Phénotypes de cellules dormantes et active du cancer ont été caractérisées à l’aide de l’imagerie quantitative phase. Essais sur la prolifération, la migration et la morphologie des cellules ont été intégrées et analysées dans une méthode simple.
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Phénotypes de cellules dormantes et active du cancer ont été caractérisées à l’aide de l’imagerie quantitative phase. Essais sur la prolifération, la migration et la morphologie des cellules ont été intégrées et analysées dans une méthode simple.
L’acquisition du phénotype angiogénique est une composante essentielle de l’évasion de la dormance de la tumeur. Bien que plusieurs essais classiques in vitro (p. ex., prolifération, migration, etc.) et in vivo des modèles ont été développés pour évaluer et caractériser des phénotypes cellulaires angiogénique et non-angiogénique, ces méthodes sont temps forte intensité de main d’oeuvre et nécessitent souvent des réactifs coûteux et les instruments, mais aussi une expertise appréciable. Dans une étude récente, nous avons utilisé une nouvelle phase quantitative (QPI) technique d’imagerie pour mener des caractérisations de Time-lapse et sans marquage de cellules de SDU ostéosarcome humain angiogénique et non-angiogénique. Un panneau des paramètres cellulaires, y compris la morphologie cellulaire, la prolifération et la motilité, ont été mesurés quantitativement et analysées à l’aide de QPI. Ce roman et l’approche quantitative offre la possibilité d’en permanence et de façon non invasive étudier les processus cellulaires pertinents, des comportements et des caractéristiques des cellules cancéreuses et autres types de cellules dans une façon simple et intégrée. Ce rapport décrit notre protocole expérimental, y compris la préparation de cellules, QPI acquisition et analyse des données.
Un des premiers postes de contrôle dans le développement et la progression d’une tumeur solide est l’acquisition du phénotype angiogénique, une caractéristique du cancer. Cette progression implique une variété de processus biochimiques et moléculaires1,2,3. Un défi technique pour l’étude de cette étape clé dans la progression tumorale est le manque d’outils pour continuellement et quantitativement caractériser et différencier les phénotypes angiogénique et non-angiogénique des cellules de cancer vivent de manière impartiale. Les dosages traditionnels utilisés pour étudier les comportements cellulaires des cellules angiogéniques et non-angiogénique généralement nécessitent des instruments et des réactifs coûteux, par exemple, la prolifération et la migration des cellules dosages4,5, 6,7,8,9,10,11,12,13,14 ou complémentaires en vivo évaluations4,5,6,8,15,16, comme nécessitant une forte intensité et une expertise appréciable consommation de temps et du travail.
Récemment, la phase quantitative imaging (QPI) est apparu comme une nouvelle technique qui permet l’évaluation accélérée et sans étiquetage d’une variété de cellule morphologie et le comportement paramètres17,18,19, 20 , 21 , 22. Contrairement à la microscopie optique conventionnelle, QPI quantifie les variations de déphasage pixel par pixel après la lumière passe à travers un objet optique, puis reconstruit un testament olographe avec épaisseur optique converti et volume, permettant ainsi le direct analyse des cellules vivantes et les caractéristiques suivantes : (1) quantitative imagerie, imagerie (2) non invasive et Time-lapse, imagerie (3) l’étiquette-libre et l’imagerie multiparamétrique (4) simultanée. Ces caractéristiques font de QPI un outil puissant pour évaluer et comprendre les processus pathologiques au niveau cellulaire.
Dans une étude récente, nous avons utilisé le QPI pour quantitativement caractériser et différencier les angiogénique SDU-A et non-angiogénique SDU-N phénotypes des cellules d’ostéosarcome humain d’une manière systématique et quantitative, combinant l’analyse de la morphologie cellulaire, prolifération et23de la motilité. À l’aide de logiciels d’analyse image, un panneau de cellule morphologique et comportement paramètres ont été quantitativement comparées entre les cellules humaines ostéosarcome angiogénique et non-angiogénique et cinq différences caractéristiques ont été identifiées entre ces deux phénotypes. Cette approche novatrice fournit une plate-forme intégrée et quantitative pour évaluer une variété de caractéristiques cellulaires biologiquement pertinentes.
Toutes les méthodes décrites ici ont été approuvés par le Comité de biosécurité institutionnel du Boston Children Hospital.
