Waiting
로그인 처리 중...

Trial ends in Request Full Access Tell Your Colleague About Jove
Click here for the English version

Immunology and Infection

Echtzeit-Hochdurchsatztechnik zur Quantifizierung der Bildung extrazellulärer Neutrophilenfallen in menschlichen Neutrophilen

Published: December 1, 2023 doi: 10.3791/66051

Summary

Wir präsentieren eine automatisierte Hochdurchsatzmethode zur Quantifizierung neutrophiler extrazellulärer Fallen (NETs) unter Verwendung des Lebendzellanalysesystems, gekoppelt mit einem membranpermeabilitätsabhängigen Dual-Farbstoff-Ansatz.

Abstract

Neutrophile sind Zellen der myeloischen Linie, die einen entscheidenden Teil des angeborenen Immunsystems bilden. Das letzte Jahrzehnt hat zusätzliche Schlüsselrollen aufgezeigt, die Neutrophile bei der Pathogenese von Krebs, Autoimmunerkrankungen und verschiedenen akuten und chronischen Entzündungszuständen spielen, indem sie durch mehrere Mechanismen zur Initiierung und Aufrechterhaltung von Immundysregulation beitragen, einschließlich der Bildung von extrazellulären Fallen (NETs) für Neutrophile, die für die antimikrobielle Abwehr entscheidend sind. Einschränkungen bei den Techniken zur unvoreingenommenen, reproduzierbaren und effizienten Quantifizierung der NET-Bildung haben unsere Fähigkeit eingeschränkt, die Rolle von Neutrophilen bei Gesundheit und Krankheiten besser zu verstehen. Wir beschreiben eine automatisierte Echtzeit-Hochdurchsatzmethode zur Quantifizierung von Neutrophilen, die sich in der NET-Bildung befinden, unter Verwendung einer Lebendzell-Bildgebungsplattform in Verbindung mit einem membranpermeabilitätsabhängigen Dual-Farbstoff-Ansatz unter Verwendung von zwei verschiedenen DNA-Farbstoffen zur Abbildung intrazellulärer und extrazellulärer DNA. Diese Methodik ist in der Lage, die Physiologie von Neutrophilen zu bewerten und Moleküle zu testen, die auf die NET-Bildung abzielen können.

Introduction

Neutrophile extrazelluläre Fallen (NETs) sind netzartige Chromatinstrukturen, die als Reaktion auf verschiedene Entzündungsreize aus Neutrophilen extrudiert werden. NETs bestehen aus DNA, Histonen und verschiedenen antimikrobiellen Proteinen/Peptiden, die infektiöse Krankheitserreger einfangen und abtöten und Entzündungsreaktionen hervorrufen1.

Während NETs für die Wirtsabwehr gegen Krankheitserreger von Vorteil sind, haben sie als potenzieller Treiber verschiedener Autoimmunerkrankungen2, Thrombosen3, Stoffwechselerkrankungen4 und metastasierendem Wachstum von Krebs5 Aufmerksamkeit erregt. Daher ist die Hemmung der NET-Bildung eine potenzielle therapeutische Option für diese Erkrankungen. Trotz einiger vielversprechender NETs-Targeting-Moleküle in der Entwicklung6 gibt es jedoch noch keine zugelassene Therapie, die diesen Mechanismus spezifisch beeinflusst. Dies ist zumindest teilweise auf den Mangel an objektiven, unvoreingenommenen, reproduzierbaren und Hochdurchsatz-Quantifizierungsmethoden für die NET-Bildung zurückzuführen.

Wir haben eine neue Methode unter Verwendung einer zweifarbigen Lebendzell-Bildgebungsplattform etabliert und berichtet 7,8. Zeitrafferbilder von Neutrophilen, die mit membrandurchlässigem Kernfarbstoff und membranundurchlässigem DNA-Farbstoff gefärbt wurden, werden von der Software analysiert, und die Anzahl der prä- und post-NET-bildenden Neutrophilen wird zu mehreren Zeitpunkten gezählt. Da die Integrität der Plasmamembran während der NET-Bildung durch die Regulation von PKCα-vermitteltem Lamin B und CDK4/6-vermittelter Lamin A/C-Zerlegung9 verloren geht, werden NET-bildende Neutrophile mit membranundurchlässigem DNA-Farbstoff gefärbt, gesunde Neutrophile jedoch nicht. Diese Methode überwindet die Probleme zuvor berichteter Techniken zur Quantifizierung der NET-Bildung und bietet eine unvoreingenommene, reproduzierbare und genaue NET-Quantifizierung mit hohem Durchsatz auf automatisierte Weise.

