この研究は、ショウジョウバエの感覚樹状突起および神経筋接合部におけるin vivo微小管(MT)プラス末端ダイナミクスの自動化、偏りのない追跡および分析を達成するための新しいソフトウェア戦略と組み合わせた非侵襲的な生体内ニューロンイメージング戦略を示しています。
方法論記事
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この研究は、ショウジョウバエの感覚樹状突起および神経筋接合部におけるin vivo微小管(MT)プラス末端ダイナミクスの自動化、偏りのない追跡および分析を達成するための新しいソフトウェア戦略と組み合わせた非侵襲的な生体内ニューロンイメージング戦略を示しています。
微小管(MT)は神経細胞の発達に重要な役割を果たしていますが、その調節と機能の分子メカニズムについては多くの疑問が残っています。さらに、シナプス後MTの理解が進んでいるにもかかわらず、シナプス前MTがニューロンの形態形成に寄与していることについては、ほとんど知られていません。特に、ショウジョウバエの感覚樹状突起におけるin vivo MTダイナミクスの研究により、ポリマーレベルの挙動に関する重要な洞察が得られました。しかし、ハエの神経筋接合部(NMJ)のライブイメージングに関連する技術的および分析的な課題は、シナプス前MTダイナミクスの同等の研究が限られています。さらに、in vitroおよびex vivoでのMTダイナミクスの自動解析には、非常に効果的なソフトウェア戦略が多数ありますが、in vivoデータでは、画像のS/N比が本質的に劣り、細胞形態が複雑なため、オペレーターによる大幅な入力や完全に手動による解析が必要になることがよくあります。 これに対処するために、この研究では、自動化された偏りのないin vivo粒子検出のための新しいソフトウェアプラットフォームを最適化しました。EB1-GFP標識MTのライブタイムラプス共焦点画像のマルチパラメトリック解析を、ショウジョウバエ幼虫の樹状突起とNMJの両方で実施し、MTの挙動に顕著な違いを発見しました。さらに、ショウジョウバエのシナプス発生の主要な調節因子であるMT関連タンパク質(MAP)dTACCのノックダウン後にMTダイナミクスを解析し、野生型と比較してMTダイナミクスに統計的に有意な変化を同定しました。これらの結果は、ポリマーレベルでのシナプス前およびシナプス後の両方のMTダイナミクスの自動マルチパラメトリック解析のためのこの新しい戦略が、ヒトインザループ基準を大幅に減少させることを示しています。さらに、この研究は、dTACCノックダウン時に異なるMT挙動を検出する上でのこの方法の有用性を示しており、in vivoでMTダイナミクスを制御する因子の機能スクリーニングへの将来の応用の可能性を示しています。この方法の将来の応用は、細胞タイプおよび/またはコンパートメント特異的なMT挙動の解明、およびEB1-GFPと他の関心のある細胞および細胞内マーカーとのマルチカラー相関イメージングにも焦点を当てる可能性があります。
細胞は、形態形成による細胞内および細胞間の変化の調整を通じて、機能構造を形成するために組織化されます。形態形成の顕著な例は、高度に特殊化されたニューロン構造の発達です。ニューロンは顕著な分極を示し、構造的および機能的に異なる2つのタイプのプロセス、樹状突起と軸索1を拡張し、膨大な長さを達成することができます。ニューロンの発達の複雑さは、樹状突起と軸索の大きさだけでなく、それらの複雑に分岐した形状を形成することの難しさからも生じます2,3。ニューロンの形態形成と、それが学習と記憶に及ぼす影響4は、その遺伝的制御と根底にある細胞生物学的メカニズムの両方について、現在進行中の研究を動機付けています。このようなメカニズムには、細胞内膜輸送およびニューロン形態の変化に必要な多くの細胞骨格再構成が含まれるが、これらに限定されない1,2,3。
神経細胞の形態形成の研究は、さまざまな高度な可視化技術を生み出してきました。電子顕微鏡法や固定プローブの蛍光顕微鏡法などの静的法は、高分解能の形態学的および構造学的分析を行うために広く使用されています。しかし、どのような保存方法にも避けられない人工物を除けば、静的な可視化では、形態形成を支える動的な変化を捉えることはできません。このように、多くの重要な洞察は、生体組織のタイムラプス蛍光顕微鏡から生まれました。Lichtmanらによる初期の研究5,6,7は、哺乳類の神経系のin vivoイメージングを利用して、軸索の再生/変性、シナプス成分の組織化、および長距離の軸索輸送を調査しました。さらに、初代ニューロン外植片における独創的な研究は、軸索伸長および運動性に対する微小管(MT)ダイナミクスの重要性を確立するために重要であった8,9。重要なことに、初期のニューロン外植片研究は、蛍光タグ付き末端結合ファミリータンパク質(EB)の使用を確立し、個々のMTポリマー10のレベルでニューロンを発達させる際のMTプラス末端ダイナミクスに関する貴重な洞察を得ました。これらの研究は、EBファミリーのメンバーであるEB1が、出芽酵母12および培養細胞13においてMTプラス末端11に優先的に局在するという観察結果から生じた。それ以来、EB1およびその他のプラス先端追跡タンパク質(+TIP)14,15は、ニューロン発生17の文脈を含む、MT動的不安定性16のin vivo研究で広く使用されてきた。