1. préparation de la cellule
2. QPI Acquisition
3. analyse des données
La figure 1 illustre une caractérisation de la morphologie cellulaire typique. Les images sont présentées comme des hologrammes (Figure 1 a-B) et des images 2D (Figure 1-D). Épaisseurs de cellules optiques (calculées à partir de l’indice de réfraction et de la longueur du trajet optique) sont quantifiés par profil de ligne ou d’une mesure de cellules entières. Des intrigues de la surface et l’épaisseur de la rue-A et cellules de SDU-N mesurée pour une cellule entière ont été tracées, comme Figure 1E-G, où ces deux phénotypes affichent différentes distributions. Les nombres moyens de l’histogramme (Figure 1 H-M) ou les fichiers exportés a démontré que les cellules de SDU-A avoir des zones de cellules plus petites et une plus grande épaisseur que les cellules SDU-N.
À l’aide de la fonction compteur de cellules, les profils de prolifération cellulaire ont été obtenus (Figure 2). Ceux-ci n’ont pas montré une différence significative entre la rue-A et cellules -N. En outre, le temps de doublement cellulaire peut être estimé à partir de la courbe de prolifération (c.-à-d., 24-26 h), qui n’ont pas démontré des différences significatives.
Figure 3 a -D montre la localisation typique des SDU-A et -N cellules non directionnel (aléatoire) motion mode et les trajectoires correspondants. La motilité cellulaire moyen (Figure 3E-F), vitesse de motilité ()Figure 3-H), distance de migration ()Figure 3I-J)et la franchise de migration ()Figure 3 K-L) ont été tracées par rapport à la durée d’enregistrement. Par rapport aux cellules SDU-N, SDU-A cellules ont montré une plus grande vitesse de motilité, aboutissant à plus longue distance de motilité et de la migration.

Figure 1 : caractérisation de la morphologie de la cellule. (A-B) Des hologrammes représentant des cellules de (A) et -N de le SDU-A (B) par quantitative phase d’imagerie. Barre d’échelle est que 191,4 EISN µm. dans le coin en bas à droite montrent le profil de ligne quantitative d’épaisseur optique pour la ligne bleue tracée dans les images. (C-D) Images représentant QPI de segmentation de la cellule pour les cellules (C) et -N SDU-A (D). Barre d’échelle est de que 100 µm. les cellules sur les bords ont été exclus pour la quantification. (E-G) Épaisseur mesurée par rapport à la zone pour les cellules individuelles des cellules de (E) et -N SDU-A (F). Chaque point représente une cellule individuelle (n = 200-300). L’intrigue de chevauchement (G) montre des modèles de dispersion différente pour SDU-A et cellules -N. (H-M) Histogrammes de l’épaisseur de la cellule (H-je), les cellules de surface (J-K)et volume (L-M) distribution pour SDU-A (H, J, L) et -N (I, K, M). S’il vous plaît cliquez ici pour visionner une version agrandie de cette figure.

Figure 2 : caractérisation de la prolifération de cellules. Le panneau supérieur montre segmentation cellulaire représentatif pour compter le nombre de cellules. Barre d’échelle est de 100 µm. Le panneau du bas montre le taux de prolifération de cellule calculée correspondant. Données se présente comme la moyenne ± écart-type. Test de t de Student (non apparié, à deux points) a été utilisé pour des analyses statistiques. Résultats des tests ont été considérés comme significatifs lorsque p < 0,05. S’il vous plaît cliquez ici pour visionner une version agrandie de cette figure.

Figure 3 : caractérisation du mouvement de la cellule. (A-B) Suivi de la cellule représentant images pour SDU-A (A) et -N (B) des cellules. Barre d’échelle est de 100 µm. les cellules sélectionnées sont présentés avec des couleurs différentes. Motilité cellulaire enregistrée en un 4 h période est présentée avec la ligne de couleur correspondante. (C-D) Trajectoires cellulaire des cellules de (D) (C) et -N SDU-A tracée entre le point d’origine (0,0). Chaque ligne représente une cellule individuelle. SDU-A cellules montrent une configuration plus dispersée, comparée aux cellules SDU-N (n = 10). (E-L) Enregistre les paramètres quantitatifs durant la période étudiée pour le mouvement de la cellule de SDU-A (E, G, I, K) motilité (E-F), vitesse de motilité (G-H), la distance de migration (I-J - N (F, H, J, L) cellules, y compris de la cellule )et la franchise de migration (K-L). S’il vous plaît cliquez ici pour visionner une version agrandie de cette figure.