Subscription Required. Please recommend JoVE to your librarian.

Protocol

Neutrophile von gesunden Probanden wurden nach Einverständniserklärung gemäß dem vom National Institutes of Health (IRB) genehmigten Protokoll des National Institutes of Health (NIH) erhalten. Das Protokoll folgt den Richtlinien der NIH-Ethikkommission für die Humanforschung.

1. Färbung der Neutrophilen und Vorbereitung der Assay-Platte

  1. Entnehmen Sie peripheres Blut mit entsprechender schriftlicher Einverständniserklärung gemäß den Richtlinien des jeweiligen Instituts und isolieren Sie Neutrophile mit einer beliebigen Methode. Beispielsweise ist die Ficoll-Dextran-Methode 10,11 ein häufig verwendetes Verfahren zur Isolierung von Neutrophilen aus menschlichem peripherem Blut.
    HINWEIS: Obwohl die hier besprochene Methode menschliche Neutrophile verwendet, können Maus-Neutrophile auch mit einem ähnlichen Protokoll analysiert werden.
  2. Neutrophile im Roswell Park Memorial Institute (RPMI; siehe Materialtabelle) 1640 Medium bei 2,0 x 106 Neutrophilen/ml resuspendieren und Neutrophilensuspension in ein 1,5 ml-Zentrifugenröhrchen geben.
    HINWEIS: Normalerweise fügen wir den Nährmedien kein fötales Rinderserum (FBS) hinzu, da Albumin in FBS die NET-Bildungreduzieren kann 12 und hitzestabile Nuklease in FBS NETs13 abbauen kann.
  3. Fügen Sie membranpermeablen roten DNA-Farbstoff (siehe Materialtabelle) in 1 μl pro 1,5 ml neutrophiler Suspension hinzu.
  4. Bei Raumtemperatur 5 Minuten im Dunkeln inkubieren. Bei 2500 x g 5 min bei Raumtemperatur zentrifugieren und Überstand entfernen.
  5. Neutrophile in 1 ml RPMI resuspendieren, dann bei 2500 x g für 5 min bei Raumtemperatur zentrifugieren und Überstand entfernen. 2x wiederholen (insgesamt 3x waschen).
  6. Resuspendieren Sie Neutrophile in 1 ml RPMI und zählen Sie mit einem Zellzähler. Verdünnen Sie die Neutrophilensuspension auf 1,5 x 105 Neutrophile/ml.
  7. Fügen Sie 4 μl 1:100-vorverdünnten membranundurchlässigen grünen DNA-Farbstoff (siehe Materialtabelle) pro 1 ml Neutrophilensuspension hinzu.
  8. Geben Sie 100 μl Neutrophilensuspension pro Well in eine klare, mit Gewebekultur behandelte 96-Well-Platte (siehe Materialtabelle). Legen Sie jede Bedingung in dreifacher Ausführung fest.
    HINWEIS: Wir haben bereits7 gezeigt, dass es bei dieser Methode keinen Unterschied in der NET-Bildung und -Quantifizierung gibt, wenn Neutrophile in Platten mit oder ohne Poly-L-Lysin-Beschichtung platziert werden. Daher ist die Verwendung einer mit Gewebekultur behandelten Platte für diese Methode ausreichend.
  9. Fügen Sie 100 μl RPMI-haltige Stimulusreagenzien mit oder ohne Inhibitor oder ein anderes Reagenz von Interesse in die entsprechenden Vertiefungen hinzu. Verwenden Sie immer positive Kontrollvertiefungen durch Zugabe von 500 nM Phorbol 12-Myristat 13-acetat (PMA) oder 2,5 μM Calciumionophor (A23187), hier wurde ein 30 μM AKT-Inhibitor verwendet.
  10. Legen Sie die Platte in das Lebendzellanalysesystem (siehe Materialtabelle), das in einem 5%CO 2 -Inkubator untergebracht ist.
    Anmerkungen: Einige Minuten nach diesem Schritt kann Kondenswasser auf der Ober- und Unterseite der Platte auftreten. Dies kann die ordnungsgemäße Bildgebung behindern. Wischen und entfernen Sie Kondenswasser gründlich, bevor Sie mit dem Scannen beginnen. Legen Sie die Platte in das Gerät, starten Sie die Software, geben Sie das Scanprotokoll ein und wischen Sie die Platte kurz vor dem ersten Scan ab.

