Optical differential tomography method for measuring morphological and physiological parameters of erythrocytes

Capa

Citar

Texto integral

Acesso aberto Acesso aberto
Acesso é fechado Acesso está concedido
Acesso é fechado Somente assinantes

Resumo

An overview of the application of optical tomography methods in the fi eld of biological and physicochemical research is given. The capabilities of existing methods are described. However, the capabilities of optical tomography in the study of cell biology have not yet been fully explored. At present, much attention is paid to the study of blood cells, in particular erythrocytes, using optical tomography. A method for studying the redistribution of hemoglobin molecules in single native erythrocytes with a change in the osmolarity of the medium has been developed. The method is based on the principles of differential optical tomography and its modifications. This method allows obtaining information on changes in morphological and physiological parameters of cells in real time without using exogenous labels as a contrast for visualization. An original algorithm for processing differential tomography data is proposed: restoration of phase images of individual erythrocytes. As a result of data processing, three-dimensional images of changes in the refractive index during two hours of exposure of the erythrocyte in a hypoosmolar medium are obtained. Several cell parameters, including morphology and dry mass of proteins, and their changes in the medium under conditions different from normal physiological conditions in vivo were calculated. Changes in cell morphology, a decrease in dry mass, and three-dimensional maps of intracellular hemoglobin distribution were obtained. It was found that significant changes in the refractive index in the erythrocyte cytoplasm with a change in the tonicity of the solution are observed in the nearmembrane layer. This method can find application in applied research in biology and medicine to assess the general physical properties of various cells under normal or abnormal conditions, including blood cells, bacteria, neurons, algae, cancer cells, etc.

Sobre autores

A. Pavlov

M.K. Ammosov North-Eastern Federal University

Email: Alpavlov090@mail.ru
ORCID ID: 0009-0005-5522-3652

G. Levin

All-Russian Research Institute for Optical and Physical Measurements

Email: levin@vniiofi.ru
Código SPIN: 7841-6624

A. Samoylenko

All-Russian Research Institute for Optical and Physical Measurements

Email: 3asamoylenko@vniiofi.ru
ORCID ID: 0000-0002-2017-9808

G. Maksimov

Lomonosov Moscow State University

Email: gmaksimov@mail.ru
Código SPIN: 5380-5742

Bibliografia

  1. Kim K., Guck J. The relative densities of cytoplasm and nuclear compartments are robust against strong perturbation. Biophysical Journal, 119(10), 1946–1957 (2020). https://doi.org/10.1016/j.bpj.2020.08.044; https://elibrary.ru/xbmvse
  2. Kim G., Lee M., Kwon D., Youn S., Lee E., Shin G. Automated identification of bacteria using three-dimensional holographic imaging and convolutional neural network. 2018 IEEE Photonics Conference (IPC), Reston, VA, USA, October 1–4 2018. https://doi.org/10.1109/IPCon.2018.8527133
  3. Ayoub A. B., Roy A., Psaltis D. Optical diffraction tomography using nearly in-line holography with a broadband led source. Applied Sciences, 12(3), 951 (2022). https://doi.org/10.3390/app12030951; https://elibrary.ru/qnnbt
  4. Charrière F., Kuhn J., Colomb T., Cuche E., Marquet P., Depeursinge C. Characterization of microlenses by digital holographic microscopy. Applied Optics, 45(5), 829–835 (2006). https://doi.org/10.1117/12.700540
  5. Wu Z., Sun Yu, Matlock A., Liu J., Tian L., Kamilov U. S. SIMBA: Scalable inversion in optical tomography using deep denoising priors. IEEE Journal of Selected Topics in Signal Processing, 14(6), 1163–1175 (2020). https://doi.org/10.1109/JSTSP.2020.2999820; https://elibrary.ru/lgjfdg
  6. Hsu W., Su J., Chang C., Sung K. Digital holographic microtomography for high-resolution refractive index mapping of live cells. Journal of Biophotonics, 6(5), 416–424 (2013). https://doi.org/10.1117/12.999804; https://elibrary.ru/prufmp
  7. Ong J., Oh J., Ang X. Y. et al. Molecular and biomolecular spectroscopy. Spectrochimica Acta Part A: Molecular and Biomolecular Spectroscopy, 286, 122026 (2023). https://doi.org/10.1016/j.saa.2022.122026; https://elibrary.ru/jichfu
  8. Kim K., Yoon H. O., Diez-Silva M., Doa M., Dasari R. R., Park Y. K. High-resolution three-dimensional imaging of red blood cells parasitized by Plasmodium falciparum and in situ hemozoin crystals using optical diffraction tomography. Journal of Biomedical Optics, 19(1), 011005–011005 (2014). https://doi.org/10.1117/1.JBO.19.1.011005; https://elibrary.ru/spwjnr
  9. Park H. J., Hong S. H., Kim K., Cho S. H., Lee W. J., Kim Y., Lee S. E., Park Y. K. Characterizations of individual mouse red blood cells parasitized by Babesia microti using 3-D holographic microscopy. Scientific Reports, 5(1), 10827 (2015). https://doi.org/10.1038/srep10827
  10. Левин Г. Г., Самойленко А. А., Казакова Т. А., Маракуца Т. А., Максимов Г. В. Локальная оптическая томография нервной клетки. Биофизика. 68(1), 57–65 (2023). https://doi.org/10.31857/S0006302923010064; https://elibrary.ru/nzpzcq
  11. Паршина Е. Ю., Самойленко А. А., Максимов Г. В., Юсипович А. И., Лобакова Е. С., Хе Я., Левин Г. Г. Комплексный подход для исследования морфологии и распределения пигментов в клетке водоросли. Вестник МГТУ им. Н. Э. Баумана. Серия «Естественные науки», (2(113)), 129–148 (2024). https://elibrary.ru/nbofmh
  12. Bard F., Bourgeois C. A. Rotation of the cell nucleus in living cells: a quantitative analysis. Biology of the Cell, 54(2), 135–142 (1985). http://dx.doi.org/10.1111/j.1768-322X.1985.tb00388.x
  13. Слатинская О. В., Зарипов П. И., Браже Н. А., Петрушанко И. Ю., Максимов Г. В. Изменение конформации и распределения гемоглобина в эритроците при ингибировании Na+/K+-АТФазы. Биофизика, 67(5), 897–905 (2022). https://doi.org/10.31857/S0006302922050064; https://elibrary.ru/jievcw
  14. Слатинская О. В., Лунева О. Г., Деев Л. И., Зарипов П. И., Максимов Г. В. Исследование конформации гемоглобина в эритроците при изменении парциального давления кислорода. Биофизика, 66(5), 937–944 (2021). https://doi.org/10.31857/S0006302921050112; https://elibrary.ru/jkcshc
  15. Vishnyakov G. N., Levin G. G., Minaev V. L., Latushko M. I., Nekrasov N. A., Pickalov V. V. Differential interference contrast tomography. Optics Letters, 41(13), 3037–3040 (2016). https://doi.org/10.1364/OL.41.003037; https://elibrary.ru/wudqkx
  16. Левин Г. Г., Булыгин Ф. В., Вишняков Г. Н. Когерентные осцилляции состояния молекул белка в живых клетках. Цитология, 47(4), 348–356 (2005). https://elibrary.ru/hscdpj
  17. Barer R., Ross K. F. A., Tkaczyk S. Refractometry of living cells. Journal article. Nature, 171(4356), 720–724 (1953). https://doi.org/10.1038/171720a0
  18. Слатинская О. В. Исследование конформации и распределения гемоглобина при функционировании эритроцита: дис. канд. биол. наук. Московский государственный университет имени М. В. Ломоносова, Биологический факультет, Москва (2023). https://elibrary.ru/vqjmqm

