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Identificación de microglía y macrófagos infiltrantes periféricos en la médula espinal lesionada ...
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Identifying Microglia and Peripheral Infiltrating Macrophages in the Injured Spinal Cords Using Flow Cytometry

Identificación de microglía y macrófagos infiltrantes periféricos en la médula espinal lesionada mediante citometría de flujo

Full Text
770 Views
08:47 min
June 24, 2025

DOI: 10.3791/67967-v

Yu-Qing Chen1,2, Jian-Xiong Gao1,3, Hua-Zheng Yan1,3, Shi-Yu Zhou1,3, Yi-Wan Fang1,3, Xin-Yi Lyu4, Shu-Qin Ding1,5, He-Zuo Lü1,3,5

1Clinical Laboratory,the First Affiliated Hospital of Bengbu Medical University, 2Department of Biochemistry and Molecular Biology, School of Laboratory Medicine,Bengbu Medical University, 3Anhui Province Key Laboratory of Immunology in Chronic Diseases,Bengbu Medical University, 4The Second Affiliated Hospital of South China University, 5Anhui Province Key Laboratory of Basic and Translational Research of Inflammation-related Diseases,Bengbu Medical University

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Please note that some of the translations on this page are AI generated. Click here for the English version.

Overview

This study investigates the identification of microglia and peripheral infiltrating macrophages in injured spinal cords using optimized flow cytometry. By examining M1-like and M2-like phenotypes, the research aims to clarify their roles in neuroinflammation and their potential implications for other central nervous system diseases.

Key Study Components

Area of Science

  • Neuroscience
  • Immunology
  • Cell biology

Background

  • Microglia are the resident immune cells in the central nervous system.
  • Infiltrating macrophages contribute to neuroinflammatory responses.
  • Distinguishing between these cell types is critical for understanding their roles in spinal cord injury.
  • Current methods are insufficient for reliably differentiating microglia from macrophages.

Purpose of Study

  • To develop a marker-based flow cytometry approach for accurately identifying immune cell types in spinal cord injury.
  • To assess the proportions of M1-like and M2-like microglia and macrophages.
  • To explore the effects of CRID3 treatment on these populations.

Methods Used

  • Flow cytometry was utilized for the isolation and phenotyping of immune cells.
  • The biological model focused on spinal cord injury and the consequent neuroinflammation.
  • Isotype control tubes were analyzed to optimize fluorescence settings.
  • Data were collected to determine the percentage of M1-like and M2-like immune cells.

Main Results

  • Significant differences in immune cell populations were observed between spinal cord injury and sham groups.
  • CRID3 treatment altered the populations of CD11b-positive cells, demonstrating its potential therapeutic effects.
  • The study provided a reliable method for identifying distinct microglial and macrophage populations in vivo.

Conclusions

  • This study establishes a new flow cytometry approach to enhance understanding of neuroinflammation in spinal cord injuries.
  • Insights gained could inform therapeutic strategies for central nervous system diseases involving immune cell dysregulation.
  • Ultimately, it advances the field’s understanding of neuronal mechanisms and injury responses.

Frequently Asked Questions

What advantages does flow cytometry offer in this study?
Flow cytometry allows for high specificity and efficiency in isolating and phenotyping cell populations, essential for distinguishing morphologically similar immune cells.
How is spinal cord injury modeled in this research?
The study focuses on the neuroinflammatory responses following spinal cord injury, examining the subsequent immune cell activity.
What types of outcomes are measured in this study?
The primary outcomes include the proportions of various immune cell populations, particularly M1-like and M2-like microglia and macrophages.
Can this method be adapted for other central nervous system diseases?
Yes, the flow cytometry technique presented could be utilized in other neuroinflammatory contexts to explore immune cell roles.
What are the key limitations of the current methods?
Existing methods often fail to reliably distinguish between microglia and infiltrating macrophages, which can compromise experimental results.
What implications do the results have for therapeutic intervention?
The research suggests that understanding immune cell dynamics can guide therapeutic strategies, potentially leading to improved treatment for spinal cord injuries.

La identificación de la microglía (MG) y los macrófagos infiltrantes periféricos (Mø) en la médula espinal lesionada es difícil. En este protocolo, se utilizó la citometría de flujo (FCM) para identificar MG similares a M1, MG similares a M2, Mø similares a M1 y Mø similares a M2, respectivamente. Esta tecnología también se puede aplicar a otras enfermedades del sistema nervioso central para comprender el papel de MG y Mø.

Nuestra investigación identifica la microglía y los macrófagos infiltrantes en la lesión de la médula espinal para aclarar su papel en la neuroinflamación mediante citometría de flujo optimizada. La citometría de flujo y la centrifugación en gradiente de densidad son clave para aislar y fenotipar las células inmunitarias del sistema nervioso central con alta especificidad y eficiencia. Distinguir microglía y macrófagos morfológicamente similares, minimizando la pérdida de células durante el aislamiento, y la microespecificidad inferior en microambientes de lesiones dinámicas siguen siendo obstáculos clave. Los métodos existentes no logran separar de manera confiable la microglía residente de los macrófagos infiltrantes. Nuestro enfoque basado en marcadores resuelve esta limitación crítica en los estudios de lesiones de la médula espinal.