2. Abtastplatte zur Visualisierung von NET-bildenden Neutrophilen

  1. Starten Sie die Software (siehe Materialtabelle für Softwaredetails). Starten Sie Add Vessel durch Drücken von + in der oberen linken Ecke.
  2. Wählen Sie Scan on Schedule. Wählen Sie Neu aus.
    HINWEIS: Führen Sie nach der Erstellung dasselbe Scanprotokoll aus, indem Sie Vorherige kopieren und auf dem nächsten Bildschirm das gespeicherte Protokoll auswählen.
  3. Wählen Sie Standard. Legen Sie die Scaneinstellungen wie folgt fest: Zellenweise Optionen: Keine; Bildkanäle: Phase, Grün (Aufnahmezeit: 200 ms), Rot (Aufnahmezeit: 400 ms); Ziel: 20x.
  4. Wählen Sie die verwendete Platte aus der Liste aus. Wählen Sie die Position des Gefäßes, an dem die Platte auf das Tablett des Lebendzell-Bildgebungssystems gelegt werden soll.
  5. Wählen Sie Wells aus, in denen Proben vorhanden sind, und entscheiden Sie, wie viele Bilder pro Well aufgenommen werden sollen. Generieren Sie basierend auf der Anzahl der Bilder pro Vertiefung eine geschätzte Scandauer für die Platte. Normalerweise sind 4 Bilder pro Well ausreichend; Dies kann jedoch je nach den Bedingungen und der Häufigkeit der Scans variieren.
  6. Geben Sie die Informationen aus jedem Well (z. B. Zelltyp und Verbindung) ein, indem Sie auf Plattenkarte erstellen klicken , um einen Namen für die Studie anzugeben.
    HINWEIS: Die Plattenkarte kann im Voraus mit dem Plattenkarteneditor in der Software vorbereitet und gespeichert werden. Die gespeicherten Kennzeichenkartendaten können während dieses Schritts importiert werden. Falls gewünscht, kann die Eingabe von Kennzeichenzuordnungsinformationen übersprungen und später durchgeführt werden. Daten können auch ohne Eingabe von Informationen über das Plattenlayout abgerufen werden. Es wird jedoch empfohlen, Platteninformationen einzugeben, um die anschließende Analyse zu erleichtern.
  7. Wählen Sie auf dem nächsten Bildschirm Basic Analyzer als Analysetyp und wählen Sie Analyseprotokoll aus der Dropdown-Liste, in der zuvor verwendete Analysedefinitionen (keine Scan-Protokolle) angezeigt werden. Die spektrale Entmischung für Grün und Rot kann bei 0,0 % belassen werden.
    HINWEIS: Dieser Schritt kann bei Bedarf übersprungen werden.
  8. Planen Sie den Scan. Für das Experiment hier scannen Sie alle 15-20 Minuten für 8 h . Legen Sie die Startzeit des Scans fest, indem Sie den weißen und grauen Balken oben auf dem Bildschirm ziehen.
    Anmerkungen: Vermeiden Sie zu häufiges Scannen, da das Gerät sonst aufgrund von Überhitzung möglicherweise nicht gut funktioniert. Die Scanzeit sollte 12 Stunden pro 24 Stunden nicht überschreiten. Möglicherweise wird eine Warnung angezeigt, wenn das Scannen zu häufig ist.
  9. Überprüfen Sie die Scaneinstellung auf dem nächsten Bildschirm und klicken Sie auf Zum Zeitplan hinzufügen , um den Scanvorgang zu starten. Warten Sie, bis der erste Satz von Bildern gescannt wurde, um zu bestätigen, ob alles gut funktioniert.
    1. Manchmal sind Zellen möglicherweise nicht richtig fokussiert. Überprüfen Sie in diesem Fall, ob Kondenswasser vorhanden ist (und wischen Sie entsprechend ab), die Platte richtig auf dem Tablett platziert ist oder die Position der Platte richtig angegeben ist usw. Wenn die Zellen noch schwimmen und sich nicht auf dem Boden der Vertiefung abgesetzt haben, warten Sie etwa 5 Minuten, bevor Sie scannen.