ショウジョウバエは、ハエ研究18,19に利用できる膨大な遺伝学的およびイメージングツール、およびショウジョウバエと脊椎動物ニューロン1との間の構造と機能の類似性により、ニューロン発生中のMTダイナミクスのin vivoイメージング研究のための強力なモデルです。ショウジョウバエの幼虫の神経筋接合部(NMJ)に関する重要な初期の研究では、無傷の動物の半透明のキューティクルを介して蛍光膜マーカーの非侵襲的イメージングを繰り返し行い、シナプス前末端形態形成を記録しました20。生きたショウジョウバエの幼虫全体を画像化するのと同様の方法を使用して、軸索内の運動貨物の過程的動きの細胞内粒子レベルの分析の最初のデモンストレーションが提供されました21。最近では、Rolls氏らによる無傷のショウジョウバエ幼虫22、23、24、25、26、27の感覚樹状突起に関する詳細な研究により、緑色蛍光タンパク質(GFP)タグ付きEB1の粒子追跡と分析を行うことにより、シナプス後MTプラス末端ダイナミクスが特徴付けられました。ショウジョウバエ22,23,24,25,26,27および他のシステム28,29,30,31,32におけるこのような研究は、発達ニューロン33の樹状突起におけるMTプラス末端の単一ポリマー挙動の理解を著しく前進させた。
シナプス後MTダイナミクス22,23,24,25,26,27,28,29,30,31の印象的なin vivo研究にもかかわらず、発達中の軸索終末におけるシナプス前MTダイナミクスに関する比較可能な研究ははるかに少ない。ショウジョウバエ幼虫のNMJにおけるMTダイナミクスは、蛍光スペックル顕微鏡(FSM)および光退色後の蛍光回復(FRAP)を用いて研究されている34。これらの手法は、チューブリンの全体的な動態を評価しますが、個々の MT プラス末端の挙動は評価しません。この記事を書いている時点では、ショウジョウバエのNMJにおける個々のMTプラスエンドに関する唯一の調査が行われています:この研究では、ライブタイムラプスイメージングとキモグラフの手動分析を組み合わせて、安定化されたMTの広範な集団とは異なるように見える「先駆的なMT」とラベル付けされた動的なEB1-GFPの集団を特徴付けました35。シナプス前幹細胞のダイナミクスに関する研究が不足しているのは、少なくとも部分的には解剖学によるものかもしれません:樹状突起の画像は幼虫のキューティクルに近いため比較的簡単ですが、NMJは他の組織によって遮られており、粒子レベルの分析に十分なS/N比で画像を取得することは困難です。それにもかかわらず、シナプス前MTがシナプスの形態形成および安定化36、ならびに神経発達および神経変性疾患37との関連において十分に確立された重要性を考慮すると、シナプス前MTとシナプス後MTの理解との間のこのギャップを埋めることは、非常に貴重な洞察をもたらす可能性が高い。
in vitro や ex vivo 解析とは対照的に、一般的な in vivo MT ダイナミクスの解析におけるさらなる課題は、in vivo データからダイナミクスパラメータを抽出できる自動化ソフトウェアツールが限られていることです。現在、+TIPでラベル付けされたMTプラスエンドの分析に最も一般的で強力な手法の1つは、複数のダイナミクスパラメータの自動追跡と分析を可能にするMATLABベースのソフトウェアであるplusTipTracker38,39です。特に、plusTipTrackerはMTの成長だけでなく、縮小とレスキューも測定します:EB1-GFPなどの+TIPラベルは成長するプラスエンドにのみ関連付けられますが、plusTipTrackerはアルゴリズムで収縮率とレスキューイベントを推測できます。しかし、plusTripTrackerは、ショウジョウバエS2細胞40におけるex vivo MTダイナミクスの以前のマルチパラメトリック解析を含む多くの状況に非常に成功裏に適用されていますが、plusTipTrackerは、信号対雑音比が低いため、in vivoデータの解析には最適ではありません。その結果、ショウジョウバエの樹状突起22、23、24、25、26、27およびNMJ35におけるプラスエンドダイナミクスのin vivo研究は、ImageJ41などのソフトウェアを使用したキモグラフの手動生成と解析、または多数のヒューマンインザループコンポーネントを含む半自動戦略に依存してきました。
