CN104434035B - 基于光学影像的非侵入式测定裸鼠肿瘤受体密度的方法 - Google Patents
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Abstract
本发明涉及一种基于光学影像的非侵入式测定裸鼠肿瘤受体密度的方法。目前科学实验中检测受体表达的手段和方法只能对受体进行定性或半定量的测量而不能准确的计算出受体的密度数值。本发明包括以下步骤：1. 建立裸鼠皮下肿瘤模型；2. 注射光学标记靶向探针、进行动态光学采集；3.勾画ROI；4. 奇异值分解；5. 拟合数据得到BP值；6. 计算可用受体密度。本发明是一种无需侵入式获取活体组织即可获得肿瘤区域可用受体密度信息的方法，较之以往的方法更加简便和精确。
Description
技术领域
本发明属于医学成像技术领域，具体涉及一种基于光学影像的非侵入式测定裸鼠肿瘤受体密度的方法。
背景技术
受体是一类存在于胞膜或胞内的，能与细胞外专一信号分子结合进而激活细胞内一系列生物化学反应，使细胞对外界刺激产生相应的效应的特殊蛋白质。与受体结合的生物活性物质统称为配体。受体与配体结合即发生分子构象变化，从而引起细胞反应，如介导细胞间信号转导、细胞间黏合、胞吞等过程。
由肿瘤的发病机理可知，在肿瘤细胞表面上会有不同于正常细胞的肿瘤特异性受体表达状态。这些受体能介导肿瘤细胞增殖、抗凋亡、新生血管、耐药、侵袭转移等肿瘤生物学行为。不同的肿瘤因其来源或微环境的不同而可出现多种肿瘤特异性受体表达种类或数量的差异。这种受体种类和数量上的差异可成为肿瘤靶向治疗的靶点，即针对已经明确的致癌位点(即肿瘤表面受体)，设计相应的靶向治疗药物，特异地结合于某种肿瘤受体之上，干扰或阻断肿瘤发生发展的信号传递，达到靶向抑制肿瘤细胞生长或分裂、促进肿瘤细胞凋亡等治疗目的。
因此，实现对特定类型的肿瘤表面受体的非侵入式活体定量，特别是对其可用受体密度的测定，将会对肿瘤早期诊断、新型抗癌药物开发、药物靶点探测、以及治疗反应监测等方面具有重大意义。
目前科学实验中检测受体表达的手段和方法主要有免疫组织化学法、酶联免疫吸附法、免疫印迹法法(western blot)和同位素示踪法等。其中前三种方法都需要通过侵入式的手术、体内钳取或穿刺等手段获取病变组织样本，然后才能再进行相应检测获得受体的定量信息。显然该操作过程繁琐并且往往要处死实验动物(如裸鼠)后方可进行，无法对同一实验对象不同时间节点的药物疗效进行追踪观测，并且这些方法只能对受体进行定性或半定量的测量而不能准确的计算出受体的密度数值。更为重要的是由于受体的活性是受其所在的生化环境所决定的，因而这种理想条件下的体外测定方法就不能准确的反映肿瘤细胞表面受体所处的状态，应该被视作是一个最大可用受体密度的测量，所以实际上这往往会过高的估计裸鼠肿瘤区域的可用受体密度。
中国科学院上海应用物理研究所在其专利申请文件“靶向分子受体检测方法、聚酰胺氨衍生物及其制备方法”(公开号：CN102295774A，申请号：201110152831.7，申请日：2011.06.08)中所提出的可用受体密度检测方法，虽然利用相应衍生物能够实现对靶向分子受体的定位与定量检测，并且能够通过该类衍生物放大检测信号，从而提高检测结果的准确性以及检测效率。但是该方法明显存在操作过程繁琐、必须侵入式获取组织切片通过体外测量、不能正确反映受体体内状态以及受体密度等缺点。
为了避免传统方法因离体测量而不能正确反映受体体内状态和密度的缺陷，研究人员还提出了基于正电子发射断层成像(PET)的放射性标记配体测定方法。这种同位素示踪技术虽然可以精确的活体测量裸鼠肿瘤区域的可用受体密度，但是其需要短半衰期放射性元素[11C]的标记，技术门槛较高、步骤较繁琐且存在放射性辐射。
综上所述，对于裸鼠肿瘤的可用受体密度检测，现有的技术和方法均存在难以同时克服侵入式的操作、无法精确定量、较高的设备技术门槛以及易造成放射性污染等缺点。
