Protokół łączy technologię organoidów jelitowych człowieka z analizą transkryptomiczną pojedynczej komórki, aby zapewnić znaczący wgląd w wcześniej niezbadaną biologię jelit.
Artykuł metodologiczny
Protokół łączy technologię organoidów jelitowych człowieka z analizą transkryptomiczną pojedynczej komórki, aby zapewnić znaczący wgląd w wcześniej niezbadaną biologię jelit.
Transkryptomika pojedynczych komórek zrewolucjonizowała nasze rozumienie biologii komórki ludzkiego ciała. Najnowocześniejsze hodowle organoidów ludzkiego jelita cienkiego zapewniają systemy modelowe ex vivo, które wypełniają lukę między modelami zwierzęcymi a badaniami klinicznymi. Zastosowanie transkryptomiki pojedynczych komórek do modeli ludzkich organoidów jelitowych (HIO) ujawnia wcześniej nierozpoznaną biologię, biochemię i fizjologię przewodu pokarmowego. Zaawansowane platformy transkryptomiki pojedynczych komórek wykorzystują partycjonowanie mikroprzepływowe i kodowanie kreskowe do generowania bibliotek cDNA. Te oznaczone kodami kreskowymi cDNA mogą być łatwo sekwencjonowane przez platformy sekwencjonowania nowej generacji i wykorzystywane przez różne narzędzia wizualizacyjne do generowania map. W tym miejscu opisujemy metody hodowli i różnicowania ludzkich HIO w jelicie cienkim w różnych formatach i procedurach izolowania żywotnych komórek z tych formatów, które są odpowiednie do stosowania na platformach profilowania transkrypcji pojedynczych komórek. Te protokoły i procedury ułatwiają wykorzystanie HIO w jelicie cienkim w celu lepszego zrozumienia odpowiedzi komórkowej ludzkiego nabłonka jelitowego na poziomie transkrypcji w kontekście wielu różnych środowisk.
Nabłonek jelita cienkiego ma dwie odrębne strefy: kryptę, w której znajduje się komórka macierzysta jelita (ISC) i kosmki, które składają się ze zróżnicowanych komórek linii wydzielniczej i absorpcyjnej. Dodatkową złożonością jest regionalna specyfika nabłonka, która zapewnia unikalne właściwości funkcjonalne między regionami jelita cienkiego. Pionierskie prace pozwoliły stworzyć warunki hodowli, w których zarówno krypta ludzkiego jelita cienkiego, jak i strefy kosmków mogą być generowane ex vivo z tkanek chirurgicznych lub biopsji tkanek1. Kultury te wypełniają lukę między badaniami na zwierzętach a próbami klinicznymi i ujawniają wcześniej nierozpoznaną biologię komórki, biochemię i fizjologię przewodu pokarmowego. HIO są rozmnażane jako sferyczne struktury 3D przy użyciu pożywki z czynnikami wzrostu, które promują żywotność komórek macierzystych i zewnątrzkomórkowe matryce podporowe. Warunki te skutkują powstaniem przypominającego kryptę modelu HIO, który składa się głównie z komórek progenitorowych i komórek macierzystych. Usunięcie czynników wzrostu sprzyja różnicowaniu ISC (model podobny do kosmków) i wytwarzaniu dojrzałych komórek nabłonka jelitowego (kubkowego, enteroendokrynnego, kępkowego, enterocytowego) w odpowiednich proporcjach wraz z proliferacją i różnicowaniem komórek, polaryzacją, integralnością bariery, specyficznymi cechami regionu i odpowiednimi reakcjami fizjologicznymi2. Kultury HIO są stabilne genetycznie i mogą być rozmnażane w nieskończoność w stanie przypominającym kryptę. Łatwy dostęp do powierzchni wierzchołkowej tych kultur zapewniają warunki hodowli, które umożliwiają wzrost w formacie jednowarstwowym3. HIO pozwalają również na uwzględnienie w analizach biologicznych zmienności osobniczej gospodarza, takiej jak genetyka, wiek, płeć, pochodzenie etniczne i status choroby. Narzędzia analityczne i oceny funkcjonalnej są identyczne z tymi stosowanymi w podejściach skoncentrowanych na transformowanych liniach komórkowych i obejmują różne techniki molekularne, takie jak cytometria przepływowa, mikroskopia, transkryptomika, proteomika i metabolomika.
