Analysis and modelling of spatial organization of 3D tissues in biological images

Abstract

Nombreux travaux ont été menés pour analyser automatiquement des cellules dans des images de microscopie. Néanmoins, ces travaux se concentrent principalement sur l’application de traitement et d’analyse d’images sur des cellules individuelles. Il y a un manque d’un outil générique pour analyser les interactions entre les cellules et leur organisation spatiale au sein de tissus biologiques. De plus, il existe une demande pour une approche qui est plus efficace pour gérer des images de cellules en 3D à haut débit. Car l’étude des cellules dans l’espace tridimensionnel (3D) donne une meilleure impression et est plus réaliste en ce qui concerne les propriétés physiques et biochimiques du micro-environnement des cellules par rapport aux approches bidimensionnelles. Nous avons proposé un ensemble de méthodologies et un outil pour l’analyse de l’organisation des tissus dans des images biologiques. Cette combinaison d’outils logiciels se propose d’algorithmes pour i) l’identification automatique de plusieurs noyaux individuels et ii) des marqueurs cytoplasmiques, iii) prédiction de la position de la membrane cellulaire, et enfin iv) la reconstruction du réseaux cellulaire. Nous avons appliqué notre outil pour étudier l’organisation spatiale de l’îlot de Langerhans en essayant de comprendre son mécanisme interne. Nous avons aussi appliqué notre outil pour explorer la fonction des cellules de type delta cell dans l’îlot, dont le rôle n’est pas encore déterminé. Nous avons introduit une procédure générique pour modéliser l’organisation spatiale des cellules dans un tissu, qui peut être utilisée pour créer des modèles virtuels de tissus et créer des données à tester.Cells within the tissue preferentially form a network that works together to carry out a specific function. Thus, the role of a tissue is affected by its cell types as well as the architecture of cellular interactions. A question is to what degree the spatial organization of these cells affects the function of the tissue. We first propose a set of methodologies to analyze the multi-cellular structure of tissues at both local and global scale. The goal is to analyze, formalize, and model the spatial organization of the tissue captured by fluorescence microscopy images. At the local scale, we investigate the spatial relationship of several structures with both direct and indirect cellular interactions. At the global scale, we apply spatial statistic approaches to investigate the degree of randomness of the cell distribution. In addition, an open source toolbox is developed which allows researchers to perform investigations of the position of different cells within a 3D multicellular structure. We apply the toolbox to study of the spatial organization of the islet of Langerhans, a special kind of tissue that plays an important role in regulating the blood glucose level. With a good segmentation accuracy, we have been able to perform our analysis of the islets of Langerhans on several different species such as mouse and monkey. We also utilize our toolbox to explore the structural-functional mechanism of the delta cell, a specific kind of cell within the islet whose role has not yet been determined, but could potentially influence the islet function, in mouse and human. Our generic toolbox is implemented with unbiased analytical capabilities in software platform ImageJ