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Research Article
Miriam Wandres*1,2, Denise Aigner*1,2, Nicolai Kastelic1,3, Anastasiya Boltengagen1, Agnieszka Rybak-Wolf1,3, Nikolaus Rajewsky1,2
1Berlin Institute for Medical Systems Biology (BIMSB),Max Delbrück Center for Molecular Medicine (MDC), 2Institut für Biologie,Humboldt-Universität zu Berlin, 3Organoid platform, Berlin Institute for Medical Systems Biology (BIMSB),Max Delbrück Center for Molecular Medicine (MDC)
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Erratum Notice
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Retraction Notice
The article Assisted Selection of Biomarkers by Linear Discriminant Analysis Effect Size (LEfSe) in Microbiome Data (10.3791/61715) has been retracted by the journal upon the authors' request due to a conflict regarding the data and methodology. View Retraction Notice
Aquí, presentamos un protocolo integral para la generación y el análisis posterior de organoides cerebrales humanos utilizando la secuenciación de ARN de una sola célula y un solo núcleo.
Durante la última década, la transcriptómica de una sola célula ha evolucionado significativamente y se ha convertido en un método de laboratorio estándar para el análisis simultáneo de los perfiles de expresión génica de células individuales, lo que permite la captura de la diversidad celular. Con el fin de superar las limitaciones planteadas por los tipos de células difíciles de aislar, se puede utilizar un enfoque alternativo destinado a recuperar núcleos individuales en lugar de células intactas para la secuenciación, lo que hace que el perfil del transcriptoma de las células individuales sea universalmente aplicable. Estas técnicas se han convertido en una piedra angular en el estudio de los organoides cerebrales, estableciéndolos como modelos del cerebro humano en desarrollo. Aprovechando el potencial de la transcriptómica de una sola célula y de un solo núcleo en la investigación de organoides cerebrales, este protocolo presenta una guía paso a paso que abarca procedimientos clave como la disociación de organoides, el aislamiento de una sola célula o núcleos, la preparación de bibliotecas y la secuenciación. Al implementar estos enfoques alternativos, los investigadores pueden obtener conjuntos de datos de alta calidad, lo que permite la identificación de tipos de células neuronales y no neuronales, perfiles de expresión génica y trayectorias de linaje celular. Esto facilita investigaciones exhaustivas sobre los procesos celulares y los mecanismos moleculares que dan forma al desarrollo del cerebro.
En los últimos años, las tecnologías de organoides se han convertido en una herramienta prometedora para el cultivo de tejidos similares a órganos 1,2,3. Especialmente para los órganos a los que no se puede acceder fácilmente, como el cerebro humano, los organoides ofrecen la oportunidad de obtener información sobre el desarrollo y la manifestación de la enfermedad4. Como tal, los organoides cerebrales han sido ampliamente utilizados como modelo experimental para investigar diversos trastornos del cerebro humano, incluidas enfermedades del desarrollo, psiquiátricas o incluso neurodegenerativas 4,5,6.
Con el advenimiento de las tecnologías de perfiles de transcriptoma de una sola célula, los tejidos humanos primarios y los modelos complejos in vitro pudieron estudiarse con un nivel de granularidad sin precedentes, proporcionando información mecanicista sobre los cambios en la expresión génica a nivel de las subpoblaciones celulares en la salud y la enfermedad e informando sobre nuevos objetivos terapéuticos putativos 7,8,9. El campo de los organoides ha progresado mediante la utilización del perfil del transcriptoma de una sola célula para evaluar la composición celular, la reproducibilidad y la fidelidad de las tecnologías de organoides cerebrales 10,11,12. La secuenciación de ARN unicelular (scRNA-seq) permitió la clasificación celular y la identificación de la desregulación genética en organoides enfermos13,14. Es importante destacar que es la complejidad de los tejidos organoides lo que requiere la implementación de técnicas que permitan el perfil de células individuales. La caracterización de organoides utilizando métodos como el perfil del transcriptoma masivo (secuenciación masiva de ARN) conduce a una heterogeneidad celular enmascarada y perfiles de expresión génica que se promedian en todos los tipos de células dentro del tejido complejo, lo que en última instancia limita nuestra comprensión de los procesos en curso durante el desarrollo de organoides en la salud y la enfermedad 15,16,17. A medida que los métodos de scRNA-seq continúan avanzando, se está creando un número cada vez mayor de atlas, ejemplificados por recursos como el Allen Brain Atlas o el Single cell atlas of human brain organoids de Uzquiano et al.18.