3. Festlegen der Analysedefinition zur Quantifizierung von NETs

  1. Öffnen Sie die zu analysierende Studie (Gefäß) auf der Registerkarte Ansicht. Drücken Sie auf der linken Seite des Bildschirms auf Analyse starten . Wählen Sie Neue Analysedefinition anlegen.
    1. Wenn zuvor eine Analyse durchgeführt wurde, verwenden Sie dieselbe Analysedefinition mit geringfügigen Änderungen, indem Sie Vorhandene Analysedefinition kopieren wählen. Fahren Sie in diesem Fall mit Schritt 3.3 fort. Wenn Sie die Analyse ohne Änderungen verwenden, wählen Sie Vorhandene Analysedefinition verwenden. Dies wird nicht empfohlen, da der Fluoreszenzgrad zwischen den Assays an verschiedenen Tagen variieren kann und in der Regel einige kleinere Korrekturen erforderlich sind.
  2. Wählen Sie Basic Analyzer aus. Verwenden Sie alle Bildkanäle: Phase, Grün, Rot und Überlappung.
    HINWEIS: Obwohl wir normalerweise grüne und rote Objektmasken verwenden, um NETs zu zählen, ist die Überlappungsobjektmaske nützlich, wenn es um Schmutz geht. In solchen Fällen wird die Anzahl der überlappenden Objekte als Zähler anstelle der grünen Objektanzahl verwendet (siehe Schritt 3.9). Wenn die Anzahl der Überlappungsobjekte anstelle der Anzahl der grünen Objekte verwendet wird, müssen alle roten Signale korrekt gezählt werden. Passen Sie die Einstellung des roten Signals an, um alle roten Objekte mit schwachem rotem Signal in Bildern zu zählen, die zu späteren Zeitpunkten aufgenommen wurden, aber nicht, um Schmutz zu zählen.
  3. Wählen Sie 6 - 8 repräsentative Beispielbilder für das Training aus. Fügen Sie für das Experiment hier die folgenden Bilder hinzu:
    Bilder, die zwischen 0 und 20 Minuten aufgenommen wurden, um die Einstellung des grünen Signals zu optimieren und subtile grüne Signale zu kompensieren, die in nicht-NET-bildenden Neutrophilen erzeugt werden können
    Bilder von maximalen NETs mit Positivkontrolle, aufgenommen zwischen 3-6 h (die Zeit variiert je nach verwendeter Stimulation), um die Einstellung des grünen Signals zu optimieren, um NET-bildende Neutrophile zu definieren
    Bilder, die um den 1-Stunden-Zeitpunkt aufgenommen wurden, um die Gesamtzahl der Zellen (mit rotem Farbstoff gefärbt) zu zählen, da das nukleare rote Signal um 1 Stunde am stärksten ist (wenn sich alle Zellen auf dem Boden der Vertiefung niedergelassen haben) und aufgrund des Zelltods allmählich abnimmt.
    Bilder, die Trümmer enthalten, um sie von der Zählung auszuschließen.
  4. Legen Sie die Analysedefinition fest. Rote Objekte und grüne Objekte entsprechen den Kernen aller Neutrophilen bzw. derjenigen, die NETs bilden. Beginnen Sie mit dem folgenden Beispiel, und drücken Sie Vorschau aktuell oder Vorschau aller und modulieren Sie jeden Parameter, um die Ergebnisse zu optimieren:
    Für Grün: Segmentierung - Hintergrundsubtraktion: Zylinder; Radius: 100 μM; Schwellenwert: 0,3 GCU; Kantenteilung: Ein; Kantenempfindlichkeit: -20; Reinigung -Lochfüllung: 100 μm2; Größe 0 Pixel anpassen; Filter- Fläche: min 20 μm2, max 500 μm2; Exzentrizität: max. 0,97; Mittlere Intensität: min 1.00
    Für Rot: Segmentierung - Hintergrundsubtraktion: Zylinder; Radius: 10 μM; Schwellenwert: 1,0 GCU; Kantenteilung: EIN; Kantenempfindlichkeit: -50; Cleanup-Lochfüllung: 50 μm2; Größe 0 Pixel anpassen; Filterfläche: min 20 μm2, max 400 μm2; Mittlere Intensität: min 1,5.
