|
|
Analysis of Microscopic Images of Cancer Cells
Vičar, Tomáš ; Matula,, Petr (oponent) ; Sladoje, Natasa (oponent) ; Kolář, Radim (vedoucí práce)
This dissertation focuses on the analysis of various forms of microscopic image data of cancer cells (static 2D images, static 3D stacks, 2D timelapse live cell imaging). The main focus is on data acquired with a~coherence controlled holographic microscope, which is a~relatively new modality capable of contrast imaging of live cells without staining (label-free) and provide quantitative information (Quantitative Phase Imaging - QPI). In this thesis, the basic procedure for the analysis of cell images is described, where new methods for the individual steps are developed and refined. The largest part of the thesis is devoted to cell segmentation, where classical and deep learning-based methods are summarized. New methods suitable specifically for QPI data are also developed. A~part of the thesis is devoted to the segmentation of 3D fluorescence nuclei and the detection of DNA breaks using deep learning. The thesis also deals with further processing in the form of cell tracking, feature extraction and subsequent analysis, where cell death is detected and suitable interpretable features are developed to classify cell death into apoptotic and lytic. Overall, this thesis contributes to the development of different steps of image analysis of cancer cells and reflects current advances in the image analysis field, deep learning approaches in particular, which is also demonstrated in several research applications.
|
|
|
Tumor cell classification using deep-learning
Majerčík, Jakub ; Kolář, Radim (oponent) ; Vičar, Tomáš (vedoucí práce)
Classification of microscopic cancer cell images finds its use in a wide variety of biological and medical applications. This work aims to classify two lines of aggressive tumor prostate cells with induced zinc resistance using deep learning methods, and provide an interpretation of occurring classification processes. Dataset consists of more than 750 images, whose acquisition was performed using optical diffraction tomography. This microscopy method allowed for non-invasive cell imaging in their native state. This work shows an implementation of a convolutional neural network, along with methods for visualization of classification processes used to generate localization maps (Grad-CAM and an occlusion-based method). The neural network classifies two prostate cell lines used in study with an accuracy of 98,08% and the aggressive zinc-resistance phenotype with an accuracy of 96,08%. Localization maps and manual segmentation masks of cell borders, nuclei and nucleoli allowed for analysis of sub-celullar regions, which indicates that the decisive region for correct classification is the region of cytoplasm. This is most likely the result of variable vesicle count in cytoplasm, their size, as well as the overall cell size and the morfological structure of their cytoplasmic membrane depending on a given phenotype.
|
|
|
Úloha fosfoinositidů v makropinocytóze
Hájek, Tomáš ; Doubravská, Lenka (vedoucí práce) ; Španielová, Hana (oponent)
Makropinocytóza je neselektivní na aktinu závislý typ endocytózy. Je důležitá pro normální fyziologii některých buněčných typů. Využívají ji ale i intracelulárními paraziti, kteří se takto internalizují do hostitelských buněk a rovněž hraje roli v nutričním příjmu některých nádorových buněk. Během makropinocytózy vzniká samoorganizovaná membránová subdoména oddělená difúzní bariérou nazývaná makropinocytární pohárek. Polymerace aktinu řízená RAC1 proteinem je nezbytná pro tvorbu membránových výběžku na periferii pohárku, kde je přítomen úzký prstenec aktin nukleačních faktorů. Naproti tomu na bázi pohárku dochází k disociaci aktinu díky RAS-řízené tvorbě fosfatidylinositoltrisfosfátů (PIP3). Při uzavírání pohárku je nutné sekvenční odbourání PIP3 až na fosfatidylinositol a získání endozomální identity nově vzniklého váčku. Během časných fází maturace makropinocytozomu dochází k jeho tubulaci, díky čemuž váček zmenšuje svůj průměr a stabilizuje se. V pozdních fázích může makropinocytární váček splývat s lysozomem, čímž se do této degradační organely dostane internalizovaný materiál. Během celého procesu jsou součástí membrány konkrétní typy fosfatidylinositolů, které umožňují přenášení signálů a zajišťují identitu membrán. Tyto fosfolipidy řídí celou makropinocytózu a regulují metabolismus buňky.
|
|
|
Analysis of Microscopic Images of Cancer Cells
Vičar, Tomáš ; Matula,, Petr (oponent) ; Sladoje, Natasa (oponent) ; Kolář, Radim (vedoucí práce)
This dissertation focuses on the analysis of various forms of microscopic image data of cancer cells (static 2D images, static 3D stacks, 2D timelapse live cell imaging). The main focus is on data acquired with a~coherence controlled holographic microscope, which is a~relatively new modality capable of contrast imaging of live cells without staining (label-free) and provide quantitative information (Quantitative Phase Imaging - QPI). In this thesis, the basic procedure for the analysis of cell images is described, where new methods for the individual steps are developed and refined. The largest part of the thesis is devoted to cell segmentation, where classical and deep learning-based methods are summarized. New methods suitable specifically for QPI data are also developed. A~part of the thesis is devoted to the segmentation of 3D fluorescence nuclei and the detection of DNA breaks using deep learning. The thesis also deals with further processing in the form of cell tracking, feature extraction and subsequent analysis, where cell death is detected and suitable interpretable features are developed to classify cell death into apoptotic and lytic. Overall, this thesis contributes to the development of different steps of image analysis of cancer cells and reflects current advances in the image analysis field, deep learning approaches in particular, which is also demonstrated in several research applications.