El éxito de la scRNA-seq a partir de organoides cerebrales depende del aislamiento y la captura eficaces de las células intactas. Dado que la disociación de los organoides cerebrales para obtener células individuales se basa en la digestión enzimática, puede influir en los patrones de expresión génica al inducir estrés y daño celular19,20. Por lo tanto, la disociación del tejido en células individuales es el paso más crucial. Un enfoque alternativo es la secuenciación de ARN de un solo núcleo (snRNA-seq), que facilita la extracción sin enzimas de núcleos de tejidos, tanto frescos como congelados21,22. Sin embargo, el aislamiento de núcleos de un tejido plantea otros desafíos, como el enriquecimiento de los tipos celulares de interés y el bajo contenido de ARN de los núcleos en comparación con las células.
Los estudios de transcriptoma de organoides cerebrales se realizan comúnmente utilizando scRNA-seq 10,18,23. Sin embargo, el aislamiento de núcleos individuales podría proporcionar un método ortogonal y complementario para investigar el perfil transcriptómico de los organoides. Aquí, presentamos una caja de herramientas para la secuenciación de scRNA y snRNA para organoides cerebrales y discutimos los puntos críticos para obtener datos de secuenciación de la mejor calidad.
El protocolo descrito se lleva a cabo en un laboratorio de bioseguridad de nivel 1 del Centro Max Delbrück de Medicina Molecular (número de aprobación: 138/08), de acuerdo con los requisitos y de conformidad con las normas nacionales y de la UE sobre ética en la investigación.
1. Derivación de organoides del prosencéfalo a partir de células madre pluripotentes inducidas (iPSCs)
NOTA: Este protocolo se probó para varias líneas diferentes de iPSC cultivadas en una variedad de medios de células madre de diferentes compañías (Tabla 1). La generación de organoides del prosencéfalo depende en gran medida de iPSCs de alta calidad y de una confluencia del 60%-70% antes de iniciar el protocolo. En este caso, utilizamos una línea celular disponible comercialmente (ver Tabla de Materiales).
2. Derivación de una sola célula a partir de organoides
NOTA: La disociación de una sola célula se realiza utilizando el Kit de Disociación de Tejido Neural (Tabla 2), que utiliza disociación mecánica y enzimática. Aquí describimos una disociación mecánica manual. Como alternativa, se puede utilizar una máquina de disociación.
3. Aislamiento de núcleos individuales a partir de organoides
4. Preparación y secuenciación de la biblioteca
5. Análisis
Para investigar la composición del tipo celular de los organoides cerebrales utilizando scRNA-seq y snRNA-seq, se recolectaron organoides cerebrales después de 30 días de cultivo, ya que los organoides en esta etapa ya exhiben bucles neuroepiteliales que consisten en progenitores rodeados por progenitores intermedios y neuronas en etapa temprana 4,18. El seguimiento de la calidad de los organoides a lo largo del crecimiento y el cultivo es esencial para obtener datos fiables de una sola célula y de un solo núcleo.