この研究は、ショウジョウバエの3番目の幼虫の感覚樹状突起と運動軸索終末の両方でシナプス前MTダイナミクスの非侵襲的なポリマーレベルの分析を実行するために必要な実験および分析のオーバーヘッドを削減する実験および分析ワークフローを示しています。このプロトコルは、固定化された無傷の幼虫を利用しているため、ストレス反応を引き起こすことが知られている損傷や、in vivo MTダイナミクスを乱す可能性のある他の非生理学的状態を回避します。動的MTプラスエンドを標識するために、EB1-GFPはGal4/UASシステム42を使用して汎ニューロン的に発現され、単一のドライバーで樹状突起とNMJの両方でMTを可視化できます。動物標本の選別や画像化する領域の特定など、一部の初期段階では必然的に人間の意思決定が左右されますが、データ取得後のステップは大部分が自動化されています。重要なことは、新しいソフトウェアの最適化により、最小限の人的入力で自動化された偏りのない分析が可能になったことです。他の粒子追跡方法も利用可能であるが 43,44,45 、この研究では、この特定のデータセットの特定の課題に対処するのにアルゴリズム的に適していたため、独自のソフトウェアを利用している。このソフトウェアは、さまざまなアプリケーションでユーザーが利用できるようになりました。具体的には、コヒーレンス増強拡散フィルタリング46の使用は、自動セグメンテーションおよびバックグラウンド除去に不可欠であり、カスタムアルゴリズムは、粒子の検出および追跡を自動化するために特に実装される。この戦略は、この研究のデータに固有の低い信号対雑音比だけでなく、EB1-GFP彗星が異なる焦点面を通過するなどの他の課題にも効果的に対処できます。このソフトウェアのパフォーマンスを他のすべての粒子分析ソフトウェアに対して徹底的にテストすることは現実的ではありませんが、現在の戦略のパフォーマンスは、標準的な人間のパフォーマンスと同等またはそれに近づいていました。さらに、著者らの知る限り、感覚樹状突起とシナプス前終末からのin vivoデータで特別に訓練されたソフトウェアは他にありませんでした。画像解析アルゴリズムの性能は、設計対象のデータに非常に特異的であることが多く、一般化されたコンピュータビジョンはまだ可能ではないことを考えると、記載されたソフトウェアを関心のある特定のin vivoデータに学習させることが、アルゴリズム的に最も健全なアプローチであることが期待されます。
樹状突起MT22、23、24、25、26、27に関する広範な研究と、このシステムから取得できるデータの一貫した品質を考慮して、画像取得およびソフトウェア分析戦略は、ショウジョウバエの感覚樹状突起で最初に検証されました。重要なことに、樹状突起では、異なるニューロンGal4ドライバーを使用すると、他の点では同一の野生型バックグラウンドであっても、遺伝的背景の違いによりEB1-GFPダイナミクスに大きな違いが生じることが発見され、一貫した結果を得るために単一のGal4ドライバーを使用することの重要性が強調されています。次に、この戦略は、NMJのシナプス前末端におけるEB1-GFPダイナミクスのマルチパラメトリック解析に使用されました。この方法の調査価値をさらに示すために、このイメージングおよびソフトウェア戦略を使用して、高度に保存されたTACC(トランスフォーミング酸性コイル)ファミリー47,48のショウジョウバエホモログであるdTACCのノックダウン後のシナプス前およびシナプス後EB1-GFPダイナミクスを評価しました。ショウジョウバエS2細胞40における先行研究、ならびにXenopus成長円錐49,50,51におけるLoweryらの研究は、TACCファミリーメンバーがMTプラスエンドダイナミクスを調節していることを示した。さらに、最近報告された共焦点および超解像免疫蛍光イメージングからの証拠は、dTACCがニューロンの形態形成中のシナプス前MTの主要な調節因子であることを示しました52、dTACCが生きたMTダイナミクスを調節するかどうかという疑問を提起しています。このレポートは、dTACCノックダウン時にライブMTの動作の違いを実際に検出できる方法を示しています。したがって、この研究は、発達中のニューロン、特にシナプス前コンパートメント内のMTダイナミクスの主要な調節因子を効果的に特定し、特徴付けることができるin vivoの方法を提示します。
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1. ショウジョウバエ標本の作出
2. 機器のセットアップ
3. イメージングのための幼虫サンプルの調製
