Cilvēka aizkuņģa dziedzera organoīdu raksturošana: vizualizācijas un kvantificēšanas metožu pielāgošana

Abstract

Organoīdi ir pašorganizējošas 3D šūnu struktūras, kuru uzbūve un šūnu hierarhija atgādina to izcelsmes audus. Šī līdzība ļauj tos izmantot dažādos pētījumos. Darba mērķis ir raksturot aizkuņģa dziedzera organoīdus, izmantojot mikroskopēšanas metodes un pielietot attēlu kvantificēšanas programmas attēlu analīzei. Organoīdu attēlu analīze ir netriviāla, jo organoīdiem ir atšķirīgas formas un izmēri, bet šūnas tajos atrodas dažādās plaknēs. Salīdzinot veselu organoīdu iezīmēšanas metodi ar imūnfluorescenci uz kriotoma griezumiem metodi, kvalitatīvāku informāciju sniedz veselu organoīdu iezīmēšanas metode. Neskatoties uz to, abas pieejas apstiprina izveidoto aizkuņģa dziedzera kanāliņu fenotipu. Darbā izmantotās automātiskās kvantificēšanas metodes ļauj atpazīt un saskaitīt organoīdus, bet iegūtie rezultāti nav precīzi – ir nepieciešama attēlu iegūšanas procesa standartizēšana un turpmāka programmu pilnveidošana, lai būtu iespējams tās pielietot aizkuņģa dziedzera organoīdu attēlu apstrādē.

Organoids are self-organizing structures of 3D cells whose structure and cell hierarchy resemble the tissues of origin. This similarity allows them to be used in a variety of studies. This work aims to characterize pancreatic organoids using microscopy methods and to apply image quantification programs for image analysis. The analysis of organoid images is non-trivial because organoids have different shapes and sizes, but the cells are in different planes. When comparing the whole mount staining method with the immunofluorescence method, better and more qualitative information is provided by the whole-mount staining method. Nevertheless, both approaches confirm the phenotype of the established pancreatic duct. The automatic quantification methods used at work allow for the identification and counting of organoids, but the results obtained are not accurate – standardization of the imaging process and further development of programs are necessary to enable them to be applied in the processing of images of pancreas organoids.