Los organoides se forman a través de la agregación de iPSC en cuerpos embrioides (Figura 1B, C). Al ensamblarse, se espera que estos cuerpos embrionarios exhiban bordes claros con un mínimo de desechos celulares (Figura 1C). Después de la inducción del neuroectodermo, los cuerpos embrioides manifiestan un brillo observable alrededor de la superficie con una región interna comparativamente más oscura, lo que indica una inducción neural exitosa (Figura 1D). En las semanas siguientes, los organoides desarrollan los llamados bucles, estructuras neuronales en forma de roseta, compuestas principalmente por células neuroepiteliales (Figura 1E,F). Aunque estos organoides pueden mantenerse en cultivo durante varios meses, hay que tener en cuenta que con el aumento de su tamaño, se produce un aumento correspondiente de la muerte celular en la parte interna de los organoides debido a la falta de nutrientes y disponibilidad de oxígeno, lo que finalmente resulta en el desarrollo de un núcleo necrótico.
Con el fin de explorar la diversidad celular dentro de los organoides corticales a través del análisis de secuenciación, aislamos tanto células individuales como núcleos de organoides. Para equilibrar la heterogeneidad inherente dentro de un solo lote de organoides cerebrales, llevamos a cabo la secuenciación de cuatro organoides agrupados de un lote. Además, para fines comparativos entre los procesos de aislamiento y para eliminar los efectos de lote entre la biblioteca snRNA-seq y scRNA-seq, estos organoides se dividieron en mitades (ocho mitades en total; Figura 2). Tras el aislamiento enzimático de las células individuales, es crucial garantizar que la viabilidad celular se mantenga por encima del 80%, al tiempo que se observa que las células mantienen una morfología redonda (Figura 3A,B). De manera similar, el aislamiento mecánico de núcleos individuales debería producir núcleos intactos de diferentes tamaños con un mínimo o ningún residuo detectable (Figura 3C, D).
El análisis de secuenciación reveló que se capturaron y secuenciaron más células que núcleos. Ambos conjuntos de datos mostraron una buena calidad evaluada por el alto recuento de genes y UMI por célula y núcleo, y el bajo porcentaje de lecturas mitocondriales (Figura 4A-C). Como se esperaba, las lecturas mitocondriales y ribosómicas comprenden una fracción más alta del total de lecturas recuperadas en el conjunto de datos scRNA-seq en comparación con el conjunto de datos snRNA-seq. En el conjunto de datos scRNA-seq, la mayoría de las células contenían menos del 30% de lecturas ribosómicas, mientras que en el conjunto de datos snRNA-seq, la mayoría de los núcleos contenían menos del 5% de lecturas ribosómicas. Además, la mayoría de las células capturadas dentro del conjunto de datos scRNA-seq contienen menos del 5% de lecturas mitocondriales. Después de filtrar las lecturas mitocondriales, alrededor de 10.000 células y 3.000 núcleos superaron el umbral de calidad.
El análisis integrador de ambos conjuntos de datos reveló que todos los clústeres están representados en ambos conjuntos de datos, lo que indica que ambos métodos recuperan los mismos tipos de células (Figura 5A, C). La anotación del conjunto de datos muestra que las principales poblaciones celulares comprenden glía radial, progenitores intermedios, progenitores subcorticales y neuronas, así como neuronas de proyección de capa profunda recién nacidas y tipos de células menos representadas como Cajal-Retzius, el dobladillo cortical y las células del plexo coroideo (Figura 5B). En general, scRNA-seq y snRNA-seq podrían recuperar todos los tipos de células que se espera que estén presentes en un organoide cerebral de 30 días de antigüedad.

Figura 1: Generación de organoides cerebrales a partir de iPSCs. Curso temporal de la generación de organoides cerebrales (A). Imágenes ejemplares de una diferenciación cortical exitosa de las iPSCs (B), que forman cuerpos embrioides (72 h después de la siembra) (C) y muestran una inducción neural exitosa después de 7 días de cultivo (D). El organoide representa bucles distintos en el día 15 (E) y el día 30 (F). Barra de escala: B-D 200 μm, E 400 μm, F 800 μm. Haga clic aquí para ver una versión más grande de esta figura.