    1. Wenn ein übermäßiges grünes Signal in Neutrophilen auftritt, die keine NETs bilden sollten (z. B. unstimulierte Neutrophile bei 0 min, die gelappte Kerne haben), kann dies auf einen Überlauf des roten Signals zurückzuführen sein, das im grünen Kanal detektiert wurde. Kehren Sie in diesem Fall zu Schritt 3.1 zurück, öffnen Sie Bildebenen auf der linken Seite des Bildschirms und entfernen Sie die roten Signale aus dem grünen Kanal, indem Sie die spektrale Unmischung verwenden.
    2. Eine andere Möglichkeit besteht darin, eine Vertiefung für die Einzelfärbung mit nuklearrotem Farbstoff einzustellen, um zu klären, wie viel des roten Signals aus dem grünen Kanal entfernt werden soll. Auf der anderen Seite hat ein in der Regel grünes Signal, das in den roten Kanal blutet, keinen Einfluss auf die Analysen.
      HINWEIS: Es spielt keine Rolle, ob die Empfindlichkeit gegenüber roten Signalen niedrig ist und nicht alle roten Signale in den Bildern erfasst werden, die zu späteren Zeitpunkten aufgenommen werden (z. B. 6 h Zeitpunkt). Die maximale Anzahl der roten Objekte in jedem Bild wird als Gesamtzahl der Neutrophilen im Bild betrachtet und als Nenner in Schritt 3.9 verwendet. Normalerweise erreichen die roten Kernsignale um 1 Stunde ihren Höhepunkt und nehmen aufgrund des Zelltods allmählich ab (Abbildung 1B). Passen Sie daher die Einstellung des roten Signals an, um rote Objekte in den Bildern mit maximalen roten Signalen korrekt zu zählen.
  5. Wählen Sie Scanzeiten und zu analysierende Wells aus. In der Regel sollten alle Zeitpunkte und Bohrungen analysiert werden. Geben Sie der Analysedefinition eine Beschriftung an.
  6. Überprüfen Sie die Zusammenfassung und starten Sie die Analyse. Es dauert einige Stunden, bis die Analyse abgeschlossen ist (die Dauer hängt von der Anzahl der Zeitpunkte und Vertiefungen ab). Nach dem Start wird der Name der Analysedefinition unter dem Namen der Studie auf der Registerkarte Ansicht angezeigt, und das vollständige Datum wird angezeigt, wenn sie fertig ist.
  7. Öffnen Sie anschließend die analysierte Studie, indem Sie auf den Namen der Analysedefinition doppelklicken. Öffnen Sie Ebenen auf der linken Seite des Bildschirms und prüfen Sie, ob jede Zelle richtig markiert ist. Wenn es nicht richtig markiert ist, kehren Sie zu Schritt 3.1 zurück und wiederholen Sie die folgenden Schritte.
  8. Klicken Sie links auf dem Bildschirm auf Diagrammmetriken , um die Daten zu exportieren. Wählen Sie Grüne Anzahl, Rote Anzahl oder Überlappungsanzahl (pro Bild) und wählen Sie dann die zu exportierenden Zeitpunkte und Wells aus. Wählen Sie für die ausgewählte Gruppierung die Option Plate Map Replicates aus, wenn alle Wells beim Scannen korrekt angegeben sind.
  9. Exportieren Sie die Daten. Berechnen Sie den Prozentsatz der NET-bildenden Zellen für jede Bedingung/jeden Zeitpunkt anhand der folgenden Gleichung mit einer geeigneten Software.
    Equation 1
    HINWEIS: Der Grund, warum der Nenner die maximale Anzahl roter Objekte ist, ist, dass die Anzahl der roten Objekte bei etwa 1 Stunde ihren Höhepunkt erreicht und aufgrund des Zelltods allmählich abnimmt.

