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美科學家創新影像技術「SGFT」 準確量化幹細胞早期分化結構

2020.05.20環球生技雜誌/記者 巫芝岳 編譯

美科學家創新影像技術「SGFT」 助幹細胞分化早期結構量化 (圖片來源: 網路)

美科學家創新影像技術「SGFT」 準確量化幹細胞分化早期結構 (圖片來源: 網路)

(19)日,威斯康辛州立發現研究中心(Wisconsin Institute for Discovery)的研究人員,開發出一項新的影像分析技術,可量化包括由幹細胞分化出的心肌、神經細胞,以及乳癌細胞等,細胞內部過去難以分析的複雜結構,該研究發表於期刊《Journal of Applied Physics》中。

該研究團隊開發出這項稱為「掃描式梯度傅立葉轉換」(scanning gradient Fourier transform, SGFT)的技術,透過實驗確定,可準確量化心肌細胞中,肌原纖維(myofibril)的結構,預期能幫助心臟病相關的幹細胞治療。

幹細胞在分化為心肌細胞時,若不進一步處理,心肌細胞仍會停留在許多異質性高且不成熟的狀態。然而,目前的圖像分析技術,仍難以讓科學家分析這些未成熟細胞的異質性,也因此不易界定何時該進行下一步的分化處理。

該論文的作者Wendy Crone表示,成人心臟組織的結構相當錯綜複雜,並非像書架上的書本會整齊排列,為了幫助幹細胞等療法的開發,他們希望能透過新的技術來量化組織。

SGFT是一項結合了梯度方法(gradient method)和快速傅立葉轉換(fast Fourier transform)的演算法;這項技術若再結合細胞突變相關的研究,有潛力為與肌原纖維和各種心肌病變相關的機轉,提供新的見解。

除了心肌以外,這項演算法也能用於分析其他有量化條紋狀影像的領域,像是乳癌中,乳房組織可能出現的膠原蛋白異常組織;過去也有研究指出,乳癌細胞內的膠原纖維型態,是一項有力的腫瘤預後因子。

此外,SGFT也可能用來定量幹細胞分化為早期神經細胞時,被稱作「神經玫瑰環」(neural rosettes)的橫紋組織,該組織是神經細胞初期分化時的重要訊號之一。

參考資料:

1. 論文原文:https://aip.scitation.org/doi/10.1063/1.5129347

2. https://bioengineer.org/image-analysis-technique-provides-better-understanding-of-heart-cell-defects/

Only if we understand, can we care. Only if we care, will we help. Only if we help, shall all be saved. ― Jane Goodall

文章分類 科學要聞

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