|
|
|
Příprava titanocenových komplexů s cytostatickými vlastnostmi
Dunlop, David ; Lamač, Martin (vedoucí práce) ; Demel, Jan (oponent)
Výzkum cytotoxicity titanocen dihalogenidů je tématem, které se objevuje v literatuře již od 70. let 20. století. Původně intenzivně studovaný titanocen dichlorid, který zklamal v 2. fázi klinických studií na lidech, byl dnes již nahrazen novější generací komplexů, které zpravidla nesou aryl-substituované cyklopentadienylové ligandy, a jejichž aktivitu lze dále podpořit substitucí chloridových ligandů fluoridy. Avšak mechanismus účinku těchto komplexů zůstává do značné míry záhadou, počínaje transportem do buněk, stabilitou ve fyziologickém prostředí, atd. V rámci této práce je připravena série různě substituovaných titanocen dichloridů a difluoridů, které jsou součástí větší série látek, která poslouží k bližšímu porozumění strukturních vlivů na cytotoxicitu těchto komplexů. Připravené látky jsou charakterizovány 1 H ,13 C NMR a IČ spektroskopií. Látky obsahující fluoridové ligandy pak i 19 F NMR spektroskopií, dále jejich bodem tání, a v případě dostupnosti monokrystalů také RTG strukturní analýzou a elementární analýzou. Klíčová slova: titanocen dihalogenidy, organokovové sloučeniny, cytotoxicita, rakovinné buňky
|
|
|
Vliv nádorových fibroblastů na přežívání, proliferaci a invazivitu nádorových buněk.
Nováková, Gita ; Anděra, Ladislav (vedoucí práce) ; Brábek, Jan (oponent)
Nádorové mikroprostředí představuje, vedle vlastních nádorových buněk, strukturně i funkčně významnou součást nádoru. Obdobně jako v orgánech je i toto prostředí je vytvářeno několika buněčnými typy (fibroblasty, buňkami imunitního systému, endoteliálními buňkami aj.) a nebuněčnou složkou (především extracelulární matrix). Všechny tyto součásti formují vhodné prostředí pro vlastní nádorové buňky - podporují jejich růst a množení, brání imunitnímu systému v jejich zničení a zabezpečují i jejich výživu. Jednu z hlavních složek nádorového mikroprostředí představují nádorové fibroblasty. Vznikají z různých buněčných typů (stávajících fibroblastů, endoteliálních buněk, epiteliálních buněk atd.) vlivem faktorů produkovaných nádorovými buňkami (především TGF-β). Tyto aktivované nádorové fibroblasty (cancer associated fibroblasts, CAFs) exprimující α-SMA nejsou z tkáně odstraňovány podobně jako fibroblasty účastnící se reparačních procesů. Naopak v tkáni přetrvávají a produkují řadu pro-nádorových faktorů, mezi nejvýznamnější patří SDF-1, HGF, IGF-1, IL-6, VEGF, PDGF-C, TGF-β, MMPs aj. CAFs a jimi sekretované faktory ovlivňující téměř všechny znaky nádoru, tzv. Hallmarks of Cancer - podporují proliferaci nádorových buněk, brání jejich vstupu do apoptózy, podporují tvorbu cévního zásobení nádoru, aktivně přetváří...
|
|
|
Charakterizace vlivu senescence na indukci a regulaci smrti nádorových buněk
Nováková, Gita ; Anděra, Ladislav (vedoucí práce) ; Truksa, Jaroslav (oponent)
5 Abstrakt Senescence je stav, kdy se bu ka p estane d lit, m ní expresi n kterých gen a je trvale zastavena v ur ité fázi bun ného cyklu. Nenádorové bu ky vystupují z cyklu po ur itém po tu bun ných d lení, nebo jsou-li poškozeny natolik, že jejich další d lení již není žádoucí. U nádorových bun k m že být senescence indukována podprahovým stresem nap . subletálními dávkami chemoterapeutik. Nádorové bu ky tak neumírají, ale z stávají v tkáni a m ní sv j fenotyp na fenotyp charakteristický sekrecí faktor , které tká dále ovliv ují. Stav senescence tedy m že m nit odpov nádorových bun k na lé bu pomocí apoptózu indukujících terapeutik. V této práci jsme se sout edili na analýzu rozdíl v apoptotické signalizaci mezi proliferujícími a senescentními nádorovými bu kami indukované r znými proapoptotickými látkami. Pomocí bromodeoxyuridinu (BrdU) jsme u nádorových pankreatických (PANC-1) a mesoteliálních (H28) bun k indukovali replika ní stres, jehož vlivem se bu ky p estaly d lit a získaly fenotyp senescentních bun k. U t chto bun k jsme pozorovali zvýšenou rezistenci v i apoptóze indukované ligandem TRAILem v kombinaci s homoharringtoninem (HHT) a zvýšenou senzitivitu senescentních bun k v i Fas ligandu, camptothecinu a mVESu. Tyto bu ky take vykazovaly zvýšenou expresi antiapoptotického proteinu c-FLIP a zm ny...
|
|
|
Activation and regulation of cell death in senescent cancer cells.
