Новосибирск, Новосибирская область, Россия
Новосибирск, Новосибирская область, Россия
Новосибирск, Новосибирская область, Россия
Определение морфологических параметров одиночных тромбоцитов вызывает не только научный, но и практический интерес для медицинских приложений. Однако корректность определения морфологических параметров тромбоцитов по данным светорассеяния зависит не только от качества исходных экспериментальных данных или применяемого метода решения обратной задачи светорассеяния, но и от используемой оптической модели тромбоцита, в рамках которой ищется оптимальное решение. Явное несоответствие оптической модели и реальной формы измеренной частицы может приводит к неконтролируемым систематическим ошибкам определяемых параметров, что отрицательным образом сказывается на адекватности и корректности выводов проведённого исследования. В данной работе приведены оценки влияния погрешностей такого рода на значения параметров формы для двух частных примеров геометрических форм тромбоцитов. Эти формы заведомо отличались от используемой базовой оптической модели, взятой в виде однородных сплюснутых сфероидов. Первая тестируемая геометрическая форма была основана на биофизической модели поверхности тромбоцита, получаемая при оптимизации площади поверхности с фиксированным внутренним объемом, натянутой на математическую кривую с постоянной кривизной, а вторая геометрическая форма была создана искусственно, на основе сплюснутого сфероида с добавленными вытянутыми половинками эллипсоидов, имитирующих псевдоподии. В качестве экспериментальных данных были взяты численно рассчитанные сигналы светорассеяния с помощью программного пакета ADDA, которые были потом адаптированы к виду сигналов, получаемых при измерениях сигналов светорассеяния на сканирующем проточном цитометре.
тромбоциты, оптическая модель, обратная задача светорассеяния
1. Frojmovic M.M., Panjwani R. Geometry of normal mammalian platelets by quantitative microscopic studies. Biophys J., 1976, vol. 16, no. 9, pp. 1071-1089, doi:https://doi.org/10.1016/S0006-3495(76)85756-6.
2. Chesnutt J.K.W., Han H.-C. Platelet size and density affect shear-induced thrombus formation in tortuous arterioles. Phys Biol., 2013, vol. 10, no. 5, doi:https://doi.org/10.1088/1478-3975/10/5/056003.
3. Litvinenko A.L., Moskalensky A.E., Karmadonova N.A., Nekrasov V.M., Strokotov D.I., Konokhova A.I., Yurkin M.A., Pokushalov E.A., Chernyshev V.A., Maltsev V.P. Fluorescence-free flow cytometry for measurement of shape index distribution of resting, partially activated, and fully activated platelets. Cytometry, 2016, vol. 89, no. 11, pp. 1010-1016, doi:https://doi.org/10.1002/cyto.a.23003.
4. Hartwig J.H. Chapter 8 - The Platelet Cytoskeleton. Platelets (Third Edition) ed. Michelson A.D. Academic Press, 2013, pp. 145-168, doi: https://doi.org/10.1016/B978-0-12-387837-3.00008-0.
5. Patel-Hett S., Richardson J.L. et al.Visualization of microtubule growth in living platelets reveals a dynamic marginal band with multiple microtubules. Blood, 2008, vol. 111, no. 9, pp. 4605-4616, doi:https://doi.org/10.1182/blood-2007-10-118844.
6. White J.G., Rao G.H. Microtubule coils versus the surface membrane cytoskeleton in maintenance and restoration of platelet discoid shape. Am. J. Pathol., 1998, vol. 152, no. 2, pp. 597-609.
7. Moskalensky A.E., Yurkin M.A., Muliukov A.R., Litvinenko A.L., Nekrasov V.M., Chernyshev A.V., Maltsev V.P. Method for the simulation of blood platelet shape and its evolution during activation. PLOS Computational Biology, 2018, vol. 14, no. 3, e1005899, doi:https://doi.org/10.1371/journal.pcbi.1005899.
8. Steiner M., Ikeda Y. Quantitative assessment of polymerized and depolymerized platelet microtubules. J. Clin. Invest., 1979, vol. 63, no. 3, 443-448, doi:https://doi.org/10.1172/JCI109321.
9. Hartwig J.H. Mechanisms of actin rearrangements mediating platelet activation. Journal of Cell Biology, 1992, vol. 118, no. 6, pp. 1421-1442, doi:https://doi.org/10.1083/jcb.118.6.1421.
10. Team of core ADDA developers [Electronic resource] GitHub.