4. ライブサンプルのタイムラプス共焦点イメージング
5. ソフトウェアベースの画像処理と解析
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ハエは、UAS-EB1-GFP導入遺伝子を汎ニューロン(elaV-Gal4;UAS-EB1-GFP)58,59または感覚ニューロン(221-Gal4;UAS-EB1-GFP)60,61.EB1は、成長する末端に特異的に局在し、一時停止と収縮時にすぐに解離するため、この研究に選択されました14,15、ショウジョウバエ22,23,24,25,26,27,35を含む複数の研究を通じて示されています...
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この論文では、樹状突起および発生中のNMJにおけるMTダイナミクスの非侵襲的な生体内イメージングを実行するためのプロトコルについて説明します。画像化する動物の選択など、実験ステップでは人間の入力が必要であり、データ収集プロセスに合理的に除去できないバイアスが生じる可能性があります。したがって、このプロトコルの主な目標は、in vivoデータに固有の低いS/N比を処理するように最適化された新しいソフトウェア(セクション5)を使用して自動分析を実行することにより、バイアスを可能な限り最小限に抑えることです。重要なことは、この研究で使用されたアルゴリズムにより、機械ベースの粒子検出、キモグラフ生成、およびトラック分析が可能になり、従来の方法と比較して人間の入力の必要性が減ることです。いずれにせよ、ソフトウェアのユーザーは結果を評価し、追跡および検出パラメータを設定して誤検知(凝集体やノイズなど)をフィルタリングする必要があります。これらの変更は、各ユーザー固有のデータと使用状況に基づいて経験的に調整する必要があります。また、ここで紹介する分析は、plusTipTrackerで...
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著者のHoyin Lai氏、Michael Jones氏、佐々木秀樹氏、Luciano A.G. Lucas氏、Sam Alworth氏(元)、James Shih-Jong Lee氏は、このプロトコルで使用されるソフトウェアを製造しているDRVision Technologies LLCの従業員です。
Van Vactor研究室とDRVisionの同僚、さらにMax Heiman博士、Pascal Kaeser博士、David Pellman博士、Thomas Schwarz博士に感謝します。elaV-Gal4を寛大に提供してくださったメリッサ・ロールズ博士に感謝します 。UAS-EB1-GFPです。UAS-DCR2 および 221-GAL4;この研究で使用したUAS-EB1-GFP 株。ハーバード大学ニコンイメージングセンターのJennifer Waters博士とAnna Jost博士には、光学顕微鏡の専門知識を提供していただき、ありがとうございます。この研究は、国立衛生研究所(National Institutes of Health)の資金提供を受けています(F31 NS101756-03 to V.T.C., SBIR 1R43MH100780-01D to J.S.L.)。
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| 名前 | 会社 | カタログ番号 | コメント |
|---|---|---|---|
| 1.5 mL微量遠心チューブ | Eppendorf | 21008-959 | サンプル調製 |
| 1000 µL TipOneピペットチップ | USAサイエンティフィック | 1111-2721 | サンプル調製 |
| 200µL TipOneピペットチップ | USA Scientific | 1120-8710 | サンプル調製 |
| 221-Gal4フライ | ブルーミントン ショウジョウバエ ストックセンター(米国) | 26259 | ショウジョウバエ 遺伝学/交配 |
| 60倍対物レンズ | ニコン | プランアポ 60倍 オイル | 画像取得 |
| 6ウェルプレート | BDファルコン | 353224 | サンプル調製 |
| 寒天 | MoorAgar | 41084 | ショウジョウバエ食品 |
| Aivia | DRVision LLC | この研究の一部として最適化 | |
| クロロホルム (アミレンで安定化) | Sigma-Aldrich | C2432 | サンプル調製 |
| CO2 ブローガン (交配用のフライの選択用) | Genesee | 54-104 | ショウジョウバエの遺伝学/クロス |
