本方案描述了人类中脑多巴胺能神经元的细胞培养,随后进行免疫染色,并通过获取的显微高内涵图像生成神经元表型谱,从而识别由遗传或化学调控引起的表型变化。
本方案描述了人类中脑多巴胺能神经元的细胞培养,随后进行免疫染色,并通过获取的显微高内涵图像生成神经元表型谱,从而识别由遗传或化学调控引起的表型变化。
帕金森病(Parkinson's disease, PD)与多种导致中脑多巴胺能(mDA)神经元丢失的细胞生物学过程相关。目前许多 体外 帕金森病(PD)的细胞模型缺乏复杂性,且未考虑多种表型。利用人源诱导多能干细胞(iPSC)分化而来的中脑多巴胺能(mDA)神经元进行表型分析,可通过并行检测与PD相关的细胞类型中多种神经元表型,弥补上述不足。本文介绍了一种从商业可得的人mDA神经元中获取和分析表型谱的实验方案。采用神经元特异性的荧光染色组合,用于可视化细胞核、α-突触核蛋白、酪氨酸羟化酶(TH)以及微管相关蛋白2(MAP2)相关的表型。所描述的表型分析方案具有可扩展性,使用384孔板、自动化液体处理系统和高通量显微镜技术。本方案的应用实例包括来自健康供体的mDA神经元,以及携带与PD相关的Leucine-rich repeat kinase 2(LRRK2)基因G2019S突变的mDA神经元。LRRK2) 基因。两种细胞系均用LRRK2激酶抑制剂PFE-360处理,并检测表型变化。此外,我们展示了如何利用聚类分析或基于机器学习的有监督分类方法来分析多维表型谱。本所述方案将特别适用于从事神经元疾病建模或研究化合物对人神经元作用的研究人员。
帕金森病(PD)中多种细胞生物学过程受到干扰。例如,线粒体功能障碍、氧化应激、蛋白质降解缺陷、囊泡运输及内体-溶酶体功能紊乱均与中脑多巴胺能(mDA)神经元的丢失相关,这些现象在帕金森病中普遍存在1。因此,帕金森病似乎涉及多种可相互作用并加剧彼此的致病机制。研究这些机制间相互作用的一种有效方法是构建中脑多巴胺能(mDA)神经元的全面表型指纹或表型谱。
表型分析是一种基于一组可测量特征为样本建立特征谱的方法,其次,它还利用该特征谱对样本进行预测2,3。分析的目标是捕获多种多样的特征,其中一些特征可能此前尚未与疾病或治疗相关联3。因此,表型分析能够揭示出意想不到的生物学过程。表型分析通常依赖于荧光染色的细胞,已有标准化的检测方法(如细胞绘画,Cell Painting)被开发用于构建表型特征谱4。最近,表型分析已被应用于小分子的表征,或仅基于患者来源的成纤维细胞准确预测帕金森病(PD)亚型5,6。尽管取得了这些进展,表型分析却很少应用于有丝分裂后分化的细胞,例如表达与PD相关的突变(如LRRK2 G2019S)的人诱导性多能干细胞(iPSC)来源的中脑多巴胺能(mDA)神经元。iPSC来源模型面临的重要挑战包括:不同分化批次或基因型之间存在细微或可变的病理特征,以及孤立的PD表型无法反映疾病的整体复杂性。此外,尽管iPSC神经元模型具有生理相关性,但由于技术复杂性的担忧,它们在PD药物发现过程中的应用仍十分有限7,8。
我们此前已建立了一种稳健的方法,用于检测人源中脑多巴胺能(mDA)神经元中多种与帕金森病(PD)相关的病理生理表型,这些表型对基因和化学化合物诱导的表型变化均具有敏感性9。本文详细描述了该方法的进一步优化版本,用于从中脑多巴胺能神经元生成表型谱(图1)。与此前报道的表型分析方法相比,本方案具有多项优势,例如使用高质量的中脑多巴胺能神经元并具备良好的技术可重复性。这是首次能够在化学干预后,以高度可扩展的方式对生理上具有相关性的终末分化(post-mitotic)中脑多巴胺能神经元进行表型谱分析。完全分化且可冷冻保存的中脑多巴胺能神经元现已可商业化获得,显著降低了批次间分化过程的变异性。其次,通过采用明确的实验设计(例如控制培养时间或避免使用培养板边缘孔)、自动化液体处理系统以及自动显微成像技术,可进一步减少技术性变异。此外,本文还概述了使用无监督聚类或有监督分类方法进行表型谱初步分析的步骤,说明了如何对表型谱数据进行分析。本方案适用于关注基因或化学扰动引起中脑多巴胺能神经元表型变化的研究人员,尤其适用于需要高度可扩展实验设计的研究场景,例如在化合物筛选项目中,或在研究少量化合物效应(如评估其毒性作用)时。总之,预计人类神经元表型谱技术将成为研究复杂疾病相关表型及表征药物候选物细胞效应的有力工具。

图1:从人iPSC来源的中脑多巴胺能神经元生成基于图像的表型图谱的实验方案示意图。 请点击此处查看该图的放大版本。
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1. 神经元接种用培养基和培养板的准备(第1天)
2. 神经元的解冻(第0天)
3. 在制备好的培养板上接种神经元(第0天)
4. 培养基更换或化合物处理(第3天)
5. 神经元固定与染色(第6至7天)
6. 荧光染色神经元的成像(第7天)
7. 图像处理(第8天)
8. 表型谱生成与可视化(第8天)
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在中脑多巴胺能(mDA)神经元中进行表型分析是量化细胞生物学多个方面及其在实验干预过程中变化的有效方法。为示范该方法,本研究使用了冻存的LRRK2 G2019S突变型及健康供体来源的mDA神经元。这些神经元已分化约37天,处于有丝分裂后状态,表达神经元标志物(TUBB3和MAP2)以及多巴胺能神经元标志物,包括酪氨酸羟化酶(TH)与FOXA2的共表达,而胶质细胞标志物胶质纤维酸性蛋白(GFAP)则呈阴性14。根据所述实验方案,两种细胞系均培养6天,并用0.1 µM的LRRK2激酶抑制剂PFE-360处理。神经元经Hoechst核染色以及针对α-突触核蛋白、TH和MAP2的抗体进行免疫染色(图2)。
接下来,对图像进行分割并提取表型特征。我们确定了126个定量特征,这些特征可汇总为基于孔板的表型谱(图3A,B)。每个特征及其在各实验条件下的数值均可查阅。部分特征在化合物处理后出现变化。...