Figura 2: Flujo de trabajo para obtener células individuales y núcleos individuales a partir de organoides cerebrales. La disociación de los organoides en células individuales se lleva a cabo picando los organoides con un bisturí, seguido de una digestión enzimática (arriba). El aislamiento de los núcleos se lleva a cabo por disociación mecánica, seguida de purificación a través de un gradiente de Percoll (abajo). La célula única y la suspensión de núcleos se filtran y se cargan en un sistema de microfluídica para la generación y secuenciación de bibliotecas. Haga clic aquí para ver una versión más grande de esta figura.

Figura 3: Resultados representativos de células y núcleos aislados de organoides de 30 días de edad. (A) Imagen ejemplar de células teñidas con azul de tripano tomadas con un contador de células y (B) primer plano correspondiente. (C) Superposición de imagen de campo claro y fluorescente de núcleos teñidos con DAPI y (D) primer plano correspondiente. Barra de escala: 100 μM Haga clic aquí para ver una versión más grande de esta figura.

Figura 4: Control de calidad de scRNA- y snRNA-seq. Los gráficos de violín ilustran el recuento absoluto de UMI (A), el recuento de genes (B), las lecturas mitocondriales (C) y ribosómicas (D) de las células (azul) y los núcleos (rosa-púrpura). Haga clic aquí para ver una versión más grande de esta figura.

Figura 5: scRNA-seq y snRNA-seq recuperan poblaciones celulares similares en organoides de 30 días de edad. UMAP integrado e integrado de organoides de 30 días de antigüedad, que muestra los resultados de scRNA-seq (azul) y snRNA-seq (rosa-púrpura) (A), perfiles integrados y anotados e individuales de scRNA-seq y snRNA-seq (B,C). Haga clic aquí para ver una versión más grande de esta figura.
Tabla 1: Medios de cultivo celular y componentes de recubrimiento Haga clic aquí para descargar esta tabla.
Tabla 2: Tampones de disociación para scRNA y snRNA-seq. Haga clic aquí para descargar esta tabla.
Fichero de codificación suplementario 1: Archivo de codificación utilizado para analizar los datos de scRNA-seq y snRNA-seq. Haga clic aquí para descargar este archivo.
Los autores declaran no tener intereses financieros contrapuestos.
Aquí, presentamos un protocolo integral para la generación y el análisis posterior de organoides cerebrales humanos utilizando la secuenciación de ARN de una sola célula y un solo núcleo.
Agradecemos a Valeria Fernández-Vallone por las instrucciones originales para el kit de Disociación Neural Miltenyi. También agradecemos a la Plataforma de Tecnología Genómica del Max Delbrueck Centrum por proporcionar la receta para el tampón de lisis NP40 y por sus valiosos consejos para establecer este protocolo. También agradecemos a Margareta Herzog y Alexandra Tschernycheff por el apoyo organizativo del laboratorio.
| 1,4-DITHIO-DL-THREIT-LSG., F. D. MOL.-BIOL., ~1 M IN H2O (DTT) | Sigma | 43816-10ML | |
| 1,5 ml Tubos de baja unión al ADN | Tubo de microcentrífuga | VWR | 525-0130 |
| 10x Tubería Cellranger | pipline de análisis | ||
| 15 ml Tubo | decentrífuga | Falcon Falcon | |
| 2-Mercaptoetanol (BME) | Life Technologies | 21985023 | |
| 50 ml Tubo | decentrífuga | Falcon Falcon | |
| A83-01 | Bio Technologies | 379762 | |
| solución antibiótica/antimicótica (100X) | Life Technologies | 15240062 | |
| B-27 Plus Suplemento | Life Technologies 17504044 | ||