Dans cette étude, nous décrivons une in vitro, non invasif et sans étiquette de méthode à l’aide de QPI pour caractériser quantitativement les phénotypes angiogénique et non-angiogénique des cellules humaines ostéosarcome. Plusieurs paramètres cellulaires ont été analysés en même temps par cette méthode intégrée, haut débit, y compris le taux de prolifération, en doublant le temps, la franchise de migration, vitesse de motilité, migration et motilité, volume cellulaire, épaisseur de la cellule, zone de cellule.
En comparaison avec les tests classiques qui permettent d’évaluer la morphologie cellulaire et les comportements de la cellule, cette méthode non seulement gagner du temps et main de œuvre, mais fournit également des informations plus précises et détaillées. Par exemple, l’emplacement du système QPI (à l’intérieur de l’incubateur de cellules) permet de réduire les perturbations causées par des changements environnementaux tels que photographier dans un milieu ambiant (température ambiante et atmosphère)23. En outre, cellule optique à épaisseur et volume, converti à partir de déphasage, pourraient être obtenus avec QPI, alors que la seule zone de cellule est mesuré par le procédé d’imagerie de cellules traditionnelles. Cette fonctionnalité de QPI génère l’information plus détaillée pour des comparaisons quantitatives des phénotypes cellulaires différentes.
Densité de semis appropriée des cellules d’intérêt est essentielle dans la méthode actuelle. Pendant la phase d’acquisition d’imagerie, les cellules sont censés être inférieure à une monocouche confluente en raison de la limitation de cette technique QPI cohérente qu’imaging acquisition ne peut être effectuée avec panneau d’un foyer, qui risquent de perdre des informations partielles dans la z direction (par exemple, les cellules superposées). En outre, la caractérisation à l’aide de QPI est limitée au format 2D, qui n’est pas optimal pour l’invasion des cellules dans la direction z dans la matrice extracellulaire. Plusieurs focales prédéfinis sont nécessaires pour le futur développement de méthodologie QPI.
En plus de comptage de cellules, imagerie QPI fournit également des images instructives pour l’étude de la mitose cellulaire sans supplémentaires étiquetage21,23,24. Tandis que la division cellulaire a été reconnue facilement par la diminution évidente dans la surface de la cellule et volume, pouvoir objectivement et quantitativement définir et différencier les étapes du cycle de la cellule pour les cellules individuelles doit encore être établie. Cette capacité serait considérablement faciliter la recherche en ce qui concerne l’analyse de cellules pour la différenciation des cellules souches, la réaction aux médicaments et arrêt du cycle cellulaire.
En raison de l’avantage d’être quantitative, sans étiquette et facile à utiliser, cette méthode peut aussi ont des applications cliniques utiles25,26,27,28,29,30 . Par exemple, ce système pourrait servir à la caractérisation de populations de cellules hétérogènes, y compris les cellules dormantes et actives dans les tumeurs humaines. Les différences morphologiques et comportementales de cellule caractérisée entre cellules cancéreuses dormantes et actif peuvent être potentiellement utilisés pour décrypter les mécanismes moléculaires qui sous-tendent la dormance tumorale dans les cancers humains.
Aucun conflit d’intérêts ne déclarés.
Les auteurs remercient le soutien de la Breast Cancer Research Foundation et l’Advanced Medical Research Foundation.
| Nom | Entreprise | Numéro de catalogue | Commentaires |
|---|---|---|---|
| Fiole T75 | Corning, NY, États-Unis | 353136 | |
| plaques à 6 puits. | Corning, NY, États-Unis | 3506 | |
| Dulbecco' s milieu Eagle modifié (DMEM) | Thermo Fisher Scientific, MA, États-Unis | 11965092 | |
| Sérum fœtal bovin (FBS) ; | Atlanta Biologicals, GA, États-Unis | S11550 | |
| Pénicilline Streptomycine | Thermo Fisher Scientific, MA, États-Unis | 15140122 | |
| Saline tamponnée au phosphate (PBS) | Thermo Fisher Scientific, MA, États-Unis | 10010023 | |
| Compteur Beckman Z1 Coulter | Beckman Coulter, IN, États-Unis | Z1 ; | |
| HoloMonitor M4 | Phase Holographic Imaging Phi AB, Lund, Sweden | Microscope M4 | |
| Hololid | Phase Holographic Imaging Phi AB, Lund, Sweden | PHI 8020 | |
| HStudioM4 | Phase Holographic Imaging Phi AB, Lund, Sweden | HStudioM4 | Software |
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