2018年2月16日
应用定量相成像技术对休眠和活性癌细胞表型进行了表征。用一种简单的方法对细胞增殖、迁移和形态学测定进行了综合分析。
本实验的总体目标是结合细胞形态、增殖和运动分析,以系统的方式定量表征人骨肉瘤细胞的血管生成和非血管生成表型。这种方法可以帮助回答有关人类癌症发生和进展的关键问题。特别是,逃离肿瘤休眠和内源性转换。
该技术的主要优点是可以通过这种集成的高分布方法同时分析多细胞参数。这包括细胞面积、细胞厚度、细胞体积、增殖速率、倍增时间、运动速度、迁移和运动。首先,在水浴中将培养基预热至 37 摄氏度。
然后从液氮罐中取出血管生成和非血管生成人骨肉瘤细胞的低温小瓶。将样品瓶底部浸入 37 摄氏度的水浴中,轻轻摇晃低温样品瓶以加速解冻过程。细胞解冻后,立即用 70% 乙醇喷洒小瓶并擦拭小瓶进行消毒。
然后立即从样品瓶中吸出细胞悬液,并将其轻轻悬浮在 10 mL 加热的培养基中。接下来,将细胞悬液离心 5 分钟以沉淀细胞。回到通风橱中,去除上清液,并用 10 毫升加热的培养基重新悬浮细胞沉淀。
然后将细胞悬液转移到 T75 培养瓶中。轻轻吸取细胞悬液数次,以均匀分散细胞。将培养瓶放入培养箱中,让细胞贴壁至少 12 小时。
每 2 到 3 天更换一次培养基。当细胞达到 80% 至 100% 汇合时,从培养瓶中取出培养基,并用 5 毫升不含钙和镁的无菌 PBS 洗涤细胞。然后将 1 毫升 0.25% tripson EDTA 溶液加入培养瓶中,并短暂旋转培养瓶。
将培养瓶孵育 2 到 3 分钟,然后在显微镜下检查细胞,以确保细胞被取整并分离。细胞分离后,使用移液管加入 10 毫升培养基,然后轻轻上下移液数次,以打碎任何残留的细胞聚集体。计数细胞后,将其中 200 万个细胞接种到新的 T75 培养瓶中。
将培养瓶放入培养箱中,将细胞生长至 80% 到 100% 汇合度,然后接种细胞进行定量相成像实验。通过 tripson 消化收获细胞,并以每孔 50, 000 至 300, 000 个细胞的密度在 6 孔板中接种血管生成和非血管生成人骨肉瘤细胞。用总共 5 毫升的培养基覆盖细胞。
然后将板孵育至少 12 小时,以便有时间让细胞附着。成像前用新鲜培养基更换培养基。用流动的去离子水冲洗数次来清洁盖玻片。
然后将其浸入 75% 乙醇溶液中 15 分钟。将消毒后的盖玻片放入层流罩中晾干。接下来,小心地将盖玻片放入六孔板中,避免明显的气泡。
将板放入培养箱中平衡至少 15 分钟。如果板盖上起雾,请在成像前使用无菌棉签将其擦干净。打开定量相位成像软件并初始化系统。
确保这些值在曝光时间、图案对比度和全息影像噪声的自校准中是可接受的。接下来,将六孔板放在定量相位图像显微镜的载物台上。返回软件,单击 Live Capture。
然后转到软件焦点菜单并选择手动。接下来,转到显微镜设置菜单,通过调整工作距离粗略聚焦细胞的相位图像,以获得相位图像中细胞的轮廓。完成后,返回软件焦点菜单并将焦点设置更改为自动。
现在单击 New experiment(新建实验)。使用鼠标或数字键盘上的箭头键开始选择图像采集位置。单击每次选择后记住。
选择所有位置后,转到延时部分并设置成像间隔,使其短于 5 分钟,总时间段为 48 小时。单击 capture 开始实验。这将在每个间隔时间点的选定位置自动聚焦并采集图像。
图像采集后,首先单击识别细胞来分析细胞的形态。调整背景阈值的数值设置,以便将单元格区域与背景杂色很好地分开。接下来,调整 Object Size 的设置编号,以确保每个单元格只有一个细胞核。
使用手动更改手动修改任何不符合此要求的单元格段。然后使用软件中的分析数据功能来分析细胞。单击 New analysis (新建分析) 开始新的数据分析。
将所选图像拖动到"源帧"选项卡中,并记录细胞形态参数,包括每个单独细胞的细胞面积、光学厚度和体积。完成后,选择散点图或直方图模式,并将数据导出为表格或数字。选择至少 5 张间隔 12 小时的影像,并记录软件提供的单元编号。
通过使用初始细胞数进行归一化,然后绘制细胞数来估计细胞的增殖率。最后,通过使用指数增长曲线拟合数据点来估计倍增时间。要分析单元运动,请使用软件中的跟踪单元功能。
首先单击 New analysis(新分析)以开始新的数据分析。然后将一系列图像从感兴趣的时间段拖动到 source frames 选项卡中。接下来,在添加单元格选择模式下,通过单击随机选择 10 到 30 个单元格。
请务必查看一系列图像中的跟踪。如果系统丢失了对单元格的跟踪或跟踪了错误的单元格,请通过单击"识别"以识别单元格或转到选择模式并单击"修改位置"来修改单元格的位置来手动调整跟踪单元格。完成后,转到绘制运动并选择细胞轨迹的行图,或转到绘制特征并绘制其他与运动相关的参数,例如运动速度、运动、迁移和迁移直接性。
将数据导出为表格或数字。在该协议中,定量相位图像以全息图的形式呈现。此处显示的细胞描述了血管生成和非血管生成人骨肉瘤细胞的典型细胞形态。
单元厚度由折射率和光程长度计算,此处显示为散点图。两种不同的细胞表型表现出不同的分布模式,表明血管生成细胞比非血管生成细胞具有更小的细胞面积和更大的细胞厚度。两种细胞类型的细胞增殖速率可以从 2D 图像中计算出来,例如这些图像已被分割并跨越两天。
对于这些特定的细胞类型,未发现显著差异。要确定细胞的运动特性,必须选择单个细胞并随时间进行跟踪。在这里,跟踪的单元格用不同的颜色勾勒出来。
在四个小时内跟踪每个单独的细胞,此处描述了它们的总路径轨迹,其中零、零点是它们的起始位置,它们的最终位置由彩色点表示。观看此视频后,您应该对如何使用定量相位成像来定量比较细胞形态和行为参数有很好的了解。在这种情况下,在血管生成和非血管生成细胞表型之间。
在此发展之后,这项技术为癌症研究领域的研究人员探索摆脱肿瘤休眠以及血管生成在此过程中的作用铺平了道路。在一个连续的、无标签的平台中。不要忘记,与人类细胞系一起工作可能非常危险,因此在执行此程序时应始终采取预防措施,例如佩戴个人防护设备。
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本研究采用系统方法定量描述人类骨肉瘤细胞的血管生成和非血管生成表型。综合方法分析细胞形态、增殖和运动性,为癌症进展提供见解。
Quantitative phase imaging enables label-free, time-resolved analysis of cancer cell phenotypes, supporting mechanistic de-risking in target validation by quantifying morphological and behavioral shifts associated with angiogenic switching. This approach provides predictive confidence in distinguishing dormant and active states, informing early discovery decisions about therapeutic intervention points in tumor progression.
The method integrates into early discovery workflows by delivering multiparametric phenotypic data that informs target validation and lead identification stages through continuous, non-invasive monitoring.