Holíček, Peter ; Anděra, Ladislav (vedoucí práce) ; Drbal, Karel (oponent)
Bunková senescencia je špecifický bunkový stav charakteristický zastavením proliferácie, sprevádzaný typickými morfologickými a biochemickými zmenami. Narastajúci a pretrvávajúci výskyt senescentných buniek v organizme sa ukázal ako škodlivý a prispievajúci k jeho starnutiu. Senescentné bunky podporujú rast nádoru a dokonca aj stimulujú nádorovú transformáciu. Senescencia môže byť navyše indukovaná aj v samotných nádorových bunkách a to napríklad spontánne alebo chemoterapiou. Vzhľadom na prvotný stimul a na druh buniek, existujú dve hlavné senescenciu-indukujúce signálne dráhy sprostredkované proteínami p16/Rb a p53/p21. Senescentné, tak ako aj rakovinné senescentné bunky, sa zdajú mať pozmenené apoptotické signálne dráhy na úrovni mitochondrií a proteínov rodiny Bcl-2. V tejto štúdii sme sa zamerali na analýzu vplyvu senescentného a pre-senescentného (v proliferácii zastaveného) stavu v klonálnych kultúrach mezoteliomálnej rakovinnej línie H28, indukovaného buď signálnou dráhou p16/Rb alebo p53/p21 na odpoveď voči smrť- indukujúcim stimulom. Prostredníctvom doxycyklín-závislej inducibilnej expresie proteínov p16 a p21 sme bunkám navodili senescencii-podobný fenotyp, ktorý sme podrobne charakterizovali. Zdokumentovali sme, že p16-exprimujúce bunky získajú slabší senescencii-podobný fenotyp,...
|
|
|
Tumor cell classification using deep-learning
Majerčík, Jakub ; Kolář, Radim (oponent) ; Vičar, Tomáš (vedoucí práce)
Classification of microscopic cancer cell images finds its use in a wide variety of biological and medical applications. This work aims to classify two lines of aggressive tumor prostate cells with induced zinc resistance using deep learning methods, and provide an interpretation of occurring classification processes. Dataset consists of more than 750 images, whose acquisition was performed using optical diffraction tomography. This microscopy method allowed for non-invasive cell imaging in their native state. This work shows an implementation of a convolutional neural network, along with methods for visualization of classification processes used to generate localization maps (Grad-CAM and an occlusion-based method). The neural network classifies two prostate cell lines used in study with an accuracy of 98,08% and the aggressive zinc-resistance phenotype with an accuracy of 96,08%. Localization maps and manual segmentation masks of cell borders, nuclei and nucleoli allowed for analysis of sub-celullar regions, which indicates that the decisive region for correct classification is the region of cytoplasm. This is most likely the result of variable vesicle count in cytoplasm, their size, as well as the overall cell size and the morfological structure of their cytoplasmic membrane depending on a given phenotype.
|
|
|
Příprava titanocenových komplexů s cytostatickými vlastnostmi
Dunlop, David ; Lamač, Martin (vedoucí práce) ; Demel, Jan (oponent)
Výzkum cytotoxicity titanocen dihalogenidů je tématem, které se objevuje v literatuře již od 70. let 20. století. Původně intenzivně studovaný titanocen dichlorid, který zklamal v 2. fázi klinických studií na lidech, byl dnes již nahrazen novější generací komplexů, které zpravidla nesou aryl-substituované cyklopentadienylové ligandy, a jejichž aktivitu lze dále podpořit substitucí chloridových ligandů fluoridy. Avšak mechanismus účinku těchto komplexů zůstává do značné míry záhadou, počínaje transportem do buněk, stabilitou ve fyziologickém prostředí, atd. V rámci této práce je připravena série různě substituovaných titanocen dichloridů a difluoridů, které jsou součástí větší série látek, která poslouží k bližšímu porozumění strukturních vlivů na cytotoxicitu těchto komplexů. Připravené látky jsou charakterizovány 1 H ,13 C NMR a IČ spektroskopií. Látky obsahující fluoridové ligandy pak i 19 F NMR spektroskopií, dále jejich bodem tání, a v případě dostupnosti monokrystalů také RTG strukturní analýzou a elementární analýzou. Klíčová slova: titanocen dihalogenidy, organokovové sloučeniny, cytotoxicita, rakovinné buňky
|
host ::
RSS.