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Le rôle fondamental de la mécanique en biologie est aujourd’hui établi 1,2. Des tissus entiers aux cellules individuelles, les propriétés mécaniques peuvent renseigner sur l’état physiopathologique du biomatériau étudié 3,4. Par exemple, le tissu mammaire affecté par le cancer est plus rigide que le tissu sain, un concept qui est à la base du test de palpation populaire5. Il a notamment été récemment démontré que la maladie à coronavirus 2019 (COVID-19) causée par le coronavirus 2 du syndrome respiratoire aigu sévère (SRAS-CoV-2) est soulignée par des modifications des propriétés mécaniques des cellules sanguines, notamment une diminution de la déformabilité des érythrocytes et une diminution de la rigidité des lymphocytes et des neutrophiles par rapport aux cellules sanguines d’individus naïfs du SRAS-CoV-26.
En général, la mécanique des cellules et des tissus est intrinsèquement imbriquée : chaque tissu possède des propriétés mécaniques spécifiques qui influencent et dépendent simultanément de celles des cellules constitutives et de la matrice extracellulaire (MEC)5. Pour cette raison, les stratégies d’étude de la mécanique en biologie impliquent souvent des substrats d’ingénierie avec des stimuli mécaniques physiologiquement pertinents pour élucider le comportement cellulaire en réponse à ces stimuli. Par exemple, les travaux fondateurs d’Engler et de ses collègues ont démontré que l’engagement de la lignée des cellules souches mésenchymateuses est contrôlé par l’élasticité de la matrice, comme étudié sur des hydrogels de polyacrylamide bidimensionnels (PAAm) mous et rigides7.
Il existe de nombreuses stratégies pour caractériser mécaniquement le biomatériau à l’étude, variant en échelle spatiale (c.-à-d. locale à en vrac) et en mode de déformation (p. ex., axial vs cisaillement), ce qui donne des informations différentes, qui nécessitent une interprétation prudente 3,8,9,10. La mécanique des biomatériaux mous est généralement exprimée en termes de rigidité. Cependant, la rigidité dépend à la fois des propriétés du matériau et de la géométrie, tandis que les modules élastiques sont des propriétés fondamentales d’un matériau et sont indépendants de la géométrie du matériau11. Ainsi, différents modules d’élasticité sont liés à la rigidité d’un échantillon donné, et chaque module d’élasticité englobe la résistance du matériau à un mode de déformation spécifique (p. ex., axial vs cisaillement) dans différentes conditions aux limites (p. ex., expansion libre vs confinement)11,12. Les expériences de nanoindentation permettent de quantifier les propriétés mécaniques grâce au E qui est associé à une déformation uniaxiale (indentation) lorsque le biomatériau n’est pas confiné latéralement10,11,12.
La méthode la plus populaire pour quantifier l’E des systèmes biologiques à l’échelle microscopique est AFM13,14,15,16. AFM est un outil extrêmement puissant avec une résolution de force jusqu’au niveau pN et une résolution spatiale jusqu’à l’échelle sub-nm. En outre, AFM offre une flexibilité extrême en termes de couplage avec des outils optiques et mécaniques complémentaires, étendant ainsi ses capacités à extraire une mine d’informations du biomatériau à l’étude13. Ces caractéristiques attrayantes, cependant, s’accompagnent d’une barrière à l’entrée représentée par la complexité du dispositif expérimental. L’AFM nécessite une formation approfondie avant que les utilisateurs puissent acquérir des données robustes, et son utilisation pour la caractérisation mécanique quotidienne des matériaux biologiques est souvent injustifiée, en particulier lorsque sa force unique et ses résolutions spatiales ne sont pas requises.
Pour cette raison, une nouvelle classe de nanopénétrateurs a récemment gagné en popularité en raison de leur facilité d’utilisation, tout en offrant des données comparables AFM avec une résolution de force inférieure à nN et une résolution spatiale μm, reflétant les forces exercées et perçues par les cellules sur des échelles de longueur pertinentes2. En particulier, les dispositifs de nanoindentation à virole basés sur la technologie de détection de fibre optique17,18 ont gagné en popularité parmi les chercheurs actifs dans le domaine de la mécanobiologie et au-delà; et une multitude de travaux rapportant les propriétés mécaniques des biomatériaux utilisant ces dispositifs, y compris les cellules19,20, les hydrogels8,21 et les tissus22,23 ont été publiés. Malgré la capacité de ces systèmes à sonder les propriétés mécaniques dynamiques locales (c.-à-d. le module de stockage et de perte), les expériences quasi statiques donnant E restent le choix le plus populaire 8,19,20,21. En bref, les expériences quasi-statiques de nanoindentation consistent à indenter l’échantillon avec une vitesse constante jusqu’à un point de consigne défini soit par un déplacement maximal, une force ou une profondeur d’indentation, et à enregistrer à la fois la force et la position verticale du porte-à-faux dans des courbes dites force-distance (F-z). Les courbes F-z sont ensuite converties en courbes d’indentation de force (F-δ) par l’identification du point de contact (CP), et équipées d’un modèle de mécanique de contact approprié (généralement le modèleHertz 13) pour calculer E.
Bien que le fonctionnement des nanopénétrateurs à dessus de la ferrule ressemble aux mesures AFM, il existe des spécificités à prendre en compte. Dans ce travail, un guide étape par étape pour acquérir de manière robuste des courbes F-z à partir de cellules et d’hydrogels imitant les tissus à l’aide d’un nanopénétrateur de virole disponible dans le commerce est fourni, afin d’encourager la normalisation des procédures expérimentales entre les groupes de recherche utilisant ce dispositif et d’autres dispositifs similaires. En outre, des conseils sur la meilleure façon de préparer des échantillons d’hydrogel et des cellules pour effectuer des expériences de nanoindentation sont donnés, ainsi que des conseils de dépannage tout au long de la voie expérimentale.
De plus, une grande partie de la variabilité des résultats de nanoindentation (c.-à-d. E et sa distribution) dépend de la procédure spécifique utilisée pour analyser les données, qui n’est pas triviale. Pour résoudre ce problème, des instructions pour l’utilisation d’un logiciel open source nouvellement développé programmé en Python et équipé d’une interface utilisateur graphique (GUI) conviviale pour l’analyse par lots des courbes F-z sont fournies. Le logiciel permet un filtrage rapide des données, le filtrage des données, le calcul du CP à travers différentes procédures numériques, le calcul conventionnel de E, ainsi qu’une analyse plus avancée appelée spectres d’élasticité24, permettant d’estimer le module de Young de la cellule, le module de Young du cortex d’actine et l’épaisseur du cortex d’actine. Le logiciel peut être téléchargé gratuitement à partir de GitHub et peut être facilement adapté pour analyser des données provenant d’autres systèmes en ajoutant un analyseur de données approprié. Il est souligné que ce protocole peut être utilisé pour d’autres dispositifs de nanoindentation à haut de la virole, et d’autres dispositifs de nanoindentation en général, à condition que certaines étapes soient adaptées selon les directives de l’instrument spécifique. Le protocole est schématiquement résumé à la figure 1.