Метод оптической дифференциальной томографии для измерений морфологических и физиологических параметров эритроцитов

Обложка
  • Авторы: Павлов А.Н.1, Левин Г.Г.2, Самойленко А.А.2, Максимов Г.В.3
  • Учреждения:
    1. Северо-Восточный федеральный университет им. М.К. Аммосова
    2. Всероссийский научно-исследовательский институт оптико-физических измерений
    3. Московский государственный университет им М.В. Ломоносова
  • Выпуск: Том 74, № 2 (2025)
  • Страницы: 97-105
  • Раздел: МЕДИЦИНСКИЕ И БИОЛОГИЧЕСКИЕ ИЗМЕРЕНИЯ
  • URL: https://bakhtiniada.ru/0368-1025/article/view/351175
  • ID: 351175

Цитировать

Полный текст

Открытый доступ Открытый доступ
Доступ закрыт Доступ предоставлен
Доступ закрыт Только для подписчиков

Аннотация

Приведён обзор применения методов оптической томографии в области биологических и физико-химических исследований. Описаны возможности существующих методов. Однако возможности оптической томографии при исследовании клеточной биологии ещё не до конца изучены. В настоящее время большое внимание уделяется исследованиям с помощью оптической томографии клеток крови, в частности эритроцитов. Разработан метод исследования перераспределения молекул гемоглобина в одиночных нативных эритроцитах при изменении осмолярности среды. Метод основан на принципах дифференциальной оптической томографии и её модификаций. Данный метод позволяет получать информацию об изменении морфологических и физиологических параметров клеток в реальном времени без использования экзогенных меток в качестве контраста для визуализации. Предложен оригинальный алгоритм обработки данных дифференциальной томографии: восстановление фазовых изображений отдельных эритроцитов. В результате обработки данных получены трёхмерные изображения изменений показателя преломления в течение двух часов экспозиции эритроцита в гипоосмолярной среде. Рассчитаны некоторые параметры клеток, включая морфологию и сухую массу белков, и их изменения в среде в условиях, отличных от нормальных физиологических условий in vivo. Показаны изменения морфологии клеток, уменьшение сухой массы, получены трёхмерные карты распределения внутриклеточного гемоглобина. Обнаружено, что существенные изменения показателя преломления в цитоплазме эритроцита при изменении тоничности раствора наблюдаются в примембранном слое. Данный метод может найти применение в прикладных исследованиях в области биологии и медицины для оценки общих физических свойств различных клеток в нормальных или аномальных условиях, включая клетки крови, бактерии, нейроны, водоросли, раковые клетки и т. д.

Об авторах

А. Н. Павлов

Северо-Восточный федеральный университет им. М.К. Аммосова

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

Г. Г. Левин

Всероссийский научно-исследовательский институт оптико-физических измерений

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

А. А. Самойленко

Всероссийский научно-исследовательский институт оптико-физических измерений

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

Г. В. Максимов

Московский государственный университет им М.В. Ломоносова

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

Список литературы

  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

Дополнительные файлы

Доп. файлы
Действие
1. JATS XML

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».