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表型分析是一种通过应用荧光染色、显微镜成像和图像分析来测量细胞中大量表型的技术3。通过在不同细胞系或其他实验条件下获取并比较表型谱,可以深入了解细胞生物学中的复杂变化,而这些变化在仅使用单一检测指标时可能被忽略。本文描述了表型分析在人源iPSC分化而来的中脑多巴胺能(mDA)神经元中的应用,该细胞类型常用于模拟帕金森病(PD)的细胞生物学特征17,18,19。相较于以往使用通用荧光染色4、非神经元细胞类型5,6或不可扩展的方法7,8,mDA神经元中的表型分析具有多项优势。首先,本方法能够在生理学相关的终末分化mDA神经元中进行...
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所有作者均受雇于 Ksilink。
作者谨向 Ksilink 的所有同事致以诚挚感谢,感谢他们提供的宝贵帮助和讨论,这些帮助和讨论促成了本方案的设计。
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| 姓名 | 公司 | 目录编号 | 评论 |
|---|---|---|---|
| 抗鸡 – Alexa 647 | Jackson ImmunoResearch | 703-605-155 | 免疫荧光 |
| Anaconda | https://www.anaconda.com/download | ||
| 抗-Map2 | Novus | NB300-213 | 免疫荧光 |
| 抗小鼠 - Alexa 488 | 赛默飞世尔科技 | A11001 | 免疫荧光 |
| 抗兔 - Alexa 555 | 赛默飞世尔科技 | A21429 | 免疫荧光 |
| 抗酪氨酸羟化酶 | 默克 | T2928 | 免疫荧光 |
| 抗-α-突触核蛋白 | Abcam | 138501 | 免疫荧光 |
| Bravo 自动液体处理平台,配备 384ST 头 | 安捷伦 | 若无液体处理仪可用,建议使用电子多通道移液器。 | |
| 共聚焦显微镜 | 横河 | CV7000 | 建议使用自动共聚焦荧光显微镜以确保图像质量的一致性。 |
| Countess 自动细胞计数仪 | Invitrogen | 接种前细胞计数。也可使用手动计数板进行。 | |
| DPBS +/+ | Gibco | 14040-133 | 洗涤缓冲液 |
| EL406 洗板机分配器 | BioTek(安捷伦) | 若无液体处理仪可用,建议使用电子多通道移液器。 | |
| 甲醛溶液(PFA 16%) | Euromedex | EM-15710-S | 染色前固定 |
| Hoechst 33342 | Invitrogen | H3570 | 细胞核染色 |
| iCell 基础培养基 1 | 富士胶片 | M1010 | 神经元基础培养基 |
| iCell DPN,供体编号#01279,表型AHN,批号#106339,1M | 富士胶片 | C1087 | 表观健康的供体 |
| iCell DPN,供体编号11299,表型 LRRK2 G2019S,表型帕金森病批次编号106139 | 富士胶片 | C1149 | 携带 LRRK2 G2019S 突变的供体 |
| iCell 神经系统补充剂 | 富士胶片 | M1031 | 基础培养基添加剂 |
| iCell 神经补充剂 B | 富士胶片 | M1029 | 基础培养基添加剂 |
| Jupyter Python Notebook | 自主研发 | https://github.com/Ksilink/Notebooks/tree/main/Neuro/DopaNeuronProfiling | 用于从原始数据执行表型特征可视化与分类的笔记本 |
| 层粘连蛋白 | Biolamina | LN521 | 包被平板 |
| PFE-360 | MedChemExpress | HY-120085 | LRRK2激酶抑制剂 |
| PhenoLink | 自主研发 | https://github.com/Ksilink/PhenoLink | 图像分析软件 |
| PhenoPlate 384孔板,PDL包被 | Perkin Elmer | 6057500 | 用于细胞培养和成像的预包被板。该板可使用 Yokogawa CV7000 显微镜的所有物镜对所有孔进行成像。 |
| Abgene 120 储存板 µL | 赛默飞世尔科技 | AB-0781 | 使用Vprep移液系统进行化合物分配所必需。若不可用,建议使用电子多通道移液器。 |
| Triton | Sigma | T9284 | 裂解前透化 |
| 台盼蓝 | Sigma | T8154-20ML | 活细胞的测定 |
| Vprep 移液系统 | 安捷伦 | 换液和化合物加样。或者,可使用电子多通道移液器。 |
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