2023년 2월 24일
현재 논문에서는 마우스 세 번째 중족골의 조직 수준 기계적 부하에 대한 반응으로 생체 내에서 내장된 골세포의 기계적으로 유도된 칼슘 신호를 실시간으로 관찰하기 위해 생체 내 이미징 접근 방식을 수행하는 방법을 설명합니다.
이 프로토콜은 뼈 기계생물학 연구에서 중요한 발전을 나타내는 생체 내에서 내장된 골세포를 관찰하는 방법을 제공합니다. 이 기술의 주요 장점은 생체 내 골세포의 세포 및 분자 수준 사건을 관찰하고, 고유의 3D 공간 배열, 혈류 및 내분비 상태를 유지하고, 일반적으로 시험관 내 세포 실험에 의해 부과되는 한계를 극복할 수 있다는 것입니다. 이 기술은 마우스 모델의 기초 과학 조사를 위해 설계되었습니다. 아직 치료나 진단으로 확장되지는 않지만 차세대 뼈 치료를 정의하는 통찰력을 얻을 수 있는 기회를 제공합니다.
[해설자] 시작하려면 원위 끝에서 시작하여 뼈의 길이를 따라 근위부로 진행하면서 두 번째와 세 번째 중족골 사이의 진피를 통해 메스로 절개합니다. 겸자를 사용하여 피부를 내측 또는 외측 가장자리 쪽으로 당겨 수술 부위를 엽니다. 직선 Vannas 가위를 사용하여 신근 힘줄을 절제하여 세 번째 중족골을 노출시킵니다. 중족골 로딩 장치의 중앙 받침점 핀을 세 번째 중족골이 근위 지골과 만나는 원위 끝의 작은 공간에 삽입합니다. 그런 다음 핀이 세 번째 중족골의 중간 샤프트에 놓일 때까지 핀을 근위부로 움직입니다. 근육과 근막을 제외하고 뼈와 핀 사이의 직접적인 인터페이스를 보장하기 위해 특별한 주의를 기울이십시오. 집게로 발목을 잡고 DPBS로 채워진 수조에 발을 넣습니다. 로딩 브래킷으로 발을 제자리에 고정하고 브래킷을 액추에이터 로드셀 배열에 연결합니다. 마우스로 로딩 장치 설정을 조심스럽게 집어 현미경 플랫폼에 놓습니다. 낙광형광 모드에서 저배율 대물렌즈로 시작하여 뼈의 중간 골단을 찾아 중앙에 배치합니다. 관심 영역을 찾은 후 더 높은 침수 대물렌즈 배율로 전환하고 광학을 2개의 광자로 전환합니다. Galvo/Resonance 영역 제어 설정을 사용하여 픽셀 밀도를 설정합니다. 사진 표백을 방지하려면 전원 제어 옵션을 사용하여 전력을 줄이고 Galvo/Resonance 스캐너 제어 설정에서 PMT 증폭을 높이십시오. 525나노미터를 중심으로 대역 통과 필터를 사용하는 녹색 채널에서 섬유성 골막 자가형광을 찾아 2광자 모드에서 뼈 표면을 식별합니다. 로드하는 동안 뼈의 눈에 띄는 움직임이 있는 경우 Y 또는 Z 방향을 따라 다른 관심 영역을 선택하여 중앙 받침점 핀 바로 위에 있는지 확인합니다. 움직임이 지속되면 세 번째 중족골 아래에 있는 핀의 수술 위치를 수동으로 조정하십시오. 형태학적 신호 이벤트를 기록하기 위해 실험 설계에 따라 로딩으로 Z 스택 이미징을 수행한 다음 동적 부하 유도 신호 이벤트를 기록하기 위해 로딩으로 T 시리즈 이미징을 수행합니다. 생체 내에서 GCaMp6f를 발현하는 중족골 골세포의 단일 평면 2광자 이미지가 여기에 나와 있습니다. 칼슘 리포터 구조체의 내인성 발현은 배양할 필요 없이 형광 표적을 제공합니다. 두 개의 광자 현미경으로 캡처된 생체 내 골세포의 3D Z 투영이 이 그림에 나와 있습니다. XY 평면의 가로 절단과 시상 절단은 Z 스택의 깊이를 보여줍니다. 대표 이미지는 내장된 골세포에서 GCaMp6f 형광 신호의 시간 경과의 예를 보여줍니다. 휴식 시 낮은 수준의 시끄러운 변동이 나타납니다. 부하가 가해지면 칼슘 변동의 크기와 규칙성이 증가하며 종종 적용된 부하에 따라 발생합니다.
이 방법은 연구자들이 이전에는 시험관 내 또는 생체 외에서만 가능했던 생체 내 골세포 기계생물학에 관한 기능 기반 질문에 답할 수 있는 길을 열어줍니다.
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본 논문은 생체 내 기계적 부하에 반응하는 골세포의 칼슘 신호 전달을 관찰하기 위한 생체 내 영상 촬영 프로토콜을 제시합니다. 이러한 기술적 진보를 통해 뼈의 천연 환경을 유지하면서 세포 내 사건들을 실시간으로 관찰할 수 있습니다.
기계적 부하 하에서 골세포의 칼슘 신호 전달을 직접 생체 내(in vivo)로 이미징하는 것은 분자 수준에서 뼈의 기계적 자극 수용(mechanotransduction)을 이해하는 데 있어 중요한 공백을 메워줍니다. 이러한 기능은 고유한 생리학적 환경에서 기계적 감각 경로를 실시간으로 관찰할 수 있게 함으로써 초기 발견 단계의 예측 신뢰도를 높여줍니다. 이 접근 방식은 기전적 위험 제거(mechanistic de-risking)를 지원하며, 뼈 건강 및 골격 질환 포트폴리오의 타겟 검증에 필요한 정보를 제공합니다.
이 생체 내 이미징 방법은 초기 발견과 전임상 연구의 접점에 통합되어, 살아있는 뼈 조직에서 직접적인 가설 검증과 경로 규명을 가능하게 합니다.