RESEARCH
Peer reviewed scientific video journal
Video encyclopedia of advanced research methods
Visualizing science through experiment videos
EDUCATION
Video textbooks for undergraduate courses
Visual demonstrations of key scientific experiments
BUSINESS
Video textbooks for business education
OTHERS
Interactive video based quizzes for formative assessments
Products
RESEARCH
JoVE Journal
Peer reviewed scientific video journal
JoVE Encyclopedia of Experiments
Video encyclopedia of advanced research methods
EDUCATION
JoVE Core
Video textbooks for undergraduates
JoVE Science Education
Visual demonstrations of key scientific experiments
JoVE Lab Manual
Videos of experiments for undergraduate lab courses
BUSINESS
JoVE Business
Video textbooks for business education
Solutions
Language
ja
Menu
Menu
Menu
Menu
A subscription to JoVE is required to view this content. Sign in or start your free trial.
Research Article
Please note that some of the translations on this page are AI generated. Click here for the English version.
Erratum Notice
Important: There has been an erratum issued for this article. View Erratum Notice
Retraction Notice
The article Assisted Selection of Biomarkers by Linear Discriminant Analysis Effect Size (LEfSe) in Microbiome Data (10.3791/61715) has been retracted by the journal upon the authors' request due to a conflict regarding the data and methodology. View Retraction Notice
本稿では、膜透過性依存性二重色素アプローチと組み合わせた生細胞解析システムを利用して、好中球細胞外トラップ(NET)を定量する自動化されたハイスループット法を紹介します。
好中球は、自然免疫系の重要な部分を形成する骨髄系細胞です。過去10年間で、好中球ががん、自己免疫疾患、およびさまざまな急性および慢性炎症状態の病因において果たす重要な役割は、抗菌防御に不可欠な構造である好中球細胞外トラップ(NET)の形成を含む複数のメカニズムを通じて免疫調節不全の開始と永続化に寄与することが明らかになりました。偏りがなく、再現性があり、効率的な方法でNET形成を定量化する技術の限界により、健康と疾患における好中球の役割をさらに理解する能力が制限されていました。本稿では、細胞内および細胞外のDNAをイメージングするために2つの異なるDNA色素を用いた膜透過性依存性二重色素アプローチと組み合わせたライブセルイメージングプラットフォームを用いて、NET形成を受ける好中球を定量する自動化されたリアルタイムのハイスループット法について説明する。この方法論は、好中球の生理機能を評価し、NET形成を標的とすることができる分子をテストするのに役立ちます。
好中球細胞外トラップ(NET)は、さまざまな炎症刺激に応答して好中球から押し出されるウェブ状のクロマチン構造です。NETは、DNA、ヒストン、およびさまざまな抗菌タンパク質/ペプチドで構成されており、感染性病原体を捕捉して殺し、炎症反応を引き起こします1。
NETは病原体に対する宿主防御に有益である一方で、様々な自己免疫疾患2、血栓症3、代謝性疾患4、がんの転移増殖5の潜在的なドライバーとして注目されています。そのため、NET形成の阻害は、これらの疾患の潜在的な治療選択肢です。しかし、いくつかの有望なNETを標的とする分子が開発中であるにもかかわらず6、このメカニズムに特異的に作用する承認された治療法はまだありません。これは、少なくとも部分的には、NET形成のための客観的で、偏りがなく、再現性があり、ハイスループットの定量化方法の欠如に起因しています。
我々は、2色生細胞イメージングプラットフォームを利用した新しい手法を確立し、報告した7,8。膜透過性核色素および膜不透過性DNA色素で染色した好中球のタイムラプス画像をソフトウェアで解析し、NET形成前後の好中球の数を複数の時点でカウントします。PKCαを介したラミンBおよびCDK4/6を介したラミンA/Cの分解の制御により、NET形成中に原形質膜の完全性が失われるため9、NET形成好中球は膜不透過性のDNA色素によって染色されますが、健康な好中球は染色されません。この方法は、NET形成を定量化するために以前に報告された手法の問題を克服し、自動化された方法で偏りのない、高スループットで、再現性のある、正確なNET定量を提供します。
健康なヒト被験者からの好中球は、国立衛生研究所(NIH)治験審査委員会(IRB)が承認したプロトコルに基づいてインフォームドコンセントが提供された後に取得されました。プロトコルは、NIHヒト研究倫理委員会のガイドラインに従います。
1. 好中球の染色とアッセイプレートの調製
2. NET形成好中球を可視化するスキャニングプレート
3. NETを定量化するための分析定義の設定

