January 19th, 2024
Questo protocollo descrive una procedura per la stampa tridimensionale (3D) di colonie batteriche per studiarne la motilità e la crescita in complesse matrici di idrogel poroso 3D che sono più simili ai loro habitat naturali rispetto alle colture liquide convenzionali o alle piastre di Petri.
I batteri sono ubiquitari in ambienti complessi, tridimensionali e porosi come tessuti biologici e gel, suoli e sedimenti sotterranei. Qui sviluppiamo un metodo per stampare in 3D dense colonie di batteri in matrici di idrogel granulare inceppate per studiarne la crescita e la motilità in ambienti complessi. Gli studi hanno rivelato differenze precedentemente sconosciute nelle caratteristiche di diffusione dei batteri che abitano ambienti porosi rispetto a quelli delle colture liquide su superfici piane.
Lo sviluppo dell'utilizzo di matrici granulari di idrogel costituite da particelle di idrogel biocompatibili inceppate gonfiate in coltura batterica liquida come piastre di Petri porose per confinare le cellule in 3D. Gli studi precedenti erano limitati a piccoli volumi di campione di circa un ml, e quindi brevi scale temporali sperimentali, ed erano anche limitati nella loro capacità di definire geometrie di inoculi con un'elevata risoluzione spaziale. Abbiamo stabilito che le caratteristiche di diffusione cellulare dei batteri dipendono dalla dimensione dei pori e dalla motilità della cellula.
Questo protocollo descrive un metodo per stampare in 3D colonie batteriche all'interno di matrici idrogel porose per investigare la loro motilità e crescita in ambienti che imitano gli habitat naturali. Lo studio evidenzia differenze nel comportamento batterico in ambienti 3D complessi rispetto alle colture liquide tradizionali.
Understanding bacterial motility and growth in physiologically relevant 3D porous environments is critical for translational microbiology and infection modeling. This 3D printing protocol enables precise spatial confinement and visualization of bacterial colonies in tunable hydrogel matrices, supporting predictive confidence in early discovery and mechanistic de-risking. The approach addresses a key gap in modeling complex tissue-like microenvironments for biopharma R&D pipelines.
This method bridges early discovery and preclinical research by enabling hypothesis testing in 3D environments that mimic in vivo conditions.