器官芯片模型中如何進行高質量的血管3D圖像分析？

血管生成是由預先存在的血管所形成和重塑的新血管及毛細血管的生理過程。這可以通過血管和毛細血管的內皮細胞出芽或分裂來實現。血管細胞通過降解細胞外基質對適當的刺激做出反應，隨后誘導內皮細胞增殖和遷移。

細胞經歷過這些過程后，形成一個包含腔的管，一個動態的空間，促進血液流動和氧、二氧化碳、NO和營養物質的交換。血管生成是生長發育、傷口愈合和肉芽組織形成的重要過程。血管生成生長也會支持腫瘤細胞在健康組織中的侵襲，在癌癥研究中通常被量化監測。當血管芽向血管生成刺激源延伸時，內皮細胞利用黏附分子進行縱向遷移。這些芽隨后形成環狀，利用遷移至此的細胞形成一個完整的血管腔。出芽過程在體內以每天幾毫米的速度進行著，并使新的血管能夠跨越間隙生長。

許多抗血管生成藥物已被開發于癌癥治療，而促血管生成分子則可能在再生應用中具有潛力。迄今為止的體外實驗僅模擬了血管生成機制的某些方面，包括劃痕實驗、博伊登室和管形成實驗。
 
MIMETAS 的科學家開發了先進的、更具生理相關性的模型，其中包括在促/ 抑制- 血管生成因子條件下，包埋進細胞外膠質基中主血管的實際生長和出芽。這些誘因既可以通過灌注泳道加入，也可以通過一個共培養裝置由組織直接分泌出來。

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高內涵成像可以進行可視化血管生長結構、三維重構，并能進行血管生成和新血管萌發相關的復雜分析。在這里，我們描述了一種可獲得血管生成相關的多維量化結果的成像分析方法，以用于疾病表型和復合效應的比較研究。