Classification of the fibronectin variants with curvelets

International audienceThe role of the extracellular matrix (ECM) in the evolution of certain diseases (e.g. fibrosis, cancer) is generally accepted but yet to be completely understood. A numerical model that captures the physical properties of the ECM, could convey certain connections between the topology of its constituents and their associated biological features. This study addresses the analysis and modeling of fibrillar networks containing Fibronectin (FN) networks, a major ECM molecule, from 2D confocal microscopy images. We leveraged the advantages of the fast discrete curvelet transform (FDCT), in order to obtain a multiscale and multidirectional representation of the FN fibrillar networks. This step was validated by performing a classification among the different variants of FN upregulated in disease states with a multi-class classification algorithm, DAG-SVM. Subsequently, we designed a method to ensure the invariance to rotation of the curvelet features. Our results indicate that the curvelets offer an appropriate discriminative model for the FN networks, that is able to characterize the local fiber geometry

Fibronectin Extra Domains tune cellular responses and confer topographically distinct features to fibril networks

International audienceCellular fibronectin (FN; also known as FN1) variants harboring one or two alternatively spliced so-called extra domains (EDB and EDA) play a central bioregulatory role during development, repair processes and fibrosis. Yet, how the extra domains impact fibrillar assembly and function of the molecule remains unclear. Leveraging a unique biological toolset and image analysis pipeline for direct comparison of the variants, we demonstrate that the presence of one or both extra domains impacts FN assembly, function and physical properties of the matrix. When presented to FN-null fibroblasts, extra domain-containing variants differentially regulate pH homeostasis, survival, and TGF- β by tuning the magnitude of cellular responses, rather than triggering independent molecular switches. Numerical analyses of fiber topologies highlight significant differences in variant-specific structural features and provide a first step for the development of a generative model of FN networks to unravel assembly mechanisms and investigate the physical and functional versatility of extracellular matrix landscapes

New algorithms for the analysis of live-cell images acquired in phase contrast microscopy

