Medición automática de área en esferoides multicelulares

VASSILIEV, SAVELI; SUAREZ, CECILIA; FERNÁNDEZ SLEZAK, DIEGO; OLAIZ, NAHUEL; MARSHALL, GUILLERMO

Tandil

Congreso; ECImag; 2009

Univ. Nac. del Centro

Los esferoides multicelulares consisten en una masa de células tumorales de crecimiento tridimensional que toma la forma de un esferoide, pudiendo éste yacer sumergido en el medio de cultivo o inmerso en una matriz gelificada. El modelo de esferoides multicelulares es considerado actualmente óptimo para el estudio estructura-funcional de microtumores de estadio avascular en los que aún no se ha superado el volumen de unos pocos milímetros y no ha sufrido angiogénesis. El modelo es especialmente adecuado para considerar aspectos dependientes de la difusión de oxígeno, nutrientes y deshechos, así como de drogas o tratamientos terapéuticos que se apliquen desde el exterior, ya que se forma un gradiente natural de estos elementos que va disminuyendo marcadamente hacia el interior del esferoide. Este tipo de modelo \emph{in-vitro} será utilizado para medir algunos parámetros específicos de los modelos \emph{in-silico}, así como para la validación de los resultados de las simulaciones numéricas. Para comparar los modelos numéricos con los datos experimentales, la medida más importante es el tamaño de los esferoides. Esta medida, se extrae mediante el análisis de una secuencia fotográfica de su crecimiento. La detección de bordes de los esferoides a partir de las fotografías es una tarea muy delicada debido a: (a) la poca variación de intensidad entre el medio y los esferoides; (b) la superposición y unión de esferoides. En este trabajo se presenta un proceso de cálculo automático de área de esferoides basada en técnicas de preprocesado, segmentación y descripción preexistentes, utilizando el software ImageJ. El proceso consiste en:\begin{enumerate} \item Homogenizar el brillo de la imagen. \item Convertir la imagen a formato binario mediante umbralización automática. \item Remover el ruido mediante Despeckle. \item Segmentar la imagen mediante Watershed. \item Aplicar un algoritmo de reconocimiento de partículas circulares, parametrizando el nivel de circularidad y el área mínima que se desee analizar.\end{enumerate}Con este proceso automático se obtiene una curva de área promedio de esferoides en función del tiempo que presenta muy buena correlación con los datos procesados manualmente, para los primeros días y baja la correlación hacia los últimos días. La baja correlación en los últimos días entre el método manual y el automático se debe principalmente a que los esferoides son significativamente más grandes y se superponen unos con otros, dando sobre-segmentación de esferoides en el proceso automático. Como trabajo futuro, se propone la aplicación de otros algoritmos conocidos de segmentación, por ejemplo el Método de Regiones Crecientes, Segmentación mediante Grafos, y otras alternativas que permitan la correcta separación de estos esferoides.