Medición automática de área en esferoides multicelulares en Cultivo

VASSILIEV S; SUÁREZ C; FERNÁNDEZ SLEZAK D; OLAIZ N

Tandil, Buenos Aires, Argentina.

Congreso; ECIMAG 2009; 2009

Los esferoides multicelulares consisten en una masa de c´elulas tumorales de crecimiento tridimensional que toma la forma de un esferoide, pudiendo ´este yacer sumergido en el medio de cultivo o inmerso en una matriz gelificada. El modelo de esferoides multicelulares es considerado actualmente ´optimo para el estudio estructura-funcional de microtumores de estadio avascular en los que a´un no se ha superado el volumen de unos pocos mil´ımetros y no ha sufrido angiog´enesis.El modelo es especialmente adecuado para considerar aspectos dependientes de la difusi´on de ox´ıgeno, nutrientes y deshechos, as´ı como de drogas o tratamientos terap´euticos 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 in-vitro ser´a utilizado para medir algunos par´ametros espec´ıficos de los modelos in-silico, as´ı como para la validaci´on de los resultados de las simulaciones num´ericas.Para comparar los modelos num´ericos con los datos experimentales, la medida m´as importante es el tama˜no de los esferoides. Esta medida, se extrae mediante el an´alisis de una secuencia fotogr´afica de su crecimiento.La detecci´on de bordes de los esferoides a partir de las fotograf´ıas es una tarea muy delicada debido a: (a) la poca variaci´on de intensidad entre el medio y los esferoides; (b) la  superposici´on y uni´on de esferoides.En este trabajo se presenta un proceso de c´alculo autom´atico de ´area de esferoides basada en t´ecnicas de preprocesado, segmentaci´on y descripci´on preexistentes, utilizando el software ImageJ.El proceso consiste en:1. Homogenizar el brillo de la imagen.2. Convertir la imagen a formato binario mediante umbralizaci´on autom´atica.3. Remover el ruido mediante Despeckle.4. Segmentar la imagen mediante Watershed.5. Aplicar un algoritmo de reconocimiento de part´ıculas circulares, parametrizando el nivel de circularidad y el ´area m´ınima que se desee analizar.Con este proceso autom´atico se obtiene una curva de ´area promedio de esferoides en funci´on del tiempo que presenta muy buena correlaci´on con los datos procesados manualmente, para los primeros d´ıas y baja la correlaci´on hacia los ´ultimos d´ıas. La baja correlaci´on en los ´ultimos d´ıas entre el m´etodo manual y el autom´atico se debe principalmente a que los esferoides son significativamente m´as grandes y se superponen unos con otros, dando sobre-segmentaci´on de esferoides en el proceso autom´atico.Como trabajo futuro, se propone la aplicaci´on de otros algoritmos conocidos de segmentaci´on, por ejemplo el M´etodo de Regiones Crecientes, Segmentaci´on mediante Grafos, y otras alternativas que permitan la correcta separaci´on de estos esferoides.