MitoXRNet: Segmentación robusta de mitocondrias y perfilado morfológico mediante tomografía de rayos X blandos | JoVE Visualize

Área de la Ciencia:

Biología Celular
Biofísica
Imagenología Médica

Sus antecedentes:

La morfología mitocondrial es crucial para la función celular.
Cuantificar la morfología mitocondrial a escala es un desafío debido a las limitaciones en la resolución de imágenes y las herramientas de segmentación.
La tomografía de rayos X blandos (SXT) ofrece imágenes 3D de células completas de alta resolución en estado nativo, pero la segmentación de orgánulos sigue siendo un cuello de botella.

Objetivo del estudio:

Desarrollar un modelo de aprendizaje profundo 3D eficiente en datos y parámetros para segmentar mitocondrias y núcleos en tomogramas SXT.
Permitir el análisis cuantitativo de alto rendimiento de la morfología mitocondrial y las propiedades biofísicas.

Principales métodos:

Se desarrolló MitoXRNet, un modelo de aprendizaje profundo 3D que utiliza corte 3D multieje y mejora de bordes basada en el filtro de Sobel.
Se empleó una función de pérdida combinada de Entropía Cruzada Binaria y Dice Robusto para una segmentación optimizada.
Se validó el rendimiento en células INS-1E y se probó la generalización en datos no vistos.

Principales resultados:

MitoXRNet logró una puntuación Dice del 73,8% con solo 1,4 millones de parámetros, superando a los métodos existentes.
Una variante más grande de 22,6 millones de parámetros demostró sólidas capacidades de generalización.
La segmentación automatizada reveló la remodelación mitocondrial inducida por estímulos metabólicos: la glucosa aumentó el volumen y la densidad, mientras que GIP/GKA aumentaron el número y la densidad, lo que indica poblaciones más pequeñas y dinámicas.

Conclusiones:

MitoXRNet proporciona un marco escalable y eficiente para la segmentación de orgánulos en datos SXT en estado nativo.
El modelo facilita el perfilado morfológico y biofísico cuantitativo de las mitocondrias.
Este enfoque permite una comprensión más profunda de la función celular y la dinámica de los orgánulos en diversas condiciones.