Transkryptomika pojedynczej komórki rewolucjonizuje nasze rozumienie biologii i fizjologii jelita cienkiego, dostarczając wglądu w indywidualny wkład każdego typu komórki w proces biologiczny. Pionierskie prace z wykorzystaniem tej technologii dostarczyły krajobrazu typów komórek obecnych w rodzimym jelicie ludzkim 4,5,6. Platformy profilowania transkrypcji pojedynczych komórek umożliwiają eksplorację krajobrazu transkrypcyjnego poszczególnych komórek, dzięki czemu heterogeniczność komórek może wysunąć się na pierwszy plan badań naukowych. W niektórych platformach profilowania transkrypcji pojedynczej komórki partycjonowanie mikroprzepływowe i kodowanie kreskowe są wykorzystywane do generowania bibliotek cDNA z komórkowych poliadenylowanych mRNA uzyskanych z maksymalnie 10 000 komórek na próbkę. Na tej platformie kropelki zawierające pojedyncze komórki, oligonukleotydy z kodem kreskowym, odczynniki odwrotnej transkrypcji i olej tworzą pęcherzyk reakcyjny, w wyniku którego wszystkie cDNA z jednej komórki mają ten sam kod kreskowy. Oznaczone kodami kreskowymi cDNA można następnie efektywnie sekwencjonować za pomocą sekwencjonowania nowej generacji. Wygenerowane dane mogą być przetwarzane za pomocą oprogramowania i narzędzi do wizualizacji, które przekształcają sekwencje kodów kreskowych w mapy wizualizacyjne i profile transkrypcyjne pojedynczych komórek. Populacje komórek można zidentyfikować za pomocą publicznie dostępnych baz danych ludzkiego nabłonka jelita cienkiego4,5,6. Chociaż w wielu badaniach wykorzystano tę platformę do badania mysich organoidów jelitowych na poziomie pojedynczej komórki, analiza odpowiedzi transkrypcyjnych pojedynczych komórek HIO pozostała w tyle7,8,9,10,11,12.
Tutaj udostępniamy przewodnik krok po kroku, jak izolować żywe komórki z HIO jelita cienkiego do przetwarzania na platformach profilowania transkrypcji pojedynczej komórki (Rysunek 1). Zapewniamy wytyczne dotyczące hodowli i różnicowania wraz z komponentami pożywki, które zostały zoptymalizowane pod kątem różnicowania nabłonka. Przedstawiamy metody odzyskiwania komórek dla trzech różnych formatów hodowli: hodowli trójwymiarowych (3D) i jednowarstwowych na plastiku lub na membranowych wkładkach do hodowli komórkowych. Dostarczamy dane dotyczące grupowania próbek uzyskane za pomocą oprogramowania typu open source w celu uzyskania genów o zróżnicowanej ekspresji w każdym klastrze.
Użyte tutaj linie organoidowe zostały uzyskane z Texas Medical Center Digestive Disease Center GEMS Core. Krótko mówiąc, aby wstępnie ustalić linie organoidowe, próbki tkanek dawcy przemyto i trawiono enzymatycznie w celu uwolnienia krypt jelitowych. Krypty osadzano w błonie podstawnej i hodowano w pożywce. Instytucjonalna Komisja Rewizyjna w Baylor College of Medicine zatwierdziła protokół badania w celu uzyskania próbek tkanek, z których ustalono linie organoidów, oraz uzyskano świadomą zgodę wszystkich dawców na utworzenie linii organoidów z oddanej tkanki.
