TAZ-TFM-2017-1187

Métodos de seguimiento celular en imágenes de cultivos 3D

Tomás González, Esther
García Aznar, José Manuel (dir.) ; Borau Zamora, Carlos (dir.)

Universidad de Zaragoza, EINA, 2017
Departamento de Ingeniería Mecánica, Área de Mec. de Medios Contínuos y Teor. de Estructuras

Máster Universitario en Ingeniería Biomédica

Resumen: La migración celular describe el movimiento propio de las células que les permite desplazarse a través de los tejidos. Este proceso es inherente a todos los organismos multicelulares y a través de él, pueden explicarse múltiples mecanismos fisiológicos como la homeostasis, la respuesta inmunológica, la regeneración de tejido o la metástasis del cáncer entre otros. Hasta hace unos años el análisis de imágenes de microscopio se realizaba de manera manual y suponía un trabajo duro y tedioso, y cuyos resultados estaban sujetos a la interpretación del investigador. En las últimas décadas el análisis de imagen y la cuantificación computacional han permitido agilizar y estandarizar dichos análisis, aumentando pues drásticamente la cantidad y la calidad de la información recolectada. Uno de los pasos esenciales para el análisis del movimiento celular en imágenes de microscopio es la detección y seguimiento de las mismas a lo largo del tiempo. Muchos son los algoritmos que se han desarrollado para realizar el tracking en imágenes con fluorescencia, confocal y cultivos 2D, sin embargo, los cultivos 3D, los cuales son biológicamente más relevantes, siguen siendo una tarea pendiente que requiere de un procesado más complejo. En este proyecto se han implementado algunas propuestas de métodos de seguimiento celular orientadas a imágenes en 2D, pero obtenidas de un cultivo en 3D. Estas imágenes son adquiridas con un microscopio de luz convencional en modo contraste de fases en el que no se utiliza ni fluorescencia ni tinciones, por lo que, debido a dicha tridimensionalidad, se generan halos, desenfoque y otros artefactos que dificultan el análisis. Todos estos algoritmos han sido incluidos en una plataforma de análisis de imagen semiautomática desarrollada en Maltab de la cual, por medio de modelado y análisis estadístico se obtienen los parámetros más representativos del movimiento celular. Este trabajo fin de Máster está enmarcado dentro de una “Proof of Concept” denominada IMAGO, derivada del proyecto Europeo INSILICOCELL. El objetivo último de IMAGO es prestar un servicio online de análisis de imagen biomédica, entre cuyas principales utilidades está la cuantificación del comportamiento celular y la extracción de los principales parámetros de migración, generando un informe para el usuario con los resultados más significativos.