Arquivos suplementares

Arquivos suplementares
Ação
1. JATS XML
Baixar

Согласие на обработку персональных данных с помощью сервиса «Яндекс.Метрика»

1. Я (далее – «Пользователь» или «Субъект персональных данных»), осуществляя использование сайта https://journals.rcsi.science/ (далее – «Сайт»), подтверждая свою полную дееспособность даю согласие на обработку персональных данных с использованием средств автоматизации Оператору - федеральному государственному бюджетному учреждению «Российский центр научной информации» (РЦНИ), далее – «Оператор», расположенному по адресу: 119991, г. Москва, Ленинский просп., д.32А, со следующими условиями.

2. Категории обрабатываемых данных: файлы «cookies» (куки-файлы). Файлы «cookie» – это небольшой текстовый файл, который веб-сервер может хранить в браузере Пользователя. Данные файлы веб-сервер загружает на устройство Пользователя при посещении им Сайта. При каждом следующем посещении Пользователем Сайта «cookie» файлы отправляются на Сайт Оператора. Данные файлы позволяют Сайту распознавать устройство Пользователя. Содержимое такого файла может как относиться, так и не относиться к персональным данным, в зависимости от того, содержит ли такой файл персональные данные или содержит обезличенные технические данные.

3. Цель обработки персональных данных: анализ пользовательской активности с помощью сервиса «Яндекс.Метрика».

4. Категории субъектов персональных данных: все Пользователи Сайта, которые дали согласие на обработку файлов «cookie».

5. Способы обработки: сбор, запись, систематизация, накопление, хранение, уточнение (обновление, изменение), извлечение, использование, передача (доступ, предоставление), блокирование, удаление, уничтожение персональных данных.

6. Срок обработки и хранения: до получения от Субъекта персональных данных требования о прекращении обработки/отзыва согласия.

7. Способ отзыва: заявление об отзыве в письменном виде путём его направления на адрес электронной почты Оператора: info@rcsi.science или путем письменного обращения по юридическому адресу: 119991, г. Москва, Ленинский просп., д.32А

8. Субъект персональных данных вправе запретить своему оборудованию прием этих данных или ограничить прием этих данных. При отказе от получения таких данных или при ограничении приема данных некоторые функции Сайта могут работать некорректно. Субъект персональных данных обязуется сам настроить свое оборудование таким способом, чтобы оно обеспечивало адекватный его желаниям режим работы и уровень защиты данных файлов «cookie», Оператор не предоставляет технологических и правовых консультаций на темы подобного характера.

9. Порядок уничтожения персональных данных при достижении цели их обработки или при наступлении иных законных оснований определяется Оператором в соответствии с законодательством Российской Федерации.

10. Я согласен/согласна квалифицировать в качестве своей простой электронной подписи под настоящим Согласием и под Политикой обработки персональных данных выполнение мною следующего действия на сайте: https://journals.rcsi.science/ нажатие мною на интерфейсе с текстом: «Сайт использует сервис «Яндекс.Метрика» (который использует файлы «cookie») на элемент с текстом «Принять и продолжить».