1. Przejście HIO 3D w celu rozbudowy dla zróżnicowania
2. Zróżnicowanie HIO: format 3D
3. Zróżnicowanie HIO: Format jednowarstwowy
4. Przygotowanie zawiesin pojedynczych komórek ze zróżnicowanych HIO 3D do transkryptomiki pojedynczej komórki
5. Przygotowanie zawiesin pojedynczych komórek z HIO zróżnicowanych na wkładce do hodowli komórek błonowych
6. Przygotowanie zawiesin pojedynczych komórek z HIO zróżnicowanych jako 96-dołkowe monowarstwy
Zawiesiny pojedynczych komórek zebrano z 2-3 studzienek wkładki do hodowli komórek błonowych, monowarstwy oraz trójwymiarowych HIO, aby zapewnić odpowiednią liczbę komórek i zredukować zmienność między studzienkami. Biblioteki pojedynczych komórek przygotowano przy użyciu odczynników specyficznych dla platformy do profilowania transkrypcyjnego pojedynczych komórek, a następnie sekwencjonowano metodą odczytów par końcowych (paired end reads) na platformie sekwencjonowania nowej generacji, uzyskując 30 000 odczytów/komórkę. Odczyty zmapowano, przeliczono i przeanalizowano za pomocą narzędzi analitycznych dla genomiki pojedynczych komórek. Z analizy wykluczono komórki niskiej jakości z zawartością odczytów mitochondrialnych powyżej 20% lub liczbą policzonych genów poniżej 200. Aby ocenić jakość komórek, wykreślono liczbę genów, UMIs oraz procent odczytów mitochondrialnych na komórkę (Rysunek 3); komórki wysokiej jakości zawierają około 3500 genów, 15 000 UMIs i 10% odczytów mitochondrialnych. Po filtrowaniu uzyskano od 4000 do 9500 pojedynczych komórek, w zależności od formatu wzrostu HIO. Nienadzorowane grupowanie (unsupervised clustering) oraz redukcja wymiarowości UMAP pozwoliły zidentyfikować odrębne klastry reprezentujące oczekiwane typy komórek, w tym enterocyty chłonne i komórki wydzielnicze (Rysunek 4).

Rycina 1: Zarys etapów protokołu. Schematy przedstawiające główne etapy, od wysiewania HIO w różnych formatach po workflow analizy danych z pojedynczych komórek. Obraz został stworzony przy użyciu Biorender. Kliknij tutaj, aby wyświetlić większą wersję tej ryciny.

Rycina 2: Obrazy w polu jasnym. HIO gotowe do obróbki obrazowano za pomocą mikroskopu w polu jasnym przy powiększeniu 5X. Po lewej: organoidy 3D; w środku: płytka 96-dołkowa; po prawej: transwell. Paski skali = 200 µm. Kliknij tutaj, aby wyświetlić większą wersję tej ryciny.

Rysunek 3: Kontrola jakości danych. Przykładowe metryki analizowanych pojedynczych komórek wyizolowanych z HIO jelita czczego hodowanych jako monowarstwy na płytkach 96-dołkowych. Wykresy skrzypcowe przedstawiają liczbę genów (nFeature_RNA), UMIs (nCount_RNA) oraz procent odczytów mitochondrialnych (percent.mt) na komórkę. Kliknij tutaj, aby wyświetlić powiększoną wersję tego rysunku.

Rysunek 4: Wykresy UMAP analizowanych pojedynczych komórek. (A) Łącznie wyizolowano 9952 pojedyncze komórki z zróżnicowanych HIO jelita czczego hodowanych na płytkach 96-dołkowych. (B) Łącznie wyizolowano 5623 pojedyncze komórki z zróżnicowanych HIO jelita czczego hodowanych na wkładkach do hodowli komórkowych na membranach. (C) Łącznie wyizolowano 4402 pojedyncze komórki z zróżnicowanych 3D HIO jelita krętego. Kliknij tutaj, aby wyświetlić powiększoną wersję tego rysunku.
