March 19th, 2016
혈소판 수혈 및 지혈은 혈액 은행 혈소판의 기능을 조사하기 위해 혈액 재구성 및 미세유체 유동 챔버를 사용하여 모델링되었습니다. 이 데이터는 혈소판 저장 병변이 지혈에 미치는 영향을 in vitro에서 보여줍니다.
이 실험의 전반적인 목표는 체외에서 혈소판 수혈을 모방하고 유체역학적 흐름 및 실시간 현미경을 통해 콜라겐에 지혈을 사용하여 테스트하는 것입니다. 혈소판 감소증 환자는 저장된 혈소판 농축액으로 치료합니다. 본 연구의 방법은 혈전증 및 지혈 분야의 주요 질문에 대한 답을 찾는 데 도움을 주기 위한 것이며, 저장된 혈소판 농축액의 품질과 기능에 특히 중점을 두고 있습니다.
이 기술의 부가가치는 혈류를 모방하여 참여 세포 및 생체 분자에 대한 유변학의 영향을 고려한다는 것입니다. 현재 방법은 콜라겐에 대한 혈소판 결합을 평가합니다. 그러나 죽상경화성 플라크, 내피 세포 또는 Von Willebrand 인자 및 피브리노겐과 같은 특정 기질 단백질을 포함한 다른 접착 조직에도 적용할 수 있습니다.
바이오칩을 준비하는 것부터 시작합니다. 콜라겐 스톡을 볼류로 만들고 제조업체의 등장성 포도당 용액에 1에서 20까지 최종 농도 밀리리터당 50마이크로그램으로 희석합니다. 그런 다음 0.8 마이크로 리터를 새로운 일회용 바이오 칩의 레인에 피펫으로 넣습니다.
칩의 한쪽 끝에 있는 모든 레인을 채우고 이를 콘센트 끝으로 표시합니다. 그런 다음 칩을 검사하여 각 레인이 용액으로 5/6 정도 채워져 있고 기포가 없는지 확인합니다. 그런 다음 칩을 섭씨 4도에서 4시간 동안 또는 하룻밤 동안 가습 및 밀폐된 용기에서 배양합니다.
나중에 차단 버퍼를 레인의 다른 쪽 끝으로 피펫팅하여 코딩된 채널을 차단합니다. 그런 다음 각 레인에 대해 12cm 길이의 튜브를 자르고 각 길이의 튜브에 핀을 부착하여 바이오칩에 부착할 수 있도록 합니다. 주사기와 커넥터에서 증류수로 튜브 길이를 헹굽니다.
그런 다음 차단 버퍼로 적셔 최소 1시간 동안 가습 용기에 밀봉합니다. 다음으로, 펌프와 매니폴드를 준비합니다. 먼저 펌프와 매니폴드를 증류수로 헹구어 기포를 제거합니다.
다음으로, 바이오칩을 자동 현미경 스테이지에 부착합니다. 길이의 한쪽 끝을 HBS로 채워진 1.5ml 튜브에 넣은 다음 다른 쪽 끝을 바이오칩 주입구에 부착합니다. 매니폴드 핀을 바이오칩의 콘센트에 넣습니다.
그런 다음 펌프를 사용하여 HBS로 시스템을 헹굽니다. 따라서 남아 있는 차단 완충액 또는 제대로 접착되지 않은 콜라겐이 제거됩니다. 이것으로 플로우 챔버 준비가 완료됩니다.
건강한 지원자로부터 최근에 채취한 혈액을 원뿔형 원심분리기 튜브에 모으는 것으로 시작합니다. 250에서 약 15분 동안 샘플을 회전 Gs.Do 브레이크를 사용하지 마십시오. 브레이크는 느슨하게 채워진 하부 상을 방해하므로 사용하지 마십시오. 혈소판이 풍부한 혈장과 담황색 코트를 제거하고 폐기합니다.
재구성된 혈액을 만들기 위해 가능한 한 적은 수의 혈소판을 함유하고 있는 꽉 찬 적혈구를 저장하십시오. 이제 섭씨 37도에서 5분 20초 동안 AB형 플라즈마 4ml를 해동하기 시작합니다. 한편, 자동 혈액학 분석기를 사용하여 준비된 포장된 적혈구의 적혈구 용적률을 측정합니다.
그런 다음 혈액 은행에서 준비한 혈소판 농축액의 혈소판 농도를 측정하여 전혈을 재구성하는 데 사용합니다. 40%헤마토크릿이 함유된 재구성된 혈액 1ml와 마이크로리터당 250, 000개의 혈소판에 필요한 부피를 계산합니다. 이제 클립된 피펫 팁을 사용하여 필요한 양의 적혈구, 혈장 및 혈소판 농축액을 원하는 농도와 최종 부피인 1ml로 전달합니다.
재구성된 혈액을 부드러운 반전과 혼합하고 완전한 혈구 수를 계산합니다. 그런 다음 Calcein AM이 포함된 준비된 미세 원심분리기 튜브를 가져와 재구성된 혈액 1ml를 추가합니다. 부드러운 반전을 사용하여 혈액과 염료를 혼합합니다.
그런 다음 재구성된 혈액을 섭씨 37도에서 5분 동안 배양합니다. 소프트웨어에서 관류 레인의 관심 영역을 선택합니다. 레인 바닥에 부착된 콜라겐 섬유에 초점을 맞추고 100배 배율로 합니다.