Subscription Required. Please recommend JoVE to your librarian.

Representative Results

Diese Methode liefert Phasenkontrast-, rot fluoreszierende (membrandurchlässiger Farbstoff) und grün fluoreszierende (membranundurchlässiger Farbstoff) Bilder, die zu jedem Zeitpunkt aufgenommen wurden. Zusammen mit dem NET-Entstehungsprozess werden morphologische Veränderungen in Phasenkontrast- und Rotfluoreszenzbildern beobachtet, und sobald die Membran durchbrochen wird, kann eine grüne Fluoreszenz beobachtet werden (Abbildung 1). In diesem Assay sind NET-bildende Neutrophile im Allgemeinen rund, anstatt eine netzartige Struktur zu bilden. Dies liegt daran, dass die Auflösung des Geräts nicht hoch genug ist, um feine bahnartige Strukturen und membranundurchlässige grüne Farbstofffärbungen zu erfassen, bevor es freigesetzt wird, sobald die Membran durchbrochen wird. Wir haben bereits7 gezeigt, dass NETs durch konfokale Bildgebung in den 96-Well-Platten, die nach 4 h Inkubation gewonnen wurden, visualisiert werden können.

Wenn die Analysedefinition entsprechend eingestellt ist, werden alle Neutrophilen im Bild als rotes Objekt und NET-bildende Neutrophile als grünes Objekt markiert (Abbildung 2). Die Maschine zählt die Anzahl der roten und grünen Objekte zu jedem Zeitpunkt. Der Zeitverlauf der NET-Bildung wird visualisiert, indem der Prozentsatz der NET-bildenden Neutrophilen zu jedem Zeitpunkt aufgetragen wird (Abbildung 3). Potenzielle Moleküle, die auf die NET-Bildung abzielen (z. B. AKT-Inhibitor), können mit dieser Methode im Hochdurchsatz getestet werden.

Figure 1
Abbildung 1: Morphologische Veränderungen bei Neutrophilen, die sich in der NET-Bildung befinden. (A) Humane periphere Blutneutrophile, die 3 h lang mit 2,5 μM Calciumionophor stimuliert wurden. (B) Repräsentative Einzelzellansichten von Phasenkontrastbild, rotem Kanal (membrandurchlässiger Kernfarbstoff), grünem Kanal (membranundurchlässiger DNA-Farbstoff) und zusammengeführtem Bild. Bitte klicken Sie hier, um eine größere Version dieser Abbildung anzuzeigen.

Figure 2
Abbildung 2: Repräsentative Bilder, die die Softwareerkennung von Neutrophilen und NETs zeigen. Neutrophile von gesunden Probanden wurden 1 h lang mit 2,5 μM Calciumionophor stimuliert. Überlagerte Bilder der Phasenkontrastbildgebung und jedes Signal oder jeder Maske werden angezeigt. Die Kerne wurden mit (A) membrandurchlässigem rotem Farbstoff gefärbt, und die Software erkannte und zählte (B) blau markierte (B) Kerne, während die NETs mit (C) membranundurchlässigem grünem Farbstoff gefärbt wurden und die Software sie als (D) violett markierte. Wenn (E) eine Übererfassung oder (F) eine Untererfassung auftritt, muss der Parameter möglicherweise geändert werden. Bitte klicken Sie hier, um eine größere Version dieser Abbildung anzuzeigen.

Figure 3
Abbildung 3: Zeitlicher Verlauf des Prozentsatzes der NET-bildenden Neutrophilen. Neutrophile wurden durch 25 nM Phorbol-12-Myristat-13-acetat (PMA) oder 2,5 μM Calciumionophor stimuliert, um NETs zu induzieren, oder im RPMI unstimuliert. Die Zugabe eines 30 μM AKT-Inhibitors wurde durchgeführt, um die NET-Bildung zu blockieren. Die Bilder wurden von der Software alle 20 Minuten für 6 Stunden aufgenommen. Der Prozentsatz der NET-bildenden Zellen wurde berechnet, indem die Anzahl der grünen Objekte (= die Anzahl der NET-bildenden Zellen) durch die Anzahl der roten Objekte (= die Anzahl aller Neutrophilen) geteilt wurde. Bitte klicken Sie hier, um eine größere Version dieser Abbildung anzuzeigen.

Subscription Required. Please recommend JoVE to your librarian.

Discussion

Aktuelle Methoden zur Quantifizierung von NETs ex vivo haben mehrere Nachteile, die unsere Fähigkeit einschränken, Neutrophile, NETs und potenzielle therapeutische Ziele unvoreingenommen und mit hohem Durchsatz zu untersuchen10,14. Beispielsweise ist die direkte Zählung von NET-bildenden Zellen nach der Immunfluoreszenzfärbung, die als Goldstandard für die Quantifizierung von NETs gilt, mit geringem Durchsatz verbunden und hängt von der subjektiven Sichtweise des Bedieners ab. Ein Plattenassay, der die Fluoreszenz von membranundurchlässigem DNA-Farbstoff nachweist, quantifiziert extrazelluläre DNA als Surrogatmarker von NETs auf objektive und Hochdurchsatzweise, aber da morphologische Informationen mit dieser Methode nicht erhalten werden können, kann die DNA-Freisetzung durch andere Arten des Zelltods fälschlicherweise als NETs angesehen werden. Andererseits bietet die Methode einen hohen Durchsatz und eine objektive Quantifizierung von NETs7. Da Informationen über morphologische Veränderungen von Neutrophilen und ihren zeitlichen Verlauf gewonnen werden können, werden NETs genau von anderen Arten des Zelltods unterschieden. Jüngste Arbeiten deuten auf eine pathogene Rolle von NETs bei verschiedenen Krankheiten hin 2,3,4,5, und die Hemmung von NETs wird derzeit als potenziell vielversprechendes Behandlungsziel angesehen 6. Die Methode wird von Vorteil sein, um mehrere NET-Targeting-Moleküle schnell und unparteiisch zu erforschen.

