont affichées. S'il vous plaît, cliquez ici pour voir une version plus grande de cette figure.
Figure 8. fond de l'image pour les différents RBC-suspensions et la délimitation de l'épaisseur de la couche de sang. La figure montre la délimitation de l'épaisseur de la couche de sang des RBC-suspensions circulant à 10 pl / h suspendue à (A) 5%, (B ) 10% et (C) 15% H. S'il vous plaît cliquer ici pour voir une version plus grande de cette figure.
Figure 9. tailles d'agrégats moyens en fonction des taux de cisaillement correspondant. Les résultats sont obtenus pour les différents RBC-suspensions circulant à Q = 10 pl / h à 5% (A), 10% (B) et 15% H (C). S'il vous plaît cliquer ici pour voir une version plus grande de cette figure.
Hématocrite | Débit (pi / h) | taux de cisaillement (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 |
Tableau 1. cisaillement valeurs de taux pour les différents cas d'écoulement de sang. Les valeurs de taux de cisaillement sont obtenus en utilisant les données et l'image des résultats μPIV de traitement pour les différents RBC-suspensions avec 5%, 10% et 15% H, circulant à Q = 10 pi / h et Q = 5 ul / h.
En utilisant la méthodologie actuelle, il est possible d'analyser qualitativement et quantitativement la RBC regroupe sous différentes conditions d'écoulement et hématocrites. Pour le test avec succès et la détection globale, il est essentiel de déterminer le rapport de vitesse approprié entre les deux fluides à l'entrée du microcanal. Ce rapport est très important pour obtenir une épaisseur de couche de sang optimal où le profil de vitesse est quasi-linéaire 19.
Un autre facteur clé pour le test réussi est une bonne qualité d'image. En fait, étant donné que la méthode est basée sur le traitement d'image, il est très important d'avoir un contraste entre l'arrière-plan de l'image (le fluide à l'intérieur du canal) et des particules à détecter. Ici, comme représenté sur les figures 2 et 3, les particules semblent être plus foncé que l'arrière-plan, ce qui contribue à la détection globale. Le paramètre le plus important à prendre en considération pour la technique de traitement d'image est le te seuil de valeur. Par conséquent, sur la base du contraste obtenu, il est essentiel de choisir la valeur de seuil optimal où tous les agrégats sont pris en considération, comme illustré sur la figure 5. La segmentation d'image présent, utilisé pour cette étude, est largement utilisé pour la détection de cellules et de comptage 25- 27. Si la qualité de l'image est pas comme souhaitée et une valeur globale de seuil ne convient pas, on peut utiliser un algorithme différent pour déterminer la valeur de seuil optimal tel que la méthode d'Otsu 28 ou une méthode de seuillage adaptatif (discrétisation de l'image et l'obtention d'un seuil local pour chaque fenêtre discrétisé).
Un autre facteur à prendre en compte est le facteur d'échelle pour la conversion correcte de pixels à um.
En utilisant le facteur de conversion approprié, on peut déterminer le diamètre et une épaisseur de RBC, qui servira à déterminer la distribution de taille d'agrégat (basé sur le numbe estiméer des globules rouges dans chaque agrégat). Selon l'orientation des agrégats, calculer correctement la zone sur un RBC (vue frontale ou latérale). Comme mentionné dans la section 4 (étape 4.4.1), il est important de déterminer le temps d'exposition correct de la caméra et le taux de trame pour veiller à ce que les propriétés dynamiques des agrégats sont capturés entre chaque trame consécutive. Cette valeur est basée sur le débit utilisé lors de l'acquisition des mesures. Plusieurs autres facteurs doivent être pris en considération lors de l'acquisition des résultats en utilisant le système μPIV et sont discutées clairement dans l'étude de Pitts et Fenech 20.
La méthodologie a été testée avec succès sur plusieurs RBC-suspensions circulant à hématocrite différente. Toutefois, en raison de la limitation de la technique de traitement d'images et l'absence de contraste entre le fond de l'image et les agrégats, il est difficile de détecter les agrégats RBC pour hématocrites supérieurs (de 20% à 45%). En effet, comme mentionnéprécédemment, la qualité de l'image est crucial pour cette méthodologie.
En utilisant ce protocole, les tailles d'agrégats de RBC peuvent être mesurés dans un dispositif microfluidique contrôlée et donc il est possible d'obtenir des informations sur l'agrégation RBC dynamiquement dans la microcirculation et obtenir les tailles d'agrégats de RBC pour une gamme de taux de cisaillement physiologiques. Il est également possible de compléter les études numériques et expérimentales de la rhéologie du sang et rapporter les dimensions et le comportement d'agrégation pour les études cliniques et pathologiques.
Les auteurs ont rien à révéler.
Ce travail a été soutenu par le Conseil de recherches en génie du Canada en sciences naturelles et. Microfabrication a été réalisée avec le soutien de l'installation McGill Nanotools Microfab à l'Université McGill et le département d'électronique de l'Université Carleton.
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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