| Pożywka wzrostowa WRNE | Pożywka różnicująca | ||
| Składnik | Objętość | Stężenie końcowe | Pożywka WRNE bez kondycjonowanej pożywki L-WRN, nikotynamidu i SB202190 |
| *Y-27632 (5 mM) opcjonalnie | 200 µL | 10 µM | |
| A 83-01 (500 µM) | 100 µL | 500 nM | |
| Advanced DMEM/F12 | 45 mL | ||
| B27 | 2 mL | ||
| EGF (50 µg/mL) | 100 µL | 50 ng/mL | |
| Gastryna (10 µM) | 100 µL | 10 nM | |
| GlutaMax (100X) | 1 mL | ||
| HEPES 1 M | 1 mL | ||
| Kondycjonowana pożywka L-WRN | 50 mL | ~50% | |
| N2 | 1 mL | ||
| N-acetylocysteina (500 mM) | 100 µL | 500 µM | |
| Nikotynamid 1 M | 1 mL | 10 mM | |
| SB202190 (10 mM) | 100 µL | 10 µM | |
| Objętość całkowita | 100 mL | ||
| Pożywka CMGF | |||
| Advanced DMEM/F12 | 500 mL | ||
| Glutamax | 5 mL | 100X | |
| Hepes 1 M | 5 mL |
Tabela 1: Skład poszczególnych stosowanych pożywek.
Korzystając z platform genomiki pojedynczej komórki, złożone systemy biologiczne, takie jak hodowle HIO pochodzące z tkanek, które modelują nabłonek jelitowy, mogą zostać rozbite w celu uzyskania indywidualnego wkładu komórkowego w ogólną odpowiedź biologiczną 4,5,6. Można również zidentyfikować i zbadać heterogeniczność komórkową i rzadkie populacje komórek. Wejście komórkowe musi zostać zoptymalizowane, aby zmaksymalizować wydajność przy użyciu platform opartych na transkryptomii pojedynczej komórki. W tym miejscu opisujemy protokoły, które pozwolą uzyskać wysoce żywotne i dobrej jakości zawiesiny pojedynczych komórek, które zwiększą prawdopodobieństwo uzyskania dalszych danych transkryptomicznych wysokiej jakości. Znajomość protokołu ma ogromne znaczenie i zaleca się wykonanie kilku prób przed przystąpieniem do przygotowania biblioteki. Sugeruje się powtarzalne osiągnięcie żywotnych zawiesin pojedynczych komórek przed użyciem komórek do przygotowania biblioteki. Szybkość, z jaką protokół jest wdrażany, ma ogromne znaczenie, ponieważ szybkość jest wprost proporcjonalna do wyników rentowności. Na tej podstawie zaleca się ograniczenie liczby próbek obsługiwanych jednocześnie. Zaleca się nawiązanie kontaktu z jednostką, która przygotuje biblioteki przed zainicjowaniem tych protokołów, w celu uzyskania pomocy w rozwiązywaniu problemów.
Żywotność HIO ma bezpośredni wpływ na bibliotekę DNA wysyłaną do sekwencjonowania. Żywotność komórek HIO zależy od kilku etapów przygotowania zawiesiny pojedynczej komórki, w tym dysocjacji, wirowania,, pipetowania i dokładności zliczania. Celem przygotowania HIO do platformy jest zrównoważenie utrzymania żywotności komórek z jakością próbki. Kluczowe znaczenie dla uzyskania wysokiej jakości danych ma minimalizacja agregatów komórkowych, martwych komórek, niekomórkowych kwasów nukleinowych i biochemicznych inhibitorów odwrotnej transkrypcji. Umierające komórki zwiększają szum kwasów nukleinowych i przyczyniają się do zlepiania się komórek, co prowadzi do awarii danych i platform 7,8,9,10,11,12. Filtrowanie przy użyciu odpowiedniego rozmiaru filtru może pomóc w usuwaniu dużych wartości zagregowanych i poprawie jakości danych.