Für eine erfolgreiche Quantifizierung gibt es mehrere wichtige Punkte. Die Wahl des membrandurchlässigen DNA-Bindungsfarbstoffs ist ein sehr wichtiger Faktor für die richtige Bildgebung. Einige Farbstoffe sind zytotoxisch, andere Farbstoffe brauchen Zeit, um in die Zellkerne einzudringen. Da die NET-Bildung relativ schnell erfolgt, muss der Farbstoff schnell in die Zellkerne eindringen. Wir wählten einen nuklearen roten Farbstoff (siehe Materialtabelle) unter Berücksichtigung dieser Faktoren. Die Anzahl der Zellen in jeder Vertiefung ist ebenfalls wichtig für eine genaue Zählung. Wenn es zu voll ist, überlappen sich grüne und rote Signale jeder Neutrophilen, was es schwierig macht, jedes Neutrophile separat zu zählen.

Es gibt einige Einschränkungen bei dieser Methode. Während die Variabilität innerhalb des Assays in diesem Assay ausgezeichnet ist, ist die Variabilität zwischen den Assays unklar. Dies liegt daran, dass Neutrophile, selbst wenn sie vom selben Spender isoliert werden und alle Bedingungen konsistent bleiben, an verschiedenen Tagen unterschiedlich wirken und es zwischen den an einem anderen Tag durchgeführten Assays zu Abweichungen kommen kann. Wenn Daten von verschiedenen Tagen kombiniert werden müssen, ist es daher notwendig, den Assay sorgfältig zu gestalten, z. B. an jedem Tag die gleiche Anzahl von Proben aus Krankheits- und Kontrollgruppen einzubeziehen. Obwohl die Bewertung der NET-Bildung objektiv ist, sobald die Analysedefinition definiert ist (Schritt 3), hängt die Festlegung der Definition selbst in gewisser Weise von der subjektiven Sichtweise jedes Operators ab. Die Schritte 3.3 und 3.4 sind die entscheidenden Schritte, um subjektive Urteile auszuschließen und die Variabilität zwischen den Assays so gering wie möglich zu halten. Außerdem muss jedes Mal eine Positivkontrolle (z. B. Neutrophile, die durch 500 nM PMA oder 2,5 μM Calciumionophor stimuliert wurden) einbezogen werden, um den geeigneten Cut-off für die Zählung aller NETs festzulegen.

Andererseits muss beachtet werden, dass andere Arten des Zelltods als NETs gezählt werden können. Wenn die Zellmembran durchbrochen wird oder DNA in den extrazellulären Raum freigesetzt wird, werden grüne Signale beobachtet. Wenn Zellen einen nekrotischen Zelltod oder apoptotische Zellen eine sekundäre Nekrose erleiden, wird ihre DNA mit grünem Farbstoffgefärbt 7. Um zu verhindern, dass diese Arten des Zelltods ungenau einbezogen werden, müssen zeitlicher Verlauf und morphologische Veränderungen berücksichtigt werden. Während es in der Regel mehr als 8 Stunden dauert, bis apoptotische Zellen eine sekundäre Nekrose durchführen, erreicht die NET-Bildung nach der Stimulation zwischen 3 und 6 Stunden ihren Höhepunkt15. Deutliche morphologische Veränderungen können durch Phasenkontrastbildgebung beobachtet werden, was für die Differenzierung der Art des Zelltods von Vorteil ist7.

Insgesamt ermöglicht uns die Methode, NETs mit hohem Durchsatz und objektiv genau zu quantifizieren.

Subscription Required. Please recommend JoVE to your librarian.

Disclosures

Autoren haben keine konkurrierenden finanziellen Interessen.

Acknowledgments

Wir danken der Abteilung für Lichtbildgebung im Büro für Wissenschaft und Technologie des National Institute of Arthritis and Musculoskeletal and Skin Diseases der National Institutes of Health. Diese Forschung wurde durch das Intramurale Forschungsprogramm des National Institute of Arthritis and Musculoskeletal and Skin Diseases der National Institutes of Health (ZIA AR041199) unterstützt.