发明内容
本发明的目的是提供一种基于光学影像的非侵入式测定裸鼠肿瘤受体密度的方法，无需进行组织切片即可活体测定肿瘤区域可用受体密度，并通过测定肿瘤区域可用受体密度的精确变化实现同只裸鼠的药物疗效纵向研究观测的目的。
本发明所采用的技术方案是：
基于光学影像的非侵入式测定裸鼠肿瘤受体密度的方法，其特征在于：
由以下步骤实现：
(1)建立裸鼠皮下肿瘤模型：
将所要研究的特定类型的肿瘤细胞通过皮下注射的方式移植到裸鼠体内并且培养一定时间；
(2)动态光学数据采集；
将一定量的光学信号基团标记的肿瘤受体靶向探针通过尾静脉注射到裸鼠体内后，立即开始动态光学图像采集，整个过程对裸鼠进行吸入麻醉；
(3)勾画感兴趣区域ROI：
在步骤(2)中获取的每帧光学图像上，分别勾画出肿瘤区域的ROI、背景区域的ROI以及参考区域的ROI；
勾画好所有ROI后，计算相应区域的平均强度值以得到每个区域的时间活度曲线；
(4)奇异值分解：
在进行动力学分析之前要进行信号分离去噪，采用奇异值分解法对步骤(3)获得的时间活度曲线进行分离、辨别，最终获得需要的每个区域的时间活度曲线；
(5)拟合数据得到结合能力值BP：
将步骤(4)中得到的肿瘤区域ROI和参考区域ROI的时间活度曲线分别记为FU(t)和FUT(t)，然后将其带入到如下Logan绘图法参考区域模型中并拟合作图即可得到BP值：
其中，BP即是靶向探针与细胞表面受体结合能力值，int是常数；
(6)计算可用受体密度Bavail：
在体外测量光学探针与肿瘤细胞表面受体的平衡速率反应常数ka，并将其带入如下关系中，即可求得可用受体密度Bavail：
Bavail＝BP/ka
其中，Bavail为可用受体密度，BP为上述所测的受体结合能力值，ka为测得的平衡反应速率常数。
所述步骤(2)中，动态光学数据采集要求在探针注射后的一定时间内，根据光学靶向探针体内代谢特点，一般为1h，并且在此时间段内每隔相同时间间隔采集一帧图像，总共若干帧。
所述步骤(4)中，奇异值分解法去噪过程为：
首先将步骤(3)中获得的每个ROI的时间活度曲线，按照各自的位置和时间的关系排列成二维空间-时间矩阵，并对其进行奇异值分解能够得到一系列按能量大小排列的特征向量和特征值；
然后对得到特征值采用阈值法处理，从而识别出各自相对应的有意义的特征向量；
最后将每个ROI的原始时间活度曲线投影到各自相对的特征向量上，即可恢复出去除噪声后的肿瘤区域ROI和参考区域ROI的时间活度曲线。
所述步骤(5)中，将从步骤(4)获得的肿瘤区域ROI和参考区域ROI的时间活度曲线带入到相应关系式中，并以为纵坐标和以为横坐标作图，找出图中的线性区域，此时选取此线性区域内任意两点，即可求出其斜率即为(BP+1)，最后将斜率减去1即可得到所求的BP值。
所述步骤(6)中，光学探针与肿瘤细胞表面受体的平衡速率反应常数ka，是在体外测量并通过Scatchard作图法拟合求取，且该数值对于特定的光学探针是常数，可通过体外实验预先测定。
本发明具有以下优点：
1、本发明操作过程简便，只需注射一种光学靶向探针然后进行光学动态采集即可。较之以往繁琐的组织切片检查方法或放射性核素标记探针的定量方法，过程大大简化。
2、由于本发明整个操作过程都是非侵入式的，无需进行手术等侵入性操作。较之以往，避免了处死实验动物，并且更为重要是可以实现对同只裸鼠的药物疗效进行追踪研究，从而有效的消除了由于实验对象个体间的差异而对实验结果产生的影响，同时提高了对实验动物的利用率，大大降低了实验成本。
3、本发明获得的受体信息更加准确，由于整个方法建立在严密的理论基础之上的，所以与以往活体组织切片检查只能获得肿瘤区域最大受体密度信息有很大不同，能够准确获得肿瘤区域特性可用受体密度信息。
附图说明
图1是本发明方法流程图。
具体实施方式
下面结合具体实施方式对本发明进行详细的说明。
本发明所涉及的一种基于光学影像的非侵入式测定裸鼠肿瘤受体密度的方法，具体由以下步骤实现：