이상적으로는 위상차 또는 미분 간섭 대비를 사용하는 것이 좋습니다. 선택한 타일 영역에 대해 현재 Z 설정 옵션을 선택하여 선택한 Z 위치를 디지털 방식으로 고정합니다. 관류 전에 광학적 초점은 아멜로아세포 콜라겐에 있어야 하지만 이는 까다로울 수 있습니다.
대안은 현미경의 초점을 초기 부착 혈소판에 설정하는 것입니다. 이제 샘플을 부드럽게 혼합하고 바이오칩 옆에 놓습니다. 그런 다음 관찰된 차선에 연결된 튜브를 재구성된 혈액에 넣습니다.
다음으로, 펌프를 제어하는 소프트웨어를 사용하여 평방 센티미터당 50다인 압력을 가하여 혈액 샘플을 레인으로 이동하고 실험을 시작합니다. 실험하는 동안 5분 동안 15초마다 이미지를 기록합니다. 이미지 분석 소프트웨어를 사용하여 혈전 성장 역학을 측정합니다.
이 경우 Zen 2012가 사용됩니다. 플러그인 이미지 분석을 열어 혈소판의 표면 범위를 결정하는 것으로 시작합니다. analyze interactive(대화형 분석 탭)에서 형광 임계값을 설정하여 부착된 혈소판에서 발생하는 양성 신호와 상관관계가 있는 픽셀 강도를 정의합니다.
그런 다음, create tables를 사용하여 각 시점에 대한 양의 신호의 표면적 목록이 포함된 스프레드시트를 자동으로 생성합니다. 이러한 스프레드시트를 XML 형식으로 저장하고 추가 계산을 위해 스프레드시트 프로그램에서 엽니다. 모든 시점에서 선택한 객체의 총 표면적을 계산하고 이 값을 덮인 표면의 백분율로 표현합니다.
그런 다음, 데이터를 관류 시간의 함수로 플로팅하고 선형 회귀로 기울기를 계산합니다. 이것은 특정 실험 조건의 혈전 성장 역학을 모델링합니다. 3개의 동일한 재구성 전혈 샘플을 콜라겐으로 코팅된 표면에 동시에 관류했습니다.
그 결과 변동 계수가 8.7%로 나타났으며, 이는 테스트 비교를 위해 허용 가능한 분석 내 및 실험실 내 변동을 시사합니다. 수혈은 결핍된 성분으로 혈액을 재구성하여 시뮬레이션했습니다. 혈소판 농도를 감소시키는 상태에서 여러 차례의 재구성이 수행되었습니다.
예상대로, 혈소판 수가 낮을수록 관류 시간의 함수로 접착력이 떨어졌습니다. 다음으로, 채혈 후와 관류 중 체온 저하의 영향을 조사했습니다. 혈전은 혈액이 실온으로 냉각될 때 더 천천히 형성되는 것으로 밝혀졌습니다.
연구 내내 섭씨 37도로 유지된 샘플과 비교한 결과입니다. 순환하는 동안 혈소판은 상승된 벽 순전히 응력 조건에서 혈관 손상 부위에 결합합니다. 예상대로, 미세유체 유동 챔버의 순전한 속도를 변화시키면 총 혈소판 접착력이 변경되었습니다.
이러한 조건은 또한 혈전 성장 역학을 변화시킵니다. 이 비디오를 시청한 후에는 저장된 혈소판 농축액의 품질과 기능을 테스트하기 위해 재구성된 혈액을 사용하여 미세유체 유동 챔버 실험을 수행하는 방법을 잘 이해하게 될 것입니다. 이 기술은 약 7시간 안에 완료할 수 있습니다.
미세유체 유동 챔버 실험은 혈소판 수혈 분야의 연구자들이 기증, 준비 및 보관 변수의 영향을 탐구할 수 있는 길을 열었습니다. 한 가지 관련 예는 병원체 불활성화입니다. 우리는 단지 하나의 실험 대상에 대한 예를 제시했습니다.
그러나 칼슘 농도, 순면 응력 및 표면 코팅의 변화는 다양한 연구 질문을 해결하는 데 사용될 수 있습니다. 이 절차와 유사하게, 미세유체 유동 챔버의 다른 측정을 수행하여 추가 질문에 답할 수 있습니다. 예를 들어, 저장된 혈소판의 성능은 흐름에서 응고됩니다.
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이 연구는 혈액 재구성 및 미세 유체 흐름 챔버를 사용하여 혈소판 수혈 및 지혈을 조사합니다. 이는 혈소판 저장 병변이 시험관 내 지혈 기능에 미치는 영향을 강조합니다.
This protocol enables biopharma R&D teams to evaluate platelet transfusion efficacy under physiologically relevant flow conditions, addressing a critical gap in preclinical assessment of blood product quality. By simulating hemostasis in microfluidic chambers using reconstituted blood, the method provides quantitative, real-time readouts of platelet function that support go/no-go decisions in transfusion medicine development. The approach de-risks translational advancement by linking storage variables to functional outcomes, thereby improving predictive confidence in platelet product performance.
The method integrates into the discovery continuum from early target validation through preclinical assessment, enabling continuous evaluation of platelet product quality across the processing chain.