Associação Portuguesa de Investigação em Cancro
Novo método de processamento de imagem para quantificação proteica capaz de lidar com a heterogeneidade morfológica da célula neoplásica
Novo método de processamento de imagem para quantificação proteica capaz de lidar com a heterogeneidade morfológica da célula neoplásica
A microscopia de imunofluorescência é uma das principais técnicas para visualizar a distribuição de moléculas ao nível celular ou tecidular. No entanto, a análise quantitativa de imagens de microscopia de fluorescência é difícil quando se lida com uma população de células heterogéneas como é o caso das células tumorais. A grande variabilidade dos perfis de expressão entre as células dificulta a extração de um mapa representativo de um alvo proteico em particular.
Neste trabalho, os investigadores desenvolveram uma nova ferramenta analítica específica para imagens de imunofluorescência que é capaz de lidar com o problema da variabilidade morfológica das células. Usando um processo chamado compensação geométrica, que é baseado num conceito clássico de registro e alinhamento de imagens, a equipa conseguiu gerar um perfil quantitativo detalhado de expressão molecular e uma representação fiel de um grande painel de moléculas, distribuídas em compartimentos celulares distintos.
Para validar experimentalmente o novo método, foram utilizadas imagens sintéticas e imagens reais de culturas de células marcadas com fluorescência para a molécula de adesão celular caderina-E, para a proteína intracelular Tubulina e para a mitocôndria, que são os protótipos de marcadores de membrana, de citoplasma e de organelos celulares. Os resultados demonstraram que a quantificação de padrões de expressão de proteínas em populações celulares heterogéneas é possível e o método pode ser imediatamente transferido para laboratórios de investigação e de rotina.
Autores e afiliações:
Joana Figueiredo1,2, Isabel Rodrigues3, João Ribeiro3, Maria Sofia Fernandes1,2,3, Soraia Melo1,2,4, Bárbara Sousa1,2, Joana Paredes1,2,4, Raquel Seruca1,2,4*, João M. Sanches3*
1 Instituto de Investigação e Inovação em Saúde (i3S), Porto, Portugal;
2 Institute of Molecular Pathology and Immunology of the University of Porto (IPATIMUP), Porto, Portugal;
3 Institute for Systems and Robotics (ISR/IST), LARSyS, Bioengineering
Dept, Instituto Superior Técnico, Universidade de Lisboa, Lisbon, Portugal;
4 Medical Faculty of the University of Porto, Porto, Portugal.
Abstract:
Immunofluorescence is the gold standard technique to determine the level and spatial distribution of fluorescent-tagged molecules. However, quantitative analysis of fluorescence microscopy images faces crucial challenges such as morphologic variability within cells. In this work, we developed an analytical strategy to deal with cell shape and size variability that is based on an elastic geometric alignment algorithm. Firstly, synthetic images mimicking cell populations with morphological variability were used to test and optimize the algorithm, under controlled conditions. We have computed expression profiles specifically assessing cell-cell interactions (IN profiles) and profiles focusing on the distribution of a marker throughout the intracellular space of single cells (RD profiles). To experimentally validate our analytical pipeline, we have used real images of cell cultures stained for E-cadherin, tubulin and a mitochondria dye, selected as prototypes of membrane, cytoplasmic and organelle-specific markers. The results demonstrated that our algorithm is able to generate a detailed quantitative report and a faithful representation of a large panel of molecules, distributed in distinct cellular compartments, independently of cell’s morphological features. This is a simple end-user method that can be widely explored in research and diagnostic labs to unravel protein regulation mechanisms or identify protein expression patterns associated with disease.
Revista: Scientific Reports
Link: https://www.nature.com/articles/s41598-018-28570-z