Hodnocení mitochondriální aktivity v živých buňkách s využitím fluorescenčních metod

Abstract

Sledování mitochondriální dynamiky může pomoct v terapeutické léčbě vážných onemocnění a zpomalení procesu stárnutí. Táto práce byla rozdělená do teoretické části a praktické části. V teoretické části byla provedena rešerše v oblasti mitochondrií, a ve způsobech hodnocení jejich aktivity. V praktické části v prostředí Python byl navrhnut a realizován automatický algoritmus hodnocení mitochondriální aktivity na základě analýzy morfologických příznaků. Algoritmus zahrnoval předzpracování obrazu, lokalizace mitochondrií, segmentaci a výpočet morfologických příznaků jako počet mitochondrií, celková plocha, průměrná plocha, index kruhovitosti, eccentricity index. Dokázali jsme pořídit a provést analýzu na 16 mikroskopických obrazcích a potvrdit úspěšnost algoritmu, který by mohl sloužit pro účely hledání a testování léků.Monitoring mitochondrial dynamics can help in the therapeutic treatment of serious diseases and slowing down the aging process. This work was parted into a theoretical part and a practical part. In the theoretical part, research was carried out in the field of mitochondria and methods of activity evaluation. In the practical part in the Python environment, an automatic algorithm for evaluating mitochondrial activity based on the analysis of morphological signs was implemented. The algorithm included image preprocessing, localization of mitochondria, segmentation, and calculation of morphological features such as number of mitochondria, total area, average area, circularity index, eccentricity index. We were able to get and perform an analysis on 16 microscopic images and confirm the success of an algorithm that could be used for drug discovery and testing purposes.