[Presentador] Para comenzar, analice el tubo de control del isotipo utilizando el citómetro de flujo con el software compatible. Ajuste los voltajes de dispersión directa y dispersión lateral para colocar la población de celdas dentro de un rango apropiado. Configure dos gráficos adicionales, uno con IgG APC en el eje X e IgG PE en el eje Y, otro con IgG-FITC en el eje X e IgG APC-Cy7 en el eje Y. Luego, ajuste los voltajes del canal de fluorescencia para IgG APC, IgG PE, IgG FITC e IgG APC-Cy7 para posicionar la población celular dentro de 10 a la potencia de tres de la región doble negativa. Después de confirmar los voltajes optimizados usando el tubo de control de isotipo, conserve todos los ajustes. Proceder a analizar los tubos experimentales teñidos con anticuerpos. Establezca un gráfico con CD11b PE en el eje X y dispersión lateral en el eje Y. Configure otro gráfico con CD68 FITC y CCR7 APC-Cy7. Usando el control de isotipo como referencia, delinee la región positiva para CD11b y defínela como la puerta P1. Seleccione el gráfico CD68 FITC y CCR7 APC-Cy7. Haga clic con el botón derecho para abrir Mostrar población y asigne la columna F4 a P1. Después de adquirir los datos, ajuste la compensación de fluorescencia según sea necesario. Analizar y registrar el porcentaje de poblaciones celulares CD11b CD68 CCR7 positivas y CD11b CD68 positivas CCR7 negativas. Comience a analizar los tubos experimentales utilizando los ajustes de voltaje del tubo de control de isotipo. Establezca un gráfico con CD45 APC y CD11b PE. A continuación, configure dos gráficos con CD68 FITC y CCR7 APC-Cy7. Adquiera 50.000 eventos por muestra y ajuste la compensación de fluorescencia después de la recopilación de datos. En los gráficos de pseudocolor de CD45 y CD11b, identifique y analice las regiones de células CD45 positivas para CD11b, CD45 negativas bajas y CD11b positivas para CD45 altas. Luego, analice las poblaciones CD68 positivas para CCR7 y CD68 positivas para CCR7 negativas dentro de cada región. Integre todos los análisis para determinar el porcentaje de microglía y macrófagos similares a M1 y M2 en las regiones definidas. Inicie el software de análisis de citometría de flujo. Arrastre los archivos de experimentos de citometría de flujo a la sección Todas las muestras de la interfaz. Haga doble clic en la muestra de control de isotipo para abrir un gráfico de puntos bidimensional. Seleccione FSCA para el eje X y SSCA para el eje Y, haga clic en el botón de puerta rectangular y utilícelo para seleccionar el área excluyendo los desechos celulares. Haga doble clic en el área cerrada para abrir un nuevo gráfico de histograma. A continuación, seleccione FITC para el eje X e histograma para el eje Y. Haga clic en el botón de puerta de región para definir el umbral entre señales fluorescentes negativas y positivas. Para cada uno de los cuatro anticuerpos fluorescentes, determine el umbral entre señales negativas y positivas utilizando la muestra de control de isotipo. Cambie secuencialmente el fluorocromo del eje X a PE-APC y APC-Cy7 manteniendo el histograma del eje Y. Utilice la herramienta de puerta de región en cada histograma para finalizar las puertas para distinguir las señales fluorescentes negativas y positivas para los cuatro anticuerpos. A continuación, haga doble clic en la muestra experimental para abrir un diagrama de puntos. Seleccione FSCA para el eje X y SSCA para el eje Y, haga clic en el botón de puerta rectangular para proteger la población después de eliminar los escombros. Haga doble clic en la región cerrada para abrir un nuevo diagrama de puntos. Seleccione CD11b PE para el eje X y SSCA para el eje Y. Haga clic en el botón de puerta rectangular y use el umbral PE del control de isotipo para definir la puerta positiva para CD11b. Ahora haga doble clic en la región positiva para CD11b para abrir otro diagrama de puntos, seleccione CD68 FITC para el eje X y CCR7 APC-Cy7 para el eje Y. Haga clic en el botón de puerta cruzada y use los umbrales FITC y APC-Cy7 derivados de isotipos para categorizar las células en tipos similares a M1 y similares a M2. La proporción de células CD45 CD45 CD11b positivas para CD68 positivas para CCR7 aumentó significativamente en el grupo de vehículos de lesión de la médula espinal, o LME, en comparación con el grupo simulado, y el tratamiento con CRID3 no alteró este nivel. La proporción de células CD45 negativas para CD11b positivas para CD68 positivas para CD68 positivas fue significativamente mayor en el grupo de vehículos de LME en comparación con el simulado, y se redujo significativamente después del tratamiento con CRID3. Las proporciones de células CD11b positivas para CD68 positivas para CCR7 aumentaron significativamente en el grupo de vehículos de LME en comparación con el simulado y disminuyeron significativamente después del tratamiento con CRID3. CD11b positivo, CD68 positivo, CCR7 negativo y CD45 negativo, CD11b bajo positivo, CD68 positivo CCR7 negativo, proporciones celulares disminuyeron significativamente en ambos grupos de vehículos de LME, en comparación con el simulado, y aumentaron después del tratamiento con CRID3.

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