| B-27 Suplemento sin vitamina A | Life Technologies | 12587010 | |
| Albúmina sérica bovina, libre de ácidos grasos (BSA) | Sigma Aldrich | A8806-5G | |
| cAMP | Biogems | 6099240 | |
| cAMP | Biogems | 6099240 | |
| C-CHIP NEUBAUER MEJORADO | VWR | DHC-N01 | |
| Filtro de celdas 40 y micro; m | Neolab | 352340 | |
| Filtro de células 70 µ m (blanco) Nylon | Sigma | CLS431751-50EA | |
| Controlador de cromo & Siguiente Kit de accesorios GEM | 10X Genomics 1000204 | ||
| Chromium Next GEM Chip G Single Cell Kit, 16 rxns | 10X Genomics | 1000127 | |
| Chromium Next GEM Single Cell 3' Kit v3.1 | 10X Genomics | 1000268 | |
| Complete, Inhibidor de la proteasa sin EDTA Cocktaill | Roche | 11873580001 | |
| DAPI | Productos químicos MERCK 0000001722 | ||
| DMEM/F12 | Life Technologies | 11320074 | |
| Juego de trituradoras de tejidos Dounce 2 mL completo | Sigma Aldrich | 10536355 | |
| Essential E8 Flex | Medium Life Technologies | A2858501 | |
| EVE Recuento de células Portaobjetos | VWR | EVS-050 ( 734-2676) | |
| Suero fetal bovino libre de tetraciclina (FBS) | PAN Biotech | P30-3602 | |
| Geltrex LDEV-Free (recubrimiento) | Life Technologies | A1413302 | |
| gentleMACS | Miltenyi Biotec | disociación maschine | |
| Suplementos GlutaMAX Life | Technologies | 35050038 | |
| Heparina cultivo de células sódicas probado | Sigma | H3149-10KU | |
| BDNF recombinante humano | Tecnologías de células madre | 78005.3 | |
| GDNF recombinante humano | Tecnologías de células madre | 78058.3 | |
| Solución de insulina humana | Sigma Aldrich | I2643-25MG | |
| Reemplazo de suero knockout | Life Technologies | 10828028 | Clorhidrato de LDN193189|
| 98% | Sigma Aldrich | 130-106-540 | |
| MEM aminoácido no esencial (100x) | Sigma Aldrich | M7145-100ml | |
| MgCl2 Cloruro de magnesio (1M) Thermo libre de ARNasa | Scientific | AM9530G | |
| mTeSR Plus | StemCell Technologies | 100-0276 | medio de células madre |
| mTeSR1 | StemCell Technologies | 85850 | medio de células madre |
| N2 Supplement | StemCell Technologies | 17502048 | |
| Kit de disociación de tejido neural | Miltenyi Biotec B.V. & Co. KG | 130-092-628 | |
| Sistema Neurobasal Plus | Life Technologies | A3582901 | |
| NextSeq500 | Secuenciador Illumina | ||
| NP-40 Surfact-Amps Solución detergente | Life Technologies | 28324 | |
| PBS Dulbecco' s | Invitrogen | 14190169 | |
| PenStrep (Penicilina - Estreptomicina) | Life Technologies | 15140122 | |
| Percoll | Th. Geyer | 10668276 | |
| Pluronic (R) F-127 | Sigma Aldrich | P2443-1KG | |
| RiboLock Inhibidor de ARNasa | Life Technologies | EO0382 | |
| Inhibidor de rocas (Y-27632 diclorhidrato) SB | Biomol | Cay10005583-10 | |
| SB 431542 | Biogems | 3014193 | |
| Cloruro de sodio NaCl (5M), sin RNasa-100 mL | Invitrogen | AM9760G | |
| StemFlex Medium Thermo | Scientific | A3349401 | medio para células madre |
| StemMACS iPS-Brew XF | Miltenyi Biotec | 130-104-368 | medio para células madre |
| TC-Platte 96 Pozo, fondo redondo | Sarstedt | 83.3925.500 | |
| TISSUi006-A | TissUse GmbH | https://hpscreg.eu/cell-line/TISSUi006-A | |
| Azul Trypan | T8154-20ml | Sigma | |
| TrypLE Express Enzima, sin rojo fenol | Life Technologies | 12604013 | Reactivo a base de tripsina |
| UltraPure 1M Tampón Tris-HCl, pH 7.5 | Life Technologies | 15567027 | |
| XAV939 | Enzo Ciencias de la vida | BML-WN100-0005 |