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Questa tecnica LCM ci ha permesso di fare significativi passi avanti nella comprensione dei meccanismi molecolari di trauma cranico. 8,10,11,12,13 Siamo stati i primi a investigatori utilizzano questa tecnica per dimostrare che subregioni distinte dell'ippocampo di ratto hanno profili di espressione genica che correlano con la loro vulnerabilità selettiva per infortunio. I nostri studi hanno dimostrato che possiamo quantificare l'espressione genica, per qPCR, da un minimo di 10 celle laser catturati e che potrebbe svolgere il genoma analisi microarray da un minimo di 600 celle catturati. LCM potrebbe essere un valido strumento in studi analoghi di altre regioni del cervello che sono noti per essere implicati in diversi disturbi neurologici e neuropsichiatrici. Per esempio, gli studi che utilizzano LCM hanno fatto luce sulla patogenesi della malattia di Parkinson nei neuroni dopaminergici della substantia nigra, 14 e aiutato genoma studi di profilazione del nucleus accumbens, che è coinvolto in circuiti di ricompensa implicati in substance disturbi da abuso di 15.
Eterogeneità neuronale si riflette a livello del genoma 16 e possono contribuire alla mancanza di successo di trattamenti sperimentali per TBI in studi clinici. Così, il nostro obiettivo è quello di utilizzare questa tecnica per studiare gli elementi critici che influenzano la sopravvivenza neuronale dopo trauma cranico. Nostro recente studio genoma profiling di morire e adiacente superstite neuroni ippocampali dopo TBI suggerito che un reostato cellulare che riflette il rapporto tra i livelli di espressione dei geni per la sopravvivenza delle cellule morte cellulare regola destino cellulare dopo TBI. Questi studi in corso contribuiranno alla progettazione e sviluppo di strategie farmacologici in grado di influenzare positivamente il reostato sopravvivenza cellulare. Inoltre, attualmente in uso LCM per seguire e controllare gli effetti di potenziali trattamenti farmacologici terapeutici in neuroni ippocampali dopo trauma cranico. Così, i nostri studi dimostrano che i dati accurati RNase-free e alcune tecniche di manipolazionemodifiche di protocolli esistenti, è possibile ottenere elevate qualità campioni di RNA da LCM per accurate analisi quantitativa dell'espressione genica.
Tuttavia ci sono alcuni trabocchetti associati a tecniche di LCM. Per esempio, raccogliendo solo le cellule neuronali senza contaminazioni microglia può essere quasi impossibile. Nello strato di cellule piramidali dell'ippocampo è stato stimato che il 95% delle cellule sono neuroni con il 90% di questa popolazione da cellule piramidali e interneuroni 10%, lasciando una piccola percentuale di tipi di cellule gliali e altri. 8,17, 18 Nei nostri studi utilizziamo Fluoro-giada un colorante fluorescente che etichetta specificamente solo i neuroni danneggiati nel tessuto cerebrale. Una macchia differente che è un marcatore per GFAP sarebbe necessario per colorare microglia. 19 Raccolta solo le Fluoro-Jade macchiati singoli corpi neuronali garantisce una popolazione omogenea di neuroni. Un altro problema comune che può richiedere la risoluzione dei problemi è che un cerchio non èt definito quando il laser viene sparato. Se ciò si verifica, è necessario controllare le impostazioni laser e regolare la potenza e la durata necessarie. Inoltre è importante accertarsi che il cappuccio sia appiattito sul tessuto e posizionati correttamente nel braccio. Facendo riferimento al manuale LCM tecnico o chiamando il supporto tecnico a volte sarà necessario. Seguendo LCM e isolamento dell'RNA, la qualità del RNA deve sempre essere valutato utilizzando un bioanalizzatore prima di qualsiasi analisi di espressione genica.
Ci sono diversi tipi di strumenti di cattura laser attualmente presenti sul mercato, tra cui taglio laser (Life Technologies, Leica Microsystems) e laser catapultando (Zeiss) strumenti. Il nostro sistema di LCM funziona bene per l'acquisizione di un piccolo numero di cellule. Altri sistemi ad alto rendimento e più automatizzato può essere più adatto per ottenere un maggior numero di cellule per analisi genomica e proteomica particolare. Infatti, LCM utilizzando questi sistemi automatici ha un grande potenziale per l'analisi dei protein espressione in cellule identificate o popolazioni arricchite di cellule. 20 Inoltre, LCM può facilitare l'analisi di espressione genica di cellule immunolabeled, 21 consentono di investigare l'espressione genica in cellule tipi definiti indipendentemente dalla complessità nei tessuti più eterogenei. Così, LCM è un ottimo strumento per gli studi molecolari all'avanguardia di popolazioni singole o arricchito di cellule.