Materials

Name Company Catalog Number Comments
AKT inhibitor Calbiochem 124028
Clear 96-well plate Corning 3596
Live cell analysis system Sartorius N/A Incucyte Software (v2019B)
Membrane-impermeable DNA green dye  Thermo Fisher Scientific S7020
Nuclear red dye Enzo ENZ-52406 Neutrophil pellet becomes bluish after staining.
RPMI Thermo Fisher Scientific 11835030 Phenol red containig RPMI can be used.

DOWNLOAD MATERIALS LIST

References

  1. Brinkmann, V., et al. Neutrophil extracellular traps kill bacteria. Science. 303 (5663), 1532-1535 (2004).
  2. Wigerblad, G., Kaplan, M. J. Neutrophil extracellular traps in systemic autoimmune and autoinflammatory diseases. Nat Rev Immunol. 23 (5), 274-288 (2022).
  3. Wagner, D. D., Heger, L. A. Thromboinflammation: From atherosclerosis to COVID-19. Arterioscler Thromb Vasc Biol. 42 (9), 1103-1112 (2022).
  4. Njeim, R., et al. NETosis contributes to the pathogenesis of diabetes and its complications. J Mol Endocrinol. 65 (4), R65-R76 (2020).
  5. De Meo, M. L., Spicer, J. D. The role of neutrophil extracellular traps in cancer progression and metastasis. Semin Immunol. 57, 101595 (2021).
  6. Nakabo, S., Romo-Tena, J., Kaplan, M. J. Neutrophils as drivers of immune dysregulation in autoimmune diseases with skin manifestations. J Invest Dermatol. 142 (3 Pt B), 823-833 (2022).
  7. Gupta, S., Chan, D. W., Zaal, K. J., Kaplan, M. J. A high-throughput real-time imaging technique to quantify NETosis and distinguish mechanisms of cell death in human neutrophils. J Immunol. 200 (2), 869-879 (2018).
  8. Nakabo, S., Kaplan, M. J., Gupta, S. Quantification of neutrophils undergoing NET formation and distinguishing mechanisms of neutrophil cell death by use of a high-throughput method. Methods Mol Biol. 2543, 129-140 (2022).
  9. Singh, J., et al. Moonlighting chromatin: when DNA escapes nuclear control. Cell Death Differ. 30 (4), 861-875 (2023).
  10. Carmona-Rivera, C., Kaplan, M. J. Induction and quantification of NETosis. Curr Protoc Immunol. 115, 14.41.11-14.41.14 (2016).
  11. Hsu, A. Y., Peng, Z., Luo, H., Loison, F. Isolation of human neutrophils from whole blood and buffy coats. J Vis Exp. (175), 62837 (2021).
  12. Neubert, E., et al. Serum and serum albumin inhibit in vitro formation of neutrophil extracellular traps (NETs). Front Immunol. 10, 12 (2019).
  13. von Kockritz-Blickwede, M., Chow, O. A., Nizet, V. Fetal calf serum contains heat-stable nucleases that degrade neutrophil extracellular traps. Blood. 114 (25), 5245-5246 (2009).
  14. Zhao, W., Fogg, D. K., Kaplan, M. J. A novel image-based quantitative method for the characterization of NETosis. J Immunol Methods. 423, 104-110 (2015).
  15. Papayannopoulos, V. Neutrophil extracellular traps in immunity and disease. Nat Rev Immunol. 18 (2), 134-147 (2018).

Tags

Immunologie und Infektion Ausgabe 202 extrazelluläre Fallen für Neutrophile NETs Hochdurchsatz
Echtzeit-Hochdurchsatztechnik zur Quantifizierung der Bildung extrazellulärer Neutrophilenfallen in menschlichen Neutrophilen
Play Video
PDF DOI DOWNLOAD MATERIALS LIST

Cite this Article

Nakabo, S., Kaplan, M. J., Gupta, S. More

Nakabo, S., Kaplan, M. J., Gupta, S. Real-Time High Throughput Technique to Quantify Neutrophil Extracellular Traps Formation in Human Neutrophils. J. Vis. Exp. (202), e66051, doi:10.3791/66051 (2023).

Less
Copy Citation Download Citation Reprints and Permissions
View Video

Get cutting-edge science videos from JoVE sent straight to your inbox every month.

Waiting X
Simple Hit Counter