Lo sciame è una forma collettiva di motilità batterica coordinata che aumenta la resistenza agli antibiotici e la produzione di fattori di virulenza nell'host1,2,3. Questo comportamento multicellulare si verifica su superfici semi-solide che assomigliano a quelle degli strati mucose che coprono le membrane epiteliali nei polmoni4,5. I biosurfactants sono comunemente prodotti da popolazioni brulicanti per superare la tensione superficiale sulle superfici e la produzione di questi è regolata da complessi sistemi di segnalazione cellulare, noti anche come quorum sensing6,7,8. Molte specie di batteri sono in grado di sciamare, tra cui Pseudomonas aeruginosa, Staphylococcus aureus, e Escherichia coli9,10,11,12. I modelli brulicanti creati dai batteri sono diversi e sono influenzati dalle proprietà fisiche e chimiche dello strato superficiale tra cui la composizione dei nutrienti, porosità, e l'umidità13,14. Oltre alle proprietà della superficie, la temperatura di crescita e l'umidità ambiente influenzano diversi aspetti della dinamica dello sciame, tra cui il tasso di bruliè e modelli12,13,14,15. Le variabili di crescita che influenzano lo sciame creano sfide che influenzano la riproducibilità sperimentale e la capacità di interpretare i risultati. Qui, descriviamo un semplice metodo standardizzato per monitorare la dinamica degli sciami batterici attraverso l'imaging time-lapse. Il metodo descrive come controllare le condizioni di crescita critiche che influenzano in modo significativo la progressione dello sciame. Rispetto ai metodi tradizionali di analisi dello sciame, questo metodo di imaging time-lapse consente di monitorare la motilità di più sciami contemporaneamente durante lunghi periodi di tempo e ad alta risoluzione. Questi aspetti migliorano la profondità dei dati che possono essere ottenuti monitorando sciami e facilitano l'identificazione dei fattori che influenzano lo sciame.
Lo sciame in P. aeruginosa è facilitato attraverso la produzione e il rilascio di rhamnolipids e 3-(3-idrossi-idrossinoyloxy)accomodanti nell'area circostante6,16. L'introduzione dello stress da concentrazioni subletali di antibiotici o infezioni da virus del fago influisce sull'organizzazione di sciami. In particolare, queste sollecitazioni inducono P. aeruginosa a rilasciare la molecola di rilevamento quorum 2-heptyl-3-hydroxy-4-quinolone, noto anche come il segnale di quinolone Pseudomonas (PQS)17,18. Nei test sciami che contengono due popolazioni di sciami, il PQS prodotto dalla popolazione indotta dallo stress respinge gli sciami non trattati dall'entrare nell'area contenente lo stress (Figura 1). Questa risposta collettiva allo stress costituisce un sistema di segnalazione di comunicazione di pericolo che avverte P. aeruginosa sulle minacce vicine18,19. Gli effetti dello stress su P. aeruginosa, l'attivazione della risposta collettiva allo stress, e la repulsione degli sciami possono essere visualizzati utilizzando il metodo di imaging time-lapse descritto qui. Il protocollo qui descritto spiega come: (1) preparare piastre di agar per brulicare, (2) cultura P. aeruginosa per due tipi di analisi (saggi tradizionali sciami o saggi collettivi di risposta allo stress) (Figura 1), (3) acquisire immagini time-lapse e (4) utilizzare ImageJ per compilare e analizzare le immagini.
In breve, P. aeruginosa da una coltura durante la notte è avvistato nel mezzo di una piastra di agar brulicante mentre P. aeruginosa che sono infettati da fago o trattati con antibiotici sono avvistati nelle posizioni satellitari. La progressione dello sciame di P. aeruginosa è monitorata su uno scanner piano piano del documento di consumo che viene collocato in un'incubatrice regolata dall'umidità di 37 gradi centigradi. Lo scanner è controllato da un software che esegue automaticamente la scansione delle piastre a intervalli regolari durante il periodo di crescita dello sciame, in genere 16-20 h. Questo metodo produce video time-lapse simultanei fino a sei piastre brulicanti di 10 cm. Le immagini vengono compilate in filmati e la repulsione di sciami da parte di popolazioni indotte da stress è quantificata utilizzando il software ImageJ liberamente disponibile. Si fa particolare attenzione a garantire la coerenza e la riproducibilità tra i diversi esperimenti di brulicante.