Należy wziąć pod uwagę kilka czynników, aby zminimalizować śmierć komórek HIO podczas przygotowywania zawiesin pojedynczych komórek. Konieczne jest uzyskanie co najmniej 80% żywotnych komórek, a >90% żywotności jest jeszcze bardziej pożądane. Próbki z dużą liczbą komórek niezdolnych do życia można ulepszyć, stosując strategie usuwania martwych komórek, takie jak mikrogranulki kolumnowe, chociaż wymagają one większej liczby komórek początkowych i większych objętości próbek z powodu strat podczas przenoszenia. HIO są szczególnie wrażliwe na i ulegną śmierci komórki, jeśli zostaną pozostawione zbyt długo w RT w niektórych. Pożywki organoidowe powodują najmniejszą utratę komórek i tworzenie agregatów. Pipetowanie może również wpływać na żywotność HIO podczas dysocjacji. Końcówki z regularnymi otworami mogą ścinać organoidy, pomagając w dysocjacji na zawiesiny pojedynczych komórek; jednak zbyt szybkie pipetowanie za pomocą końcówki o zwykłym otworze może spowodować uszkodzenie ogniw HIO w wyniku działania sił ścinających. Powolne pipetowanie z końcówkami o szerokim otworze minimalizuje naprężenia w ogniwach HIO i znacznie poprawia liczbę żywotnych komórek w dalszej części procesu. Wirowanie, mycie i ponowne zawieszanie to inne czynniki, które mogą wpływać na jakość zawiesin jednokomórkowych HIO. Wirowanie z wahadłowym wiadrem powoduje łagodniejsze granulowanie komórek HIO, co skutkuje mniejszą liczbą martwych komórek przy jednoczesnej minimalizacji utraty komórek. Wreszcie, dokładność zliczania w celu określenia stężenia jest niezbędna, aby zapewnić, że maksymalna liczba komórek dotrze do platformy w celu syntezy bibliotecznej. Dbałość o te szczegóły zaowocuje zminimalizowaniem naprężeń na ogniwach HIO podczas procesu izolacji i zapewni najwyższe prawdopodobieństwo powrotu danych po przetworzeniu.
Chociaż transkryptomika pojedynczych komórek jest potężnym narzędziem do analizy profili biologicznych i odpowiedzi na poziomie pojedynczej komórki 4,5,6, istnieje kilka ograniczeń, które należy wziąć pod uwagę przy stosowaniu tej technologii do analizy kultur organoidów jelitowych człowieka. Po pierwsze, może wystąpić znaczna zmienność transkrypcji ze względu na zmienność techniczną wprowadzoną podczas przygotowywania i sekwencjonowania biblioteki lub ze względu na efekty wsadowe wynikające z przygotowania próbki. Ponadto sekwencjonowanie może powodować błąd systematyczny w zakresie pokrycia, w którym występuje nierówna głębokość sekwencjonowania w genach lub komórkach. Powoduje to wyzwania podczas wykrywania genów o niskiej ekspresji lub identyfikacji rzadkich populacji komórek. Po drugie, identyfikacja typów komórek może być trudna ze względu na niejednorodność komórkową i transkrypcyjną kultur organoidów oraz mniej zróżnicowany profil komórkowy w porównaniu z natywnym nabłonkiem jelitowym. Sprzężenie odpowiedzi transkrypcyjnych z funkcjonalnymi fenotypami jest również wyzwaniem i wymaga dodatkowej walidacji przy użyciu innych podejść lub testów. Po trzecie, podejście to nie obejmuje uwzględnienia kontekstu przestrzennego ani dynamiki czasowej komórek. Procedura dysocjacji usuwa możliwość wnioskowania o interakcjach komórka-komórka na podstawie danych transkrypcyjnych. Dostarcza tylko jednej migawki w czasie stanu komórkowego, a nie kontinuum biologicznego. Wreszcie, podejścia transkrypcyjne oparte na pojedynczych komórkach mogą być kosztowne i wymagać specjalistycznych narzędzi obliczeniowych oraz wiedzy bioinformatycznej. Jednak podejście to nadal pozostaje dominującym najnowocześniejszym narzędziem do zrozumienia heterogeniczności komórkowej i identyfikacji nowych typów komórek.
Autorzy nie pozostają w konflikcie interesów.
Autorzy przyjmują do wiadomości U19 AI157984, U01 DK103168, U19 AI144297, P30 DK56338, P01 AI057788, U19 AI116497 granty oraz NASA Cooperative Agreement Notice/TRISH NNX16AO69A.
| Nazwa | Firma | Numer katalogowy | Komentarze |
|---|---|---|---|
| [Leu15]