Высокоскоростной видеомикроскопический анализ в диагностике первичной цилиарной дискинезии

Первичная цилиарная дискинезия (ПЦД) – редкое генетическое заболевание, которое характеризуется нарушениями функции реснитчатого эпителия. Дисфункция ресничек приводит к хроническим инфекциям дыхательных путей, бронхоэктазам, синуситам, а иногда к обратному расположению органов (синдром Картагенера). Для установления диагноза требуются анализ клинических проявлений, измерение уровня назального оксида азота (nNO), оценка функции и структуры ресничек с помощью методов высокоскоростного видеомикроскопического анализа (ВВА) и трансмиссионной электронной микроскопии (ТЭМ), а также генетическое исследование. Диагностика ПЦД осложняется наличием случаев с нормальной ультраструктурой ресничек, сложностью дифференцировки ПЦД от вторичной цилиарной дискинезии, а также генетической гетерогенностью заболевания. Метод ВВА позволяет оперативно оценивать ключевые параметры функции ресничек (частота биения ресничек и паттерн биения ресничек), что делает этот анализ одним из ключевых при диагностике ПЦД.

Целью работы являлся обзор метода ВВА и программ, направленных на автоматическую обработку результатов ВВА, при проведении диагностики ПЦД.

Результаты. Выделено 13 основных программ, благодаря которым обеспечивается точность, сопоставимая с ручным анализом, облегчается обработка данных и снижается влияние человеческого фактора. Однако ручной анализ по-прежнему доминирует из-за недостаточной доступности и сложности автоматизированных решений. Для повышения качества диагностики необходимо дальнейшее развитие универсальных и доступных программных решений, а также стандартизация подходов к анализу данных ВВА.

Заключение. ВВА – один из ключевых методов диагностики ПЦД по оценке функции ресничек, который в сочетании с генетическим тестированием и ТЭМ помогает выявить заболевание. При автоматизации и стандартизации ВВА, в т. ч. благодаря наличию программ для анализа видеоизображений реснитчатого эпителия, улучшается качество диагностики.

1. Кондратьева Е.И., Авдеев С.Н., Мизерницкий Ю.Л. и др. Первичная цилиарная дискинезия: обзор проекта клинических рекомендаций 2022 года. Пульмонология. 2022; 32 (4): 517–538. DOI: 10.18093/0869-0189-2022-32-4-517-538.

2. Lucas J.S., Davis S.D., Omran H., Shoemark A. Primary ciliary dyskinesia in the genomics age. Lancet Respir. Med. 2020; 8 (2): 202–216. DOI: 10.1016/S2213-2600(19)30374-1.

3. Papon J.F., Bassinet L., Cariou-Patron G. et al. Quantitative analysis of ciliary beating in primary ciliary dyskinesia: a pilot study. Orphanet J. Rare Dis. 2012; 7 (1): 78. DOI: 10.1186/1750-1172-7-78.

4. Pifferi M., Cangiotti A.M., Ragazzo V. et al. Primary ciliary dyskinesia: diagnosis in children with inconclusive ultrastructural evaluation. Pediatr. Allergy Immunol. 2001; 12 (5): 274–282. DOI: 10.1046/j.0905-6157.2001.00000.x.

5. Shapiro A.J., Leigh M.W. Value of transmission electron microscopy for primary ciliary dyskinesia diagnosis in the era of molecular medicine: genetic defects with normal and non-diagnostic ciliary ultrastructure. Ultrastruct. Pathol. 2017; 41 (6): 373–85. DOI: 10.1080/01913123.2017.1362088.

6. Lucas J.S., Barbato A., Collins S.A. et al. European Respiratory Society guidelines for the diagnosis of primary ciliary dyskinesia. Eur. Respir. J. 2017; 49 (1): 1601090. DOI: 10.1183/13993003.01090-2016.

7. Hirst R.A., Jackson C.L., Coles J.L. e al. Culture of primary ciliary dyskinesia epithelial cells at air-liquid interface can alter ciliary phenotype but remains a robust and informative diagnostic aid. PloS One. 2014; 9 (2): e89675. DOI: 10.1371/journal.pone.0089675.

8. De Jesús-Rojas W., Demetriou Z.J., Muñiz-Hernández J. et al. Advancing primary ciliary dyskinesia diagnosis through high-speed video microscopy analysis. Cells. 2024; 13 (7): 567. DOI: 10.3390/cells13070567.

9. Hussain R., Hugosson S., Roomans G.M. Isolation and culture of primary human nasal epithelial cells from anesthetized nasal epithelia. Acta Otolaryngol. (Stockh.). 2014; 134 (3): 296–299. DOI: 10.3109/00016489.2013.859396.

10. Sommer J.U., Gross S., Hörmann K., Stuck B.A. Time-dependent changes in nasal ciliary beat frequency. Eur. Arch. Otorhinolaryngol. 2010; 267 (9): 1383–1387. DOI: 10.1007/s00405-010-1211-5.

11. Kempeneers C., Seaton C., Garcia Espinosa B., Chilvers M.A. Ciliary functional analysis: beating a path towards standardization. Pediatr. Pulmonol. 2019; 54 (10): 1627–1638. DOI: 10.1002/ppul.24439.

12. Fawcett L.K., Turgutoglu N., Allan K.M. et al. Comparing cytology brushes for optimal human nasal epithelial cell collection: implications for airway disease diagnosis and research. J. Pers. Med. 2023; 13 (5): 864. DOI: 10.3390/jpm13050864.

13. Демченко А.Г., Смирнихина С.А. Культуры реснитчатых клеток для диагностики первичной цилиарной дискинезии. Пульмонология. 2023; 33 (2): 210–215. DOI: 10.18093/0869-0189-2023-33-2-210-215.

14. Stannard W.A., Chilvers M.A., Rutman A.R. et al. Diagnostic testing of patients suspected of primary ciliary dyskinesia. Am. J. Respir. Crit Care Med. 2010; 181 (4): 307–314. DOI: 10.1164/rccm.200903-0459OC.

15. Raidt J., Wallmeier J., Hjeij R. et al. Ciliary beat pattern and frequency in genetic variants of primary ciliary dyskinesia. Eur. Respir. J. 2014; 44 (6): 1579–1588. DOI: 10.1183/09031936.00052014.

16. Wilken A., Höben I.M., Wolter A. et al. Primary ciliary dyskinesia associated disease-causing variants in CCDC39 and CCDC40 cause axonemal absence of inner dynein arm heavy chains DNAH1, DNAH6, and DNAH7. Cells. 2024; 13 (14): 1200. DOI: 10.3390/cells13141200.

17. Horani A., Brody S.L., Ferkol T.W. et al. CCDC65 mutation causes primary ciliary dyskinesia with normal ultrastructure and hyperkinetic cilia. PloS One. 2013; 8 (8): e72299. DOI: 10.1371/journal.pone.0072299.

18. Jeanson L., Thomas L., Copin B. et al. Mutations in GAS8, a gene encoding a nexin-dynein regulatory complex subunit, cause primary ciliary dyskinesia with axonemal disorganization. Hum. Mutat. 2016; 37 (8): 776–785. DOI: 10.1002/humu.23005.

19. Nikolaizik W., Hahn J., Bauck M., Weber S. Comparison of ciliary beat frequencies at different temperatures in young adults. ERJ Open Res. 2020; 6 (4): 00477-2020. DOI: 10.1183/23120541.00477-2020.

20. Bricmont N., Bonhiver R., Benchimol L. et al. Lack of sensitivity and specificity for PCD diagnosis when ciliary videomicroscopy is performed at room temperature. Rev. Mal. Respir. 2023; 40 (2): 137–138. DOI: 10.1016/j.rmr.2022.11.055.

21. Practical guide for the diagnosis and management of primary ciliary dyskinesia. Auris Nasus Larynx. 2024; 51 (3): 553–568. DOI: 10.1016/j.anl.2024.02.001.

22. Gallagher T.A., Nemeth A.J., Hacein-Bey L. An introduction to the Fourier transform: relationship to MRI. Am. J. Roentgenol. 2008; 190 (5): 1396–1405. DOI: 10.2214/AJR.07.2874.

23. Grant O., Larken I. Reitemeier S.C. et al. ciliR: an R package for determining ciliary beat frequency using fast Fourier transformation. bioRxiv. 2023; 12.20.572306. DOI: 10.1101/2023.12.20.572306.

24. Smith C.M., Djakow J., Free R.C. et al. ciliaFA: a research tool for automated, high-throughput measurement of ciliary beat frequency using freely available software. Cilia. 2012; 1 (1): 14. DOI: 10.1186/2046-2530-1-14.

25. Schneiter M., Tschanz S.A., Escher A. et al. The cilialyzer – a freely available open-source software for the analysis of mucociliary activity in respiratory cells. Comput. Methods Programs Biomed. 2023; 241: 107744. DOI: 10.1016/j.cmpb.2023.107744.

26. Sampaio P., da Silva M.F., Vale I. et al. CiliarMove: new software for evaluating ciliary beat frequency helps find novel mutations by a Portuguese multidisciplinary team on primary ciliary dyskinesia. ERJ Open Res. 2021; 7 (1): 00792–2020. DOI: 10.1183/23120541.00792-2020.

27. Grubb B.R., Livraghi-Butrico A., Rogers T.D. et al. Reduced mucociliary clearance in old mice is associated with a decrease in Muc5b mucin. Am. J. Physiol. Lung Cell Mol. Physiol. 2016; 310 (9): L860–877. DOI: 10.1152/ajplung.00015.2016.

28. Lauring M.C., Zhu T., Luo W. et al. New software for automated cilia detection in cells (ACDC). Cilia. 2019; 8: 1. DOI: 10.1186/s13630-019-0061-z.

29. Dimauro G., Barbaro N., Camporeale M.G. et al. DeepCilia: automated, deep-learning based engine for precise ciliary beat frequency estimation. Biomed Signal Process Control. 2024; 90: 105808. DOI: 10.1016/j.bspc.2023.105808.

30. Epithelix. Cilia-X: software for batch CBF analysis. Available at: https://www.epithelix.com/services/cilia-x-cbf-analysis

31. Hansen J.N., Rassmann S., Stüven B. et al. CiliaQ: a simple, open-source software for automated quantification of ciliary morphology and fluorescence in 2D, 3D, and 4D images. Eur. Phys. J. E Soft Matter. 2021; 44 (2): 18. DOI: 10.1140/epje/s10189-021-00031-y.

32. Киян Т.А., Смирнихина C.А., Демченко А.Г. и др. Новая компьютерная программа автоматизированного анализа движения цилиарного эпителия респираторного тракта для диагностики первичной цилиарной дискинезии. Пульмонология. 2024; 34 (2): 184–193. DOI: 10.18093/0869-0189-2024-34-2-184-193.

33. Feriani L., Juenet M., Fowler C.J. et al. Assessing the collective dynamics of motile cilia in cultures of human airway cells by multiscale DDM. Biophys. J. 2017; 113 (1): 109–119. DOI: 10.1016/j.bpj.2017.05.028.

34. Mantovani G., Pifferi M., Vozzi G. Automated software for analysis of ciliary beat frequency and metachronal wave orientation in primary ciliary dyskinesia. Eur. Arch. Otorhinolaryngol. 2010; 267 (6): 897–902. DOI: 10.1007/s00405-009-1161-y.

35. Demetriou Z.J., Muñiz-Hernández J., Rosario-Ortiz G. et al. Evaluation of open-source ciliary analysis software in primary ciliary dyskinesia: a comparative assessment. Diagn. Basel Switz. 2024; 14 (16): 1814. DOI: 10.3390/diagnostics14161814.

36. Song E., Iwasaki A. Method for measuring mucociliary clearance and cilia-generated flow in mice by ex vivo imaging. Bio Protoc. 2020; 10 (6): e3554. DOI: 10.21769/BioProtoc.3554.

37. Coles J.L., Thompson J., Horton K.L. et al. A revised protocol for culture of airway epithelial cells as a diagnostic tool for primary ciliary dyskinesia. J. Clin. Med. 2020; 9 (11): 3753. DOI: 10.3390/jcm9113753.

38. Kurokawa A., Kondo M., Honda N. et al. Analysis of the diagnosis of Japanese patients with primary ciliary dyskinesia using a conditional reprogramming culture. Respir. Investig. 2022; 60 (3): 407–417. DOI: 10.1016/j.resinv.2022.02.003.

39. Thomas B., Rutman A., O’Callaghan C. Disrupted ciliated epithelium shows slower ciliary beat frequency and increased dyskinesia. Eur. Respir. J. 2009; 34 (2): 401–404. DOI: 10.1183/09031936.00153308.

40. Quinn S.P., Zahid M.J., Durkin J.R. et al. Automated identification of abnormal respiratory ciliary motion in nasal biopsies. Sci. Transl. Med. 2015; 7 (299): 299ra124. DOI: 10.1126/scitranslmed.aaa1233.

41. Reula A., Pitarch-Fabregat J., Milara J. et al. High-speed video microscopy for primary ciliary dyskinesia diagnosis: a study of ciliary motility variations with time and temperature. Diagnostics (Basel). 2021; 11 (7): 1301. DOI: 10.3390/diagnostics11071301.

42. Jackson C.L., Behan L., Collins S.A. et al. Accuracy of diagnostic testing in primary ciliary dyskinesia. Eur. Respir. J. 2016; 47 (3): 837–848. DOI: 10.1183/13993003.00749-2015.

43. Rubbo B., Shoemark A., Jackson C.L. et al. Accuracy of high-speed video analysis to diagnose primary ciliary dyskinesia. Chest. 2019; 155 (5): 1008–1017. DOI: 10.1016/j.chest.2019.01.036.

44. Amirav I., Mussaffi H., Roth Y. et al. A reach-out system for video microscopy analysis of ciliary motions aiding PCD diagnosis. BMC Res. Notes. 2015; 8: 71. DOI: 10.1186/s13104-015-0999-x.