| CO2 バブラー (クロス用のフライの選択用) | Genesee | 59-180 | ショウジョウバエの遺伝学/クロス |
| 冷却CCDカメラ | 浜松 | ORCA-R2 | 画像取得 |
| コーンミール | ジェネゼー | 62-101 | ショウジョウバエ食品 |
| 蒸留水 | ショウジョウバエ食品 | ||
| 両面テープ | スコッチ | サンプル調製 | |
| ショウジョウバエバイアル | ジェネ | ゼー32-109 | ショウジョウバエ食品 |
| プラグ(泡プラグバイアル用) | Genesee | 59-200 | ショウジョウバエ食品 |
| デュモン #5 Biologie Inox 鉗子 | ファインサイエンスツール | 11252-20 | サンプル調製 |
| elaV-Gal4;UAS-EB1-GFPです。UAS-Dcr2 フライ | ギフト オブ メリッサ ロールズ (ペンシルベニア州立大学) | 該当なし | ショウジョウバエの遺伝学/クロス |
| エタノール (95%) | VWR | 75811-022 | ショウジョウバエ食品 |
| 実体顕微鏡用光ファイバー照明/光源 | ニコン | NI-150 | サンプル調製 |
| フライパッド (クロス用ハエの選択用) | ジェネシー | 59-172 | ショウジョウバエの遺伝学/クロス |
| Forma Environmental Chamber/Incubator | ThermoFisher | 3940 | ショウジョウバエ 遺伝学/クロス |
| ハロカーボンオイル 700 | Sigma-Aldrich | H8898 | サンプル調製 |
| 浸漬オイル | ニコン | MXA22168 | 画像取得 |
| Kimwipe Delicate Wipes | Fisher Scientific | 34120 | サンプル調製 |
| レーザーマージモジュール | スペクトルApplied Research | LMM-5 | 画像取得 |
| 光源 | Lumencor | SOLA 54-10021 | 画像取得 |
| MetaMorph 顕微鏡 自動化 &画像解析ソフトウェア | 分子デバイス | 画像取得 | |
| マイクロカバー メガネ スクエア No. 1 1/2 (#1.5) | VWR | 48366-205 | サンプル調製 |
| パーフェクトフォーカスシステム付き電動倒立顕微鏡 | ニコン | TI-ND6-PFS-S | 画像取得 |
| 電動ステージとシャッター | Prior | Proscan III | 画像取得 |
| 多目的ハサミ | スコッチ | MMM1428 | サンプル調製 |
| マニキュア | サリー・ハンセン | 784179032016 074170382839 | サンプル調製 |
| 光学フィルター | Chroma | ET480/40m | 画像取得 |
| P1000 Pipetman | Gilson | F123602 | サンプル調製 |
| P200 Pipetman | Gilson | F123601 | サンプル調製 |
| PBS (10X) ph 7.4 | ThermoFisher | 70011044 | サンプル調製 |
| プロピオン酸 | フィッシャー | A258-500 | ショウジョウ |
| スピニングディスク共焦点スキャナーユニット | 横川 | CSU-X1 | 画像取得 |
| 実体顕微鏡 | ニコン | SMZ800N | サンプル調製 |
| シュガー(ショ糖) | ジェネシー | 62-112 | ショウジョウバエ食品 |
| スーパーフロストスライド | VWR | 48311-600 | サンプル調製 |
| Tegosept | Genesee | 20-258 | ショウジョウバエ食品 |
| UAS-dtacc-RNAiハエ | ウィーンショウジョウバエリソースセンター(オーストリア、ウィーン) | VDRC-101439 | ショウジョウバエ遺伝学/交配 |
| ワセリンワセリン WB | メイソン | DVOCB311003 | サンプル調製 |
| ウィンザー&ニュートンブラシ リージェンシー ゴールド 520、サイズ 0 | ステープルズ | 5012000 | ショウジョウバエ 遺伝学/交配 |
| 酵母 | VWR | トルラ 酵母 IC90308580 | ショウジョウバエ食品 |
| 横河 ダイクロイック ビームスプリッター | セムロック | Di01-T405/488/568/647-13x15x0.5 | 画像取得 |
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