(1)建立裸鼠皮下肿瘤模型：
将所要研究的特定类型的肿瘤细胞通过皮下注射的方式移植到裸鼠体内并且培养一定时间。
(2)动态光学数据采集；
将一定量的光学信号基团标记的肿瘤受体靶向探针通过尾静脉注射到裸鼠体内后，立即开始动态光学图像采集，整个过程对裸鼠进行吸入麻醉。
所述动态光学数据采集要求在探针注射后的一定时间内，根据光学靶向探针体内代谢特点，一般为1h，并且在此时间段内每隔相同时间间隔采集一帧图像，总共若干帧。
(3)勾画感兴趣区域ROI：
在步骤(2)中获取的每帧光学图像上，分别勾画出肿瘤区域的ROI、背景区域的ROI以及参考区域的ROI；
勾画好所有ROI后，计算相应区域的平均强度值以得到每个区域的时间活度曲线。
(4)奇异值分解：
在进行动力学分析之前要进行信号分离去噪，采用奇异值分解法对步骤(3)获得的时间活度曲线进行分离、辨别，最终获得需要的每个区域的时间活度曲线。
所述奇异值分解法去噪过程为：
首先将步骤(3)中获得的每个ROI的时间活度曲线，按照各自的位置和时间的关系排列成二维空间-时间矩阵，并对其进行奇异值分解能够得到一系列按能量大小排列的特征向量和特征值；
然后对得到特征值采用阈值法处理，从而识别出各自相对应的有意义的特征向量；
最后将每个ROI的原始时间活度曲线投影到各自相对的特征向量上，即可恢复出去除噪声后的肿瘤区域ROI和参考区域ROI的时间活度曲线。
(5)拟合数据得到结合能力值BP：
将步骤(4)中得到的肿瘤区域ROI和参考区域ROI的时间活度曲线分别记为FU(t)和FUT(t)，然后将其带入到如下Logan绘图法参考区域模型中并拟合作图即可得到BP值：
其中，BP即是靶向探针与细胞表面受体结合能力值，int是常数。
将从步骤(4)获得的肿瘤区域ROI和参考区域ROI的时间活度曲线带入到相应关系式中，并以为纵坐标和以为横坐标作图，找出图中的线性区域，此时选取此线性区域内任意两点，即可求出其斜率即为(BP+1)，最后将斜率减去1即可得到所求的BP值。
(6)计算可用受体密度Bavail：
在体外测量光学探针与肿瘤细胞表面受体的平衡速率反应常数ka，并将其带入如下关系中，即可求得可用受体密度Bavail：
Bavail＝BP/ka
其中，Bavail为可用受体密度，BP为上述所测的受体结合能力值，ka为测得的平衡反应速率常数。
所述光学探针与肿瘤细胞表面受体的平衡速率反应常数ka，是在体外测量并通过Scatchard作图法拟合求取，且该数值对于特定的光学探针是常数，可通过体外实验预先测定。
如图1所示，一种非侵入式测定裸鼠肿瘤区域可用受体密度的方法结合具体实施例(以胃癌特异性受体靶向分子GX-1为例)，所述方法包括以下步骤：
1.建立裸鼠皮下肿瘤模型
首先建立裸鼠皮下胃癌肿瘤模型，即将胃癌肿瘤细胞通过皮下注射的方式移植到裸鼠体内并且培养2-3周左右，待肿瘤生长到300mm3时即可用于成像试验，其中，肿瘤的大小通过游标卡尺测定其长(a)和宽(b)，按照公式体积V＝(a×b2)/2计算得到。
2.动态光学数据采集
将2nmol的光学探针CyIC2-GX1(该探针对胃癌肿瘤血管表面受体具有特异靶向性)通过尾静脉注射方式注射到裸鼠体内后，并立即放置于光学相机视野内，进行总计1h的动态光学图像采集，其中每隔10s中采集一帧图像，曝光时间为1s，总共360帧。整个过程对裸鼠进行吸入麻醉。
3.勾画ROI
在获得的每帧光学图像上，分别勾画出肿瘤区域的ROI、背景区域的ROI以及参考区域的ROI，其中，对于参考区域的要求是在该区域没有特异性受体的表达，所以这里选择肿瘤对侧的肌肉区域。勾画好所有ROI后，计算相应区域的平均强度值以得到每个区域的时间活度曲线。
4.奇异值分解
