Caracterización de parámetros de motilidad de espermatozoides humanos con cámara rápida y tracking automático

GASTON L. MIÑO; MARCONI, VERÓNICA I.; CUBILLA, MARISA A.; ADOLFO J. BANCHIO; MATIAS A. BETTERA MARCAT; GUIDOBALDI, HÉCTOR A.

Conferencia; 105° Reunión Nacional de la Asociación Física Argentina; 2020

Asociación Física Argentina

Gracias a los avances de la micro-fabricaci ́on y lab-on-a-chips (LOCs), recientemente se han desarrolladom ́ultiples dispositivos con el objetivo de controlar poblaciones de c ́elulas y micronadadores (bacterias,espermatozoides, micro-robots). El estudio del comportamiento de espermatozoides humanos en condi-ciones de microconfinamiento apunta a contribuir al desarrollo de microdispositivos ́utiles tanto enestudios b ́asicos, como en aplicaciones para medicina reproductiva. Hemos demostrado que es posiblerectificar y concentrar poblaciones esperm ́aticas controlando la geometr ́ıa de los microdispositivos [1], as ́ıcomo obtener una poblaci ́on distribu ́ıda uniformemente para estudios de fertilidad, micro-estructurandolas paredes [2]. Recientemente un modelado m ́as preciso y realista de la din ́amica de espermatozoidesmicroconfinados nos ha permitido investigar propiedades de su poblaci ́on y predecir mejor su compor-tamiento [3]. Para simular grandes cantidades de espermatozoides es necesaria una buena caracterizaci ́onestad ́ıstica de su movilidad y de sus par ́ametros relevantes, de forma que pueda construirse un modelosimple capaz de reproducir correctamente la din ́amica de su poblaci ́on. En este trabajo presentamos unestudio de la din ́amica microsc ́opica de espermatozoides humanos. Analizamos videos de microscop ́ıade contraste de fase grabados a 100 fps y con un campo visual de1mm×1mm. Esta resoluci ́on nospermite observar con gran detalle su din ́amica al nivel de la micra y seguirlos por per ́ıodos prolongados,incluso llegar al minuto de observaci ́on en foco. Obtuvimos un gran n ́umero de trayectorias de larga duraci ́on gracias a un novedoso software de tracking autom ́atico [4]. Presentamos una caracterizaci ́on delos par ́ametros VAP (Average Path Velocity, velocidad progresiva), VCL (CurviLinear Velocity, velocidadinst ́antanea), ALH (Lateral Heading Amplitude), BCF (Beat Cross Frequency) y dimensi ́on fractal, conuna estad ́ıstica de miles de c ́elulas. Esta resoluci ́on temporal y la cantidad de trayectorias estudiadasrepresenta un avance importante en la caracterizaci ́on de los par ́ametros t ́ıpicos de movilidad habitual-mente reportados.[1] A. Guidobaldi, Y. Jeyaram, I. Berdakin, V.V. Moshchalkov, C.A. Condat, V.I. Marconi, L. Giojalas, and A.V.Silhanek, Phys. Rev. E89, 032720 (2014).[2] H.A. Guidobaldi, Y. Jeyaram, C.A. Condat, M. Oviedo, I. Berdakin, V.V. Moshchalkov, L.C. Giojalas, A.V.Silhanek, and V.I. Marconi, Biomicrofluidics9, 024122 (2015).[3] M.A. Bettera Marcat, M.N. Gallea, G.L. Mi ̃no, M.A.Cubilla, A.J. Banchio, L.C. Giojalas, V.I. Marconi, andH.A. Guidobaldi, Biomicrofluidics14, 024108 (2020).[4] J.A. S ́anchez, P.A. Pury, and V.I. Marconi, Mec ́anica Computacional XXXIV,51, 3443-3450 (2016).