- •Содержание
- •Введение
- •Глава 1. Обзор литературы
- •1.1. Клетки крови
- •1.2. Экспериментальные методы
- •1.3. Моделирование светорассеяния
- •1.4. Обратная задача светорассеяния
- •Глава 2. Метод дискретных диполей
- •2.1. Обзор МДД
- •2.1.1. Введение
- •2.1.2. Общая формулировка
- •2.1.3. Разновидности МДД
- •2.1.3.1. Теоретические основы МДД
- •2.1.3.2. Точность МДД вычислений
- •2.1.3.3. МДД для кластеров шаров
- •2.1.3.4. Модификации и расширения МДД
- •2.1.4. Численные соображения
- •2.1.4.1. Прямые и итерационные методы
- •2.1.4.2. Разложение по порядкам рассеяния
- •2.1.4.3. Блочно-топлицева структура
- •2.1.4.4. Быстрое преобразование Фурье
- •2.1.4.5. Быстрый метод мультиполей
- •2.1.4.6. Усреднение по ориентации и повторные вычисления
- •2.1.5. Сравнение МДД с другими методами
- •2.1.6. Заключительные замечания
- •2.2. Сходимость МДД
- •2.2.1. Введение
- •2.2.2. Теоретический анализ
- •2.2.2.1. Дополнительные определения
- •2.2.2.2. Анализ ошибок
- •2.2.2.3. Ошибки формы
- •2.2.2.4. Различные формулировки МДД
- •2.2.3. Численное моделирование
- •2.2.4. Обсуждение
- •2.2.5. Выводы
- •2.3. Методика экстраполяции для улучшения точности МДД
- •2.3.1. Введение
- •2.3.2. Экстраполяция
- •2.3.3. Численное моделирование
- •2.3.4. Обсуждение
- •2.3.5. Выводы
- •2.4. Текущие возможности МДД для очень больших частиц
- •2.4.1. Введение
- •2.4.2. Компьютерная программа ADDA
- •2.4.3. Численное моделирование
- •2.4.3.1. Параметры моделирования
- •2.4.3.2. Результаты
- •2.4.4. Обсуждение
- •2.4.5. Выводы
- •2.5. Сравнение компьютерных программ на основе МДД
- •2.5.1. Введение
- •2.5.2. Программы МДД
- •2.5.2.1. SIRRI
- •2.5.2.2. DDSCAT
- •2.5.2.4. ADDA
- •2.5.3. Сравнение программ
- •2.5.3.1. Формы объектов и параметры
- •2.5.3.2. Точные методы
- •2.5.3.3. Точность
- •2.5.3.4. Скорость
- •2.5.4. Обсуждение
- •2.6. Сравнение МДД с методом конечных разностей во временной области
- •2.6.1. Введение
- •2.6.2. Параметры моделирования
- •2.6.3. Результаты для шаров
- •2.6.4. Пример применения к биологическим клеткам
- •2.6.5. Выводы
- •Глава 3. Эритроциты
- •3.1. Введение в эритроциты
- •3.1.1. Морфология
- •3.1.2. Светорассеяние эритроцитами
- •3.2. Решение обратной задачи светорассеяния для эритроцитов, используя простую форму и постоянный показатель преломления
- •3.2.1. Методология моделирования
- •3.2.2. Экспериментальный метод и процедура обращения
- •3.2.3. Эффект формы и ориентации
- •3.2.4. Характеризация эритроцитов
- •3.2.5. Приближённые формы
- •3.2.6. Выводы
- •3.3. Характеризация морфологии нативных эритроцитов с помощью сканирующего проточного цитометра
- •3.3.1. Расширенная модель формы эритроцита
- •3.3.2. Методология моделирования
- •3.3.3. Экспериментальный метод и процедура обращения
- •3.3.4. Результаты и обсуждение
- •3.3.5. Эмпирическая процедура определения диаметра эритроцитов
- •3.3.6. Выводы
- •Глава 4. Гранулоциты
- •4.1. Введение в гранулоциты
- •4.1.1. Нейтрофилы
- •4.1.2. Эозинофилы
- •4.1.3. Базофилы
- •4.1.4. Оптическая характеризация гранулоцитов
- •4.2. Теоретическое исследование светорассеяния простой моделью гранулоцита – зернистым шаром
- •4.2.1. Введение
- •4.2.2. Простая модель гранулоцита
- •4.2.3. Ортогональное светорассеяние
- •4.2.4. Результаты и обсуждение
- •4.2.5. Выводы
- •4.3. Экспериментальное исследование нейтрофилов сканирующим проточным цитометром
- •4.3.1. Экспериментальная процедура
- •4.3.2. Дополнительное МДД моделирование
- •4.3.3. Результаты и обсуждение
- •4.3.4. Выводы
- •Заключение
- •Развитие метода дискретных диполей
- •Характеризация эритроцитов с помощью сканирующего проточного цитометра
- •Теоретическое и экспериментальное исследование гранулоцитов
- •Основные результаты
- •Литература
- •Приложение
- •A1. Описание сокращений и символов
- •A2. Свойства симметрии матрицы Мюллера
- •A3. Расчёт бокового рассеяния зернистым шаром в рамках приближения Релея-Дебая-Ганса
- •A4. Расчёт деполяризованного бокового рассеяния зернистым шаром в рамках второго борновского приближения
4.3.4. Выводы
Мы измерили индикатрисы нейтрофилов трёх здоровых доноров с помощью сканирующего проточного цитометра (СПЦ). В отличие от отдельных индикатрис усреднённые по пробе индикатрисы практически монотонные за исключением двух экстремумов вблизи 10°. Величины индикатрис из разных проб отличаются вплоть до пяти раз, что можно объяснить только различием во внутренней структуре нейтрофилов.
