[論文レビュー] 3D mesh processing using GAMer 2 to enable reaction-diffusion simulations in realistic cellular geometries

Christopher T. Lee, Justin G. Laughlin+6 more|Jan 29, 2019

Cell Image Analysis Techniques参考文献 4被引用数 5

ひとこと要約

本稿では、有限要素法（FEM）シミュレーションに適した高品質な境界マーク付き四面体メッシュに、不良な条件の整備済み電子顕微鏡画像メッシュを変換するためのメッシュ処理ツールGAMer 2を提示する。メッシュの品質改善および境界マークワークフローを適用することで、複数のスケールにわたり現実的なニューロンの樹状棘幾何構造における正確な反応拡散シミュレーションを可能にし、細胞の形態がカルシウムシグナリングダイナミクスに与える影響を示している。

ABSTRACT

Recent advances in electron microscopy have enabled the imaging of single cells in 3D at nanometer length scale resolutions. An uncharted frontier for in silico biology is the ability to simulate cellular processes using these observed geometries. Enabling such simulations requires watertight meshing of electron micrograph images into 3D volume meshes, which can then form the basis of computer simulations of such processes using numerical techniques such as the Finite Element Method. In this paper, we describe the use of our recently rewritten mesh processing software, GAMer 2, to bridge the gap between poorly conditioned meshes generated from segmented micrographs and boundary marked tetrahedral meshes which are compatible with simulation. We demonstrate the application of a workflow using GAMer 2 to a series of electron micrographs of neuronal dendrite morphology explored at three different length scales and show that the resulting meshes are suitable for finite element simulations. This work is an important step towards making physical simulations of biological processes in realistic geometries routine. Innovations in algorithms to reconstruct and simulate cellular length scale phenomena based on emerging structural data will enable realistic physical models and advance discovery at the interface of geometry and cellular processes. We posit that a new frontier at the intersection of computational technologies and single cell biology is now open.

研究の動機と目的

• セグメンテーション処理済み電子顕微鏡画像と、生物物理学的モデリングに適したシミュレーション用3次元メッシュの間のギャップを埋める。
• 有限要素法シミュレーションを妨げるセグメンテーションパイプライン由来の低品質メッシュの課題に対処する。
• 生物学的研究者および計算生物学者向けに最適化された、使いやすいメッシュ処理ツールの開発。
• ナノスケールのEMデータから得られる複雑で現実的な細胞幾何構造における反応拡散プロセスのシミュレーションを可能にする。
• インシリコモデリングを通じて、実験的に検証可能な仮説の創出を支援する。

提案手法

• インタラクティブメッシュ編集が可能なBlenderアドオンを備えたPythonベースのメッシュ処理ライブラリ、GAMer 2を活用する。
• コンピューターグラフィックス分野のメッシュ品質改善アルゴリズムを適用し、セグメンテーションメッシュの要素品質を向上させるとともに、トポロジー上の問題を解消する。
• 細胞膜、小胞体、シナプス後密度など生物学的に重要な領域を特定するための境界マークを実装する。
• 初期メッシュ再構築にIMODなどのオープンソースツールを統合し、視覚化およびメッシュ精錬にはBlenderを活用する。
• 有限要素解析（FEA）ソルバと互換性のある非構造的四面体ボリュームメッシュを生成する。
• 単一のシナプスから全樹状棘構造まで、マルチスケールのシミュレーションを可能にする。

実験結果

リサーチクエスチョン

• RQ1 GAMer 2は、セグメンテーション処理済み電子顕微鏡画像から得られる、未処理の低品質メッシュを、FEAに適したメッシュに効果的に変換できるか？
• RQ2 細胞の形態は、ニューロンの樹状棘におけるカルシウムシグナリングの空間的・時間的ダイナミクスにどのように影響を与えるか？
• RQ3 メッシュ品質および境界マークの精度が、複雑な幾何構造における反応拡散シミュレーションの正確性と安定性に及ぼす影響はどの程度か？
• RQ4 このワークフローは、単一シナプスから全樹状棘セグメントまで、複数のスケールに一般化可能か？
• RQ5 得られたモデルは、システム生物学および膜バイオフィジックス分野における実験的検証のための検証可能な予測を生成できるか？

主な発見

• GAMer 2は、有限要素法シミュレーションに適した高品質で境界マーク付きの四面体メッシュに、セグメンテーション処理済みEM顕微画像を成功裏に変換した。
• メッシュ品質改善プロセスにより要素の品質が顕著に向上し、シミュレーションの不安定化を引き起こす可能性のある不良要素が大幅に削減された。
• 境界マークにより、細胞膜、小胞体、シナプス後密度など生物学的に重要な領域の正確な表現が可能になった。
• 樹状棘幾何構造におけるカルシウムインパルスの有限要素法シミュレーションから、複雑な形態がシグナリングダイナミクスに影響を与えることが明らかになり、幾何学的要因が細胞シグナリングに果たす役割を裏付けた。
• このワークフローはスケーラブルであり、単一のスパインから全樹状棘セグメントまで、複数のスケールに適用可能であった。
• GAMer 2とBlender、PyGAMerの統合により、非専門家向けのインタラクティブで使いやすいメッシュ処理が実現した。