本文所述方案详细介绍了图像引导光学相干断层扫描(OCT)的数据采集与数据分析步骤,并展示了其在多种啮齿类动物眼科疾病模型中的应用。
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本文所述方案详细介绍了图像引导光学相干断层扫描(OCT)的数据采集与数据分析步骤,并展示了其在多种啮齿类动物眼科疾病模型中的应用。
年龄相关性黄斑变性、青光眼、视网膜色素变性以及葡萄膜炎等眼病通常伴随视网膜结构的改变。影响眼底的这些疾病常在视网膜特定细胞类型中表现出典型的异常,包括光感受器细胞、视网膜神经节细胞、视网膜血管细胞以及脉络膜血管细胞。临床实践和基础研究均需要具备无创性、高效率和良好适应性的成像技术。图像引导的光学相干断层扫描(OCT)技术满足了这些要求,因其结合了眼底照相与高分辨率OCT,能够对微小病灶以及视网膜结构的重要变化做出准确诊断。本研究详细阐述了图像引导OCT的数据采集与分析流程,并展示了其在脉络膜新生血管(CNV)、视神经挤压(ONC)、光诱导视网膜变性以及实验性自身免疫性葡萄膜炎(EAU)等啮齿类动物模型中的应用。该技术有助于眼科领域的研究人员便捷、可靠且可追踪地识别啮齿类动物视网膜的结构变化。
影响眼底的ocular疾病通常表现为视网膜中某些细胞类型的典型异常,例如光感受器细胞、视网膜神经节细胞、视网膜血管内的细胞以及脉络膜血管内的细胞,这些异常可能继而影响患者的视力1。为避免不可逆的视力损害,需要及时诊断和适当治疗1。光学相干断层扫描(OCT)已在临床上广泛用于评估多种ocular疾病,包括年龄相关性黄斑变性、视网膜色素变性、青光眼、葡萄膜炎和视网膜脱离等2,3,4。这种无创、高效且适应性强的成像技术同样需要用于实验动物疾病状况的及时评估5,6,7,8,9,10。
图像引导的光学相干断层扫描(OCT)利用干涉测量技术,以1.8 µm的纵向分辨率和2 µm的轴向分辨率生成动物视网膜的横截面图像。该技术在研究视网膜结构变化方面至少具有三个优势2,3,4,5,6,7,8,9,10。首先,它是一种无创技术,可使研究人员在同一只动物的视网膜中动态追踪感兴趣区域的位置5,6,7,8,9,10。其次,这一特性显著减少了每次实验所需的样本量3。同时,它还为科研项目节省了大量时间和精力2,3,4,5,6,7,8,9,10。第三,图像引导的OCT在采集OCT图像的同时可获取彩色眼底图像,从而为用户提供准确且可靠的结果。
本文描述了图像引导光学相干断层扫描(OCT)的图像采集与数据分析流程,并详细阐述了该技术在脉络膜新生血管(CNV)11,12、视神经 crush 损伤(ONC)13,14,15,16、光诱导视网膜变性17,18,19,20,21以及实验性自身免疫性葡萄膜炎(EAU)22,23的小鼠和大鼠模型中的应用。利用这一多功能技术,研究人员能够方便、高效地获取高分辨率的OCT图像以及眼底图像。
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所有动物实验均符合眼科与视觉研究中动物使用问题的视力研究协会声明,并经温州医科大学(WMU)机构动物护理和使用委员会批准。大鼠和小鼠可自由获取水和食物,环境光照强度为18勒克斯,光照/黑暗循环周期为12小时光照/12小时黑暗。
1. 眼部动物模型的制备
2. OCT 模块设置
OCT 实验的动物准备
4. 图像引导的光学相干断层扫描成像
注意:软件界面分为三个部分:明场图像、OCT 控制选项卡和 OCT 显示窗口(图 2)。
5. 厚度测量与定量分析
注意:该OCT设备内置分析软件,可使用该软件对OCT图像进行分割和分析(图3)。
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图像引导的光学相干断层扫描(OCT)可用于监测激光诱导小鼠脉络膜新生血管(CNV)过程中激光斑的发展。如图1所示,新生血管穿过布鲁赫膜以及视网膜色素上皮(RPE)层,在激光损伤后形成纤维化瘢痕11,12。该病变区域可在全尺寸扫描(图4A)或半尺寸扫描(图4B)下被捕捉。推荐使用半尺寸扫描,因其可提供放大的图像,使观察更集中于激光斑。当然,若研究需要,也可监测更宽的时间窗口,包括0天、3天、7天和14天。
在小鼠视神经 crush(ONC)模型中,测量了由视网膜神经纤维层(RNFL)、节细胞层(GCL)和内丛状层(IPL)组成的节细胞复合体(GCC)厚度的动态变化。采用环形扫描模式(图5A),在OCT图像中观察到节细胞的退行性特征(...
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本方案提供了图像引导OCT的图像采集和厚度测量操作指南。通过展示四种最常用的啮齿类动物眼病模型,研究人员发现,图像引导OCT在检测显著的视网膜结构改变方面表现出优异性能。事实上,借助高分辨率图像,OCT图像中亦可轻松识别微小病灶。在图像引导OCT的辅助下,实验室团队还在微重力小鼠模型和Cacna1f突变小鼠模型中发现了外丛状层(OPL)内的异常高反射斑点24,25。此外,还可识别从玻璃体到脉络膜之间的其他细微结构变化26,27,28,29。综上所述,高分辨率OCT不仅能够准确诊断微小病灶,还可揭示视网膜结构的重要改变5,6,
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所有作者均无任何利益冲突需要披露。
作者感谢眼科学、视光学与视觉科学国家重点实验室成员在技术方面提供的支持以及对本文稿提出的宝贵意见。本研究得到了国家自然科学基金(82101169、81800857、81870690)、中国浙江省自然科学基金(LGD22H120001、LTGD23H120001、LTGC23H120001)、中国温州市科技局项目(Y20211159)、贵州省科技支撑项目(黔科合支撑[2020]4Y146)以及眼科学、视光学与视觉科学国家重点实验室项目(编号:K03-20220205)的资助。
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