Вычисленные индикатрисы моделей с ядром и без в целом согласуются с экспериментом, однако подгонка одиночных экспериментальных индикатрис модельными пока не представляется возможным из-за большого количества параметров задачи. Сравнение моделей с разными диаметрами гранул dg показывает,
что для каждого угла рассеяния θ существует определённый dg, для которого интенсивность рассеяния I(θ ) больше чем для других dg. Другими словами,
наблюдается качественное соответствие между dg и θ – бóльшие dg соответствуют
меньшим |
θ. |
В частности, dg = 0.3 мкм |
соответствует |
θ около 90°, в то время как |
dg = 2 мкм |
и |
сегментированное ядро |
соответствуют |
θ около 10°−20°. В этом |
соответствии не участвует пик рассеяния вперёд (до 5°−10°), который определяется интерференцией рассеяния всеми компонентами клетки, и малые гранулы, которые не являются определяющими ни при каких θ. Более того для таких малых гранул
(dg = 0.1−0.2 мкм), типичных для нейтрофилов, I(θ ) практически не зависит от dg при
θ < 30°.
Результаты моделирования позволяют приблизиться к задаче характеризации нейтрофилов, однако на данный момент не представляется возможным строго характеризовать отдельные нейтрофилы. Возможны несколько упрощённых подходов: характеризовать отдельные нейтрофилы, используя приближённые теории светорассеяния, или определять средние по пробе морфологические параметры путём анализа усреднённых индикатрис. Но даже эти более простые задачи отнюдь не тривиальны и всё ещё ожидают своего решения.
Было измерено распределение по диаметрам нейтрофилов с помощью спектрального метода, средние значения составляли от 9 до 10 мкм с различием менее 10% между пробами. Хотя этот метод перспективен для определения диаметра зернистых клеток, требуется его дальнейшая проверка и сравнение с другими методами, например, микроскопией. Теоретическую проверку можно провести,
192
применяя спектральный метод к вычисленным индикатрисам зернистых шаров, описанных в подразделе 4.2.2, что является темой дальнейшего исследования.
В этом разделе приведены первые экспериментальные результаты по индикатрисам нейтрофилов и их сравнение с результатами МДД. Это составляет начальную базу для дальнейшего исследования, включающего:
1)Больше экспериментальных измерений, включая измерение нескольких проб от одного донора взятых в разное время. Это подтвердит экспериментальную процедуру в целом, позволит оценить экспериментальные ошибки и исключит возможные артефакты вызванные различным обращением с пробой, например, различным временем между подготовкой пробы и измерением на СПЦ.
2)Использование второй флуоресцентной метки в экспериментах для однозначного определения эозинофилов и, ещё лучше, базофилов. Задача их характеризации похожа на аналогичную задачу для нейтрофилов, но есть ещё задача, не рассматриваемая подробно в этой диссертации, – классификация гранулоцитов, т.е. определения подтипа каждой клетки на основе исключительно светорассеяния. Теоретические выводы, приведённые в этом разделе, показывают возможные пути решения этой задачи, например, используя чувствительность разных диапазонов углов рассеяния к разным диаметрам гранул. Однако для развития этих идей необходимы обширные экспериментальные данные.
3)Использование поляризационного СПЦ для измерения поляризационной индикатрисы в дополнение к стандартной. К сожалению, СПЦ не может непосредственно измерять деполяризованное боковое рассеяние для разделения нейтрофилов и эозинофилов. Однако поляризационная индикатриса может привести к похожему разделению и содержать дополнительную информацию полезную для классификации гранулоцитов.
4)Разработка алгоритмов характеризации гранулоцитов. В настоящее время имеется только основа, состоящая из теоретических выводов МДД моделирования. Задача характеризации намного сложнее чем, например, для эритроцитов (см. раздел 3), поэтому её решение должно основываться на обширных и надёжных экспериментальных данных с контролируемыми погрешностями.
193