由于步骤(3)获得的每个区域的时间活度曲线中夹杂着一些背景噪声，所以在进行动力学分析之前要对图像进行信号分离去噪，这里我们采用的方法是奇异值分解法。首先将上一步获得的每个ROI的时间活度曲线排列成二维空间-时间矩阵，并对其进行奇异值分解能够得到一系列按能量大小排列的特征向量和特征值；然后对得到特征值采用阈值法处理，从而识别出相对应的有意义的特征向量；最后将每个ROI的原始时间活度曲线投影到识别出的各自相对的特征向量上，即可恢复出去除噪声后的肿瘤区域ROI和参考区域ROI的时间活度曲线。
5.拟合数据得到BP值
将上步中得到的肿瘤区域ROI和肌肉区域ROI的时间活度曲线分别记为FU(t)和FUT(t)。然后将其带入到如下Logan绘图法参考区域模型中并拟合作图：
其中，BP即是靶向探针与细胞表面受体结合能力值，int在一定时间内是常数，即根据Logan图解法在一定时间内上式将会变成关于的一元一次函数，所以将FU(t)和FUT(t)的值带入上式中绘图就会出现一段线性区域，此时只需选取此线性区域内任意两点，即可求出其斜率即为(BP+1)，最后将斜率减去1即可得到所求的BP值。
6.计算Bavail
在体外通过Scatchard作图法测量光学探针与肿瘤细胞表面受体的平衡速率反应常数ka(该数值对于特定的光学探针是常数，所以只需测定一次)，并将其带入如下关系中，即可求得可用受体密度Bavail：
Bavail＝BP/ka
其中，Bavail为可用受体密度，BP为上述所测的受体结合能力值，ka为测得的平衡反应速率常数。
本发明的内容不限于实施例所列举，本领域普通技术人员通过阅读本发明说明书而对本发明技术方案采取的任何等效的变换，均为本发明的权利要求所涵盖。
Claims (1)
1.基于肿瘤区域光学影像获得肿瘤区域可用受体密度的过程，其特征在于：
由以下步骤实现：
(1)勾画感兴趣区域ROI：
通过动态光学图像采集，获取被标记的肿瘤区域光学影像，在每帧光学图像上，分别勾画出肿瘤区域的ROI、背景区域的ROI以及参考区域的ROI；
勾画好所有ROI后，计算相应区域的平均强度值以得到每个区域的时间活度曲线；
(2)奇异值分解：
在进行动力学分析之前要进行信号分离去噪，采用奇异值分解法对步骤(1)获得的时间活度曲线进行分离、辨别，最终获得需要的每个区域的时间活度曲线；
(3)拟合数据得到结合能力值BP：
将步骤(1)中得到的肿瘤区域ROI和参考区域ROI的时间活度曲线分别记为FT(t)和FUT(t)，然后将其带入到如下Logan绘图法参考区域模型中并拟合作图即可得到BP值：
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其中，BP即是靶向探针与细胞表面受体结合能力值，int是常数；(4)计算可用受体密度Bavail：
在体外测量光学探针与肿瘤细胞表面受体的平衡速率反应常数ka，并将其带入如下关系中，即可求得可用受体密度Bavail：
Bavail＝BP/ka
其中，Bavail为可用受体密度，BP为上述所测的受体结合能力值，ka为测得的平衡反应速率常数；
所述步骤(2)中，奇异值分解法去噪过程为：
首先将步骤(1)中获得的每个ROI的时间活度曲线，按照各自的位置和时间的关系排列成二维空间-时间矩阵，并对其进行奇异值分解能够得到一系列按能量大小排列的特征向量和特征值；
然后对得到特征值采用阈值法处理，从而识别出各自相对应的有意义的特征向量；
最后将每个ROI的原始时间活度曲线投影到各自相对的特征向量上，即可恢复出去除噪声后的肿瘤区域ROI和参考区域ROI的时间活度曲线；
所述步骤(3)中，将从步骤(1)获得的肿瘤区域ROI和参考区域ROI的时间活度曲线带入到相应关系式中，并以为纵坐标和以为横坐标作图，找出图中的线性区域，此时选取此线性区域内任意两点，即可求出其斜率即为BP+1，最后将斜率减去1即可得到所求的BP值；
所述步骤(4)中，光学探针与肿瘤细胞表面受体的平衡速率反应常数ka，是在体外测量并通过Scatchard作图法拟合求取，且该数值对于特定的光学探针是常数，可通过体外实验预先测定。
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