La détection et la caractérisation automatisée des cellules constituent un enjeu important dans de nombreux domaines de recherche tels que la cicatrisation, le développement de l'embryon et des cellules souches, l’immunologie, l’oncologie, l'ingénierie tissulaire et la découverte de nouveaux médicaments. Étudier le comportement cellulaire in vitro par imagerie des cellules vivantes et par le criblage à haut débit implique des milliers d'images et de vastes quantités de données. Des outils d'analyse automatisés reposant sur la vision numérique et les méthodes non-intrusives telles que la microscopie à contraste de phase (PCM) sont nécessaires. Comme les images PCM sont difficiles à analyser en raison du halo lumineux entourant les cellules et de la difficulté à distinguer les cellules individuelles, le but de ce projet était de développer des algorithmes de traitement d'image PCM dans Matlab® afin d’en tirer de l’information reliée à la morphologie cellulaire de manière automatisée. Pour développer ces algorithmes, des séries d’images de myoblastes acquises en PCM ont été générées, en faisant croître les cellules dans un milieu avec sérum bovin (SSM) ou dans un milieu sans sérum (SFM) sur plusieurs passages. La surface recouverte par les cellules a été estimée en utilisant un filtre de plage de valeurs, un seuil et une taille minimale de coupe afin d'examiner la cinétique de croissance cellulaire. Les résultats ont montré que les cellules avaient des taux de croissance similaires pour les deux milieux de culture, mais que celui-ci diminue de façon linéaire avec le nombre de passages. La méthode de transformée par ondelette continue combinée à l’analyse d'image multivariée (UWT-MIA) a été élaborée afin d’estimer la distribution de caractéristiques morphologiques des cellules (axe majeur, axe mineur, orientation et rondeur). Une analyse multivariée réalisée sur l’ensemble de la base de données (environ 1 million d’images PCM) a montré d'une manière quantitative que les myoblastes cultivés dans le milieu SFM étaient plus allongés et plus petits que ceux cultivés dans le milieu SSM. Les algorithmes développés grâce à ce projet pourraient être utilisés sur d'autres phénotypes cellulaires pour des applications de criblage à haut débit et de contrôle de cultures cellulaires.Automated cell detection and characterization is important in many research fields such as wound healing, embryo development, immune system studies, cancer research, parasite spreading, tissue engineering, stem cell research and drug research and testing. Studying in vitro cellular behavior via live-cell imaging and high-throughput screening involves thousands of images and vast amounts of data, and automated analysis tools relying on machine vision methods and non-intrusive methods such as phase contrast microscopy (PCM) are a necessity. However, there are still some challenges to overcome, since PCM images are difficult to analyze because of the bright halo surrounding the cells and blurry cell-cell boundaries when they are touching. The goal of this project was to develop image processing algorithms to analyze PCM images in an automated fashion, capable of processing large datasets of images to extract information related to cellular viability and morphology. To develop these algorithms, a large dataset of myoblasts images acquired in live-cell imaging (in PCM) was created, growing the cells in either a serum-supplemented (SSM) or a serum-free (SFM) medium over several passages. As a result, algorithms capable of computing the cell-covered surface and cellular morphological features were programmed in Matlab®. The cell-covered surface was estimated using a range filter, a threshold and a minimum cut size in order to look at the cellular growth kinetics. Results showed that the cells were growing at similar paces for both media, but their growth rate was decreasing linearly with passage number. The undecimated wavelet transform multivariate image analysis (UWT-MIA) method was developed, and was used to estimate cellular morphological features distributions (major axis, minor axis, orientation and roundness distributions) on a very large PCM image dataset using the Gabor continuous wavelet transform. Multivariate data analysis performed on the whole database (around 1 million PCM images) showed in a quantitative manner that myoblasts grown in SFM were more elongated and smaller than cells grown in SSM. The algorithms developed through this project could be used in the future on other cellular phenotypes for high-throughput screening and cell culture control applications

Caractérisation des réseaux de fibronectine représentés par des graphes de fibres à partir d'images de microscopie confocale 2D

A major constituent of the Extracellular Matrix is a large protein called the Fibronectin (FN). Cellular FN is organized in fibrillar networks and can be assembled differently in the presence of two Extra Domains, EDA and EDB. Our objective was to develop numerical quantitative biomarkers to characterize the geometrical organization of the four FN variants (that differ by the inclusion/exclusion of EDA/EDB) from 2D confocal microscopy images, and to compare sane and cancerous tissues. First, we showed through two classification pipelines, based on curvelet features and deep learning framework, that the FN variants can be distinguished with a similar performance to that of a human annotator. We constructed a graph-based representation of the fibers, which were detected using Gabor filters. Graphspecific attributes were employed to classify the variants, proving that the graph representation embeds relevant information from the confocal images. Furthermore, we identified various techniques capable to differentiate the graphs, allowing us to compare the FN variants quantitatively and qualitatively. Performance analysis using toy graphs showed that the methods, which are based on graph matching and optimal transport, can meaningfully compare graphs. Using the graph-matching framework, we proposed different methodologies for defining the prototype graph, representative of a certain FN class. Additionally, the graph matching served as a tool to compute parameter deformation maps between the variants. These deformation maps were analyzed in a statistical framework showing whether or not the variation of the parameters can be explained by the variance within the same class.La fibronectine (FN) cellulaire, composante majeure de la matrice extracellulaire, est organisée en réseaux fibrillaires de maniéré différente suivant les deux extra-domaines EDB et EDA. Notre objectif a été le développement de biomarqueurs quantitatifs pour caractériser l'organisation géométrique des quatre variants de FN à partir d'images de microscopie confocale 2D, puis de comparer les tissus sains et cancéreux. Premièrement, nous avons montré à travers deux pipelines de classification fondés sur les curvelets et sur l'apprentissage profond, que les variants peuvent être distingués avec une performance similaire à celle d'un annotateur humain. Nous avons ensuite construit une représentation des fibres (détectées avec des filtres Gabor) fondée sur des graphes. Les variantes ont été classés en utilisant des attributs spécifiques aux graphes, prouvant que ceux-ci intègrent des informations pertinentes dans les images confocales. De plus, nous avons identifié différentes techniques capables de différencier les graphes, afin de comparer les variants de FN quantitativement et qualitativement. Une analyse des performances sur des exemples simples a montré la capacité des méthodes fondées sur l'appariement de graphes et le transport optimal, de comparer les graphes. Nous avons ensuite proposé différentes méthodologies pour définir le graphe représentatif d'une certaine classe. De plus, l'appariement de graphes nous a permis de calculer des cartes de déformation des paramètres entre tissus sains et cancéreux. Ces cartes ont ensuite été analysées dans un cadre statistique montrant si la variation du paramètre peut être expliquée ou non par la variance au sein d'une même classe

Characterization of fibronectin networks using graph-based representations of the fibers from 2D confocal images

La fibronectine (FN) cellulaire, composante majeure de la matrice extracellulaire, est organisée en réseaux fibrillaires de maniéré différente suivant les deux extra-domaines EDB et EDA. Notre objectif a été le développement de biomarqueurs quantitatifs pour caractériser l'organisation géométrique des quatre variants de FN à partir d'images de microscopie confocale 2D, puis de comparer les tissus sains et cancéreux. Premièrement, nous avons montré à travers deux pipelines de classification fondés sur les curvelets et sur l'apprentissage profond, que les variants peuvent être distingués avec une performance similaire à celle d'un annotateur humain. Nous avons ensuite construit une représentation des fibres (détectées avec des filtres Gabor) fondée sur des graphes. Les variantes ont été classés en utilisant des attributs spécifiques aux graphes, prouvant que ceux-ci intègrent des informations pertinentes dans les images confocales. De plus, nous avons identifié différentes techniques capables de différencier les graphes, afin de comparer les variants de FN quantitativement et qualitativement. Une analyse des performances sur des exemples simples a montré la capacité des méthodes fondées sur l'appariement de graphes et le transport optimal, de comparer les graphes. Nous avons ensuite proposé différentes méthodologies pour définir le graphe représentatif d'une certaine classe. De plus, l'appariement de graphes nous a permis de calculer des cartes de déformation des paramètres entre tissus sains et cancéreux. Ces cartes ont ensuite été analysées dans un cadre statistique montrant si la variation du paramètre peut être expliquée ou non par la variance au sein d'une même classe.A major constituent of the Extracellular Matrix is a large protein called the Fibronectin (FN). Cellular FN is organized in fibrillar networks and can be assembled differently in the presence of two Extra Domains, EDA and EDB. Our objective was to develop numerical quantitative biomarkers to characterize the geometrical organization of the four FN variants (that differ by the inclusion/exclusion of EDA/EDB) from 2D confocal microscopy images, and to compare sane and cancerous tissues. First, we showed through two classification pipelines, based on curvelet features and deep learning framework, that the FN variants can be distinguished with a similar performance to that of a human annotator. We constructed a graph-based representation of the fibers, which were detected using Gabor filters. Graphspecific attributes were employed to classify the variants, proving that the graph representation embeds relevant information from the confocal images. Furthermore, we identified various techniques capable to differentiate the graphs, allowing us to compare the FN variants quantitatively and qualitatively. Performance analysis using toy graphs showed that the methods, which are based on graph matching and optimal transport, can meaningfully compare graphs. Using the graph-matching framework, we proposed different methodologies for defining the prototype graph, representative of a certain FN class. Additionally, the graph matching served as a tool to compute parameter deformation maps between the variants. These deformation maps were analyzed in a statistical framework showing whether or not the variation of the parameters can be explained by the variance within the same class