Gradinaru, Cristian

Cellemotilitet og -bevægelse er centrale for multicellulære organismers udviklingog opretholdelse, og fejl i disse processer kan føre til alvorlige sygdomme. Mekanismerne bagcellemotilitet og dens fænomenologi studeres derfor intenst. I de seneste år er et nytinterdisciplinært felt, med fokus på studiet af biologiske processer på nanoskala, og med en rækketeknologiske anvendelsesmuligheder i medicin og biologisk forskning, opstået.Arbejdet, der præsenteres i denne afhandling befinder sig på grænsefladen mellemcellebiologi, billedbehandling og stokastisk modellering. Jeg præsenterer stokastiske modeller,baseret på modeller for vedholdende tilfældig bevægelse (persistent random motion), og anvenderdem på eksperimentelle real-life studier af cellemotilitet på glatte og nanostruktureredeoverflader. Disse modeller bruges til at estimere den tidsafhængige position af cellers geometrisketyngdepunkt (centroid), og bestemme de forskellige motilitetsparametre direkte fraeksperimentelle målinger af cellemotilitet. Dette kan hjælpe eksperimentatorer med at dragebiologisk relevante konklusioner om vekselvirkninger mellem celle og substrat.Behovet for at følge celler i stort antal har sat fokus på automatisering afcelletracking (cell tracking) og reproducerbarheden og robustheden af bestemmelsen afpositionen af cellers geometriske tyngdepunkt. For at håndtere dette, har jeg skrevet celletrackingprogrammet PACT, som er optimeret for glatte såvel som nanostrukturerede overflader. Denhurtige udvikling indenfor feltet ledte os til et komparativt studie af PACT’s præstationsevnesammenlignet med andre celletracking programmer. Vi finder, at de forskellige programmer giverforskellige resultater, når de bruges på samme film af bevægende celler, men at forskellene ikkeer statistik signifikante.For at introducere vedholdende tilfældig bevægelse, præsenterer jeg først et studieaf idealiseret tilfældig bevægelse i to dimensioner. Dette finder direkte anvendelse ieksperimentelle studier af cellemembraners fluiditet og membranproteiners dynamik, og jegforbedrer metodologien, som bruges i dette felt, ved at vise hvordan tilfældigheden i bevægelsenskal tolkes og hvordan diffusionskoefficienten estimeres optimalt. Ved at tilføje et vedholdendeled (persistent component) til den simple tilfældige bevægelse introducerer jeg Ornstein-Uhlenbeck processen, standardmodellen for vedholdende tilfældig bevægelse. Jeg bygger pådenne model for at håndtere udfordringerne, som er til stede når eksperimentelle data håndteres:eksperimentel usikkerhed på den måle position og tids-diskretisering (pga. endelig frame rate ifilm af bevægende celler). Dette omfatter at måle motilitesparametrene optimalt og at vægtemålepræcision mod den matematiske kompleksitet af real-life modeller for cellemotilitet. Endelighar jeg udvidet vores forståelse af cellers respons på overfladetopografi ved at generalisereOrnstein-Uhlenbeck processen for studie af cellemotilitet på anisotrope substrater. Jeg anvenderden generaliserede model til at analysere cellemotilitet på en række anisotrope substrater ogdiskuterer betydningen af vores observationer.Dette arbejde har brugbarhed for cellebiologer, da det henvender sig til deres behovfor præcise, men simple værktøjer til studier af cellemotilitet. Fremskridtene indenfor denteoretiske forståelse af cellemotilitet, som præsenteres her, tager hensyn til eksperimentatorersspecifikke behov, og har direkte teknologiske anvendelsesmuligheder, såsom styring af cellersbevægelse og vækst vha. nanotopografi.Cell motility and migration are central to the development and maintenance ofmulticellular organisms, and errors during this process can lead to major diseases. Consequently,the mechanisms and phenomenology of cell motility are currently under intense study. In recentyears, a new interdisciplinary field focusing on the study of biological processes at the nanoscalelevel, with a range of technological applications in medicine and biological research, hasemerged.The work presented in this thesis is at the interface of cell biology, imageprocessing, and stochastic modeling. The stochastic models introduced here are based onpersistent random motion, which I apply to real-life studies of cell motility on flat andnanostructured surfaces. These models aim to predict the time-dependent position of cellcentroids in a stochastic manner, and conversely determine directly from experimental recordingsof cell motility the various motility parameters. This can aid the experimentalist to drawbiologically relevant conclusions about cell-substrate interactions.The need to track cells in a large number of movies has raised the question ofautomation of cell tracking and that of reproducibility and robustness of cell centroidmeasurement. To address this, I wrote the PACT cell tracking program, which is optimized foruniform as well as non-uniform backgrounds such as nanostructured surfaces. Rapid progress inthe field of the automation of cell tracking steered us into a comparative study of PACT’sperformance against other cell tracking programs. We find that different programs yieldsomewhat different results when applied to the same movie of migrating cells but that thedifferences are not statistically significant.To introduce persistent random motion, I first present a study of idealized randommotion in two dimensions. This finds direct application to experimental studies of cell membranefluidity and membrane protein dynamics, and I improve on the methodology currently used in thatfield by showing how to assess the randomness of the motility and how to optimally determine thediffusion coefficient. By adding a persistence component to simple random motion I introduce thestandard Ornstein-Uhlenbeck process. I build on this commonly used cell motility model toaddress the challenges of working with real-life data: positional (centroid coordinate measuring)error and time discretization (due to finite frame rate in a movie of motile cells). This includesoptimally measuring the motility parameters and balancing precision of measurement against themathematical complexity of real-life models of cell motility. Finally, I expanded ourunderstanding of cell response to surface topography by generalizing the Orstein-Uhlenbeckprocess to study cell motility on anisotropic substrates. I apply the general model to analyze cellmotility on a series of anisotropic substrates and discuss the implications of our observations.This work is potentially useful to cell biologists by addressing their need for preciseyet simple tools for studies of cell motility. The advances in the theoretical understanding ofmotility presented here bear the experimentalists’ needs in mind, and can find direct technologicalapplications such as cell guidance and growth using nanotopography

Online Research Database In Technology

Stochastic models of cell motility

http://orbit.dtu.dk/ws/files/8056117/thesis_final.pdf

Stochastic models of cell motility

Abstract

Similar works

Full text

Available Versions

Online Research Database In Technology