この方法では、位相差、赤色蛍光(膜透過性色素)および緑色蛍光(膜不透過性色素)の画像を各時点で取得できます。NET形成過程に伴い、位相差や赤色蛍光像に形態変化が観察され、膜が破れると緑色蛍光が観察されます(図1)。このアッセイでは、NETを形成する好中球は、ウェブ状の構造を形成するのではなく、一般的に丸いです。これは、機械の分解能が十分に高くないため、微細なウェブ状の構造を捕捉できず、膜が破られると放出される前に、膜不透過性の緑色色染料がクロマチンを染色するためです。4時間のインキュベーション後に回収した96ウェルプレートの共焦点イメージングを用いてNETを可視化できることを以前に 示しました7。
解析定義を適切に設定すると、画像内のすべての好中球が赤色の物体としてマークされ、NETを形成する好中球が緑色の物体としてマークされます(図2)。機械は、各時点で赤と緑のオブジェクトの数をカウントします。NET形成の経時変化は、各時点におけるNET形成好中球の割合をプロットすることで可視化されます(図3)。NET形成を標的とする潜在的な分子(AKT阻害剤など)は、この方法論を用いてハイスループット方式で試験することができます。

図1:NET形成中の好中球の形態変化。 (A)ヒト末梢血好中球を2.5 μMカルシウムイオノフォアで3時間刺激した。 (B)位相差像、赤チャンネル(膜透過性核色素)、緑チャンネル(膜不透過性DNA色素)、および合成画像の代表的な単一細胞図。 この図の拡大版をご覧になるには、ここをクリックしてください。

図2:好中球とNETのソフトウェア認識を示す代表的な画像。 ヒトの健康なボランティア由来の好中球を、2.5 μMのカルシウムイオノフォアで1時間刺激しました。位相差イメージングと各信号またはマスクの重ね合わせ画像が表示されます。核は(A)膜透過性の赤色色素で染色し、ソフトウェアは(B)青色でマークされた核を認識してカウントし、NETは(C)膜不透過性の緑色色素で染色し、ソフトウェアはそれらを(D)紫色とマークしました。(E)過検出または(F)過小検出が発生した場合は、パラメータを変更する必要があります。 この図の拡大版をご覧になるには、ここをクリックしてください。

図3:NET形成好中球の割合の経時変化。 好中球を25 nMホルボール12-ミリスチン酸13-酢酸(PMA)または2.5 μMカルシウムイオノフォアで刺激してNETを誘導するか、RPMIで刺激せずに放置しました。NET形成を阻止するために30μMのAKT阻害剤を添加した。画像は、ソフトウェアによって20分ごとに6時間取得されました。NET形成細胞の割合は、緑色の物体数(=NET形成細胞数)を赤色の物体数(=すべての好中球数)で割って算出した。 この図の拡大版をご覧になるには、ここをクリックしてください。
著者は競合する金銭的利害関係を有しません。
本稿では、膜透過性依存性二重色素アプローチと組み合わせた生細胞解析システムを利用して、好中球細胞外トラップ(NET)を定量する自動化されたハイスループット法を紹介します。
米国国立衛生研究所(NIH)の国立関節炎・筋骨格・皮膚疾患研究所の科学技術局の光イメージングセクションに感謝します。この研究は、国立衛生研究所の国立関節炎および筋骨格系および皮膚疾患研究所(ZIA AR041199)の学内研究プログラムの支援を受けました。
| AKT阻害剤 | Calbiochem | 124028 | |
| Clear 96-well plate | Corning | 3596 | |
| Live cell analysis system | Sartorius | N/A | Incucyte Software (v2019B) |
| 膜不透過性DNAグリーン色素 | サーモフィッシャーサイエンティフィック | S7020 | |
| 核赤色色素 | Enzo | ENZ-52406 | 好中球ペレットは染色後に青みがかった色になります。 |
| RPMI | サーモフィッシャーサイエンティフィック | 11835030 | フェノールレッド含有RPMIが使用できます。 |