Abstract Within vascular networks, wall shear stress (WSS) modulates endothelial cell proliferation and arteriovenous specification. Mechano-responsive signaling pathways enable vessels within a connected network to structurally adapt to properly partition blood flow between different parts of organ systems. Here, we study vascular regeneration in a zebrafish model system, performing tail amputation of the Dorsal Aorta (DA)-Posterior Cardinal Vein (PCV) embryonic circulatory loop (ECL) at 3 days post fertilization (dpf). Following severing the ECL, the topology of the micro-circular network is reorganized to engender local increase in blood flow and peak WSS in the closest Segmental Artery (SeA) to the amputation site. Remodeling of this artery increases its radius, and blood flow. These hemodynamic WSS cues activate post-angiogenic Notch-ephrinb2 signaling to guide network reconnection and restore microcirculation. Gain- and loss-of-function analyses of Notch and ephrinb2 pathways, manipulations of WSS by modulating myocardial contractility and blood viscosity directly implicate that hemodynamically activated post-angiogenic Notch-ephrinb2 signaling guides network reconnection and restore microcirculation. Taken together, amputation of the DA-PCV loop induces changes in microvascular topology to partition blood flow and increase WSS-mediated Notch-ephrinb2 pathway, driving the new DLAV-PCV loop formation for restoring local microcirculation.

Recent advances in light-sheet fluorescence microscopy (LSFM) enable 3-dimensional (3-D) imaging of cardiac architecture and mechanics in toto. However, segmentation of the cardiac trabecular network to quantify cardiac injury remains a challenge. We hereby employed "subspace approximation with augmented kernels (Saak) transform" for accurate and efficient quantification of the light-sheet image stacks following chemotherapy-treatment. We established a machine learning framework with augmented kernels based on the Karhunen-Loeve Transform (KLT) to preserve linearity and reversibility of rectification. The Saak transform-based machine learning enhances computational efficiency and obviates iterative optimization of cost function needed for neural networks, minimizing the number of training data sets to three 2-D slices for segmentation in our scenario. The integration of forward and inverse Saak transforms serves as a light-weight module to filter adversarial perturbations and reconstruct estimated images, salvaging robustness of existing classification methods. The accuracy and robustness of the Saak transform are evident following the tests of dice similarity coefficients and various adversary perturbation algorithms, respectively. The addition of edge detection further allows for quantifying the surface area to volume ratio (SVR) of the myocardium in response to chemotherapy-induced cardiac remodeling. The combination of Saak transform, random forest, and edge detection augments segmentation efficiency by 20-fold as compared to manual processing; thus, establishing a robust framework for post light-sheet imaging processing, creating a data-driven machine learning for 3-D quantification of cardiac ultra-structure.

ABSTRACT Murine models of visual impairment provide micro-vascular insights into the 3-D network disarray in retinopathy. Current imaging and analysis tend to be confined to the 2-D retinal vasculature. We hereby integrated selective plane illumination imaging or known as light-sheet fluorescence microscopy (LSFM) with dual-illumination, followed by computational analyses, to reveal the topological network of vertical sprouts bridging the primary and secondary plexuses in a postnatal mouse model of oxygen-induced retinopathy (OIR). We revealed a preferential obliteration of the secondary plexus and bridging vessels despite a relatively unscathed primary plexus. We compared the local versus global vascular connectivity using clustering coefficients and Euler numbers, respectively. The global vascular connectivity in hyperoxia-exposed retinas was significantly reduced ( p < 0.05, n = 5 vs. normoxia), whereas the local connectivity was preserved ( p > 0.05, n = 5 vs. normoxia). We further applied principal component analysis (PCA) to automatically segment the vertical sprouts, corroborating the preferential obliteration of the interconnection between vertical sprouts and secondary plexuses that were accompanied with impaired vascular branching and connectivity, and reduced vessel volumes and lengths ( p < 0.05, n=5 vs. normoxia). Thus, integration of 3-D selective plane illumination with computational analyses allows for early detection of global and spatially-specific vaso-obliteration, but preserved local reticular structure in response to hyperoxia-induced retinopathy.

Abstract Epidemiological studies have linked exposure to ambient particulate matter (PM) with gastrointestinal (GI) diseases. Ambient ultrafine particle (UFP) are the redox-active sub-fraction of PM2.5, harboring elemental and polycyclic aromatic hydrocarbons from urban environmental sources including diesel and gasoline exhausts. The gut vascular barrier (GVB) regulates paracellular trafficking and systemic disseminations of ingested microbes and toxins. Here, we posit that acute UFP ingestion disrupts the integrity of the intestinal barrier by modulating intestinal Notch activation. Using zebrafish embryos, we performed micro-gavage with the FITC-conjugated dextran (FD10, 10 kDa) to assess the disruption of GVB integrity upon UFP exposure. Following micro-gavage, FD10 retained in the embryonic GI system, migrated through the cloaca. Conversely, co-gavaging UFP increased transmigration of FD10 across the intestinal barrier, and FD10 fluorescence occurred in the venous capillary plexus. Ingestion of UFP further impaired the mid-intestine morphology. We performed micro-angiogram of FD10 to corroborate acute UFP-mediated disruption of GVB. Transient genetic and pharmacologic manipulations of global Notch activity suggested Notch regulation of the GVB. Overall, our integration of a genetically tractable embryonic zebrafish and micro-gavage technique provided epigenetic insights underlying ambient UFP ingestion disrupts the GVB. Graphic Abstract

Abstract Non-alcoholic fatty liver disease (NAFLD) is endemic in developed countries and is one of the most common causes of cardiometabolic diseases in overweight/obese individuals. While liver biopsy or magnetic resonance imaging (MRI) is the current gold standard to diagnose NAFLD, the former is prone to bleeding and the latter is costly. We hereby demonstrated liver electrical impedance tomography (EIT) as a non-invasive and portable detection method for fatty infiltrate. We enrolled 19 subjects (15 females and 4 males; 27 to 74 years old) to undergo liver MRI scans, followed by EIT measurements via a multi-electrode array. The liver MRI scans provided subject-specific a priori knowledge of the liver boundary conditions for segmentation and EIT reconstruction, and the 3-D multi-echo MRI data quantified liver proton-density fat fraction (PDFF%) as a recognized reference standard for validating liver fat infiltrate. Using acquired voltage data and the reconstruction algorithm for the EIT imaging, we computed the absolute conductivity distribution of abdomen in 2-D. Correlation analyses were performed to compare the individual EIT conductivity vs. MRI PDFF with their demographics in terms of gender, BMI (kg·m −2 ), age (years), waist circumference (cm), height (cm), and weight (kg). Our results indicate that EIT conductivity (S·m −1 ) and liver MRI for PDFF were not correlated with the demographics, whereas the decrease in EIT conductivity was correlated with the increase in MRI PDFF ( R = − 0.69, p = 0.003). Thus, EIT conductivity holds promise for developing a non-invasive, portable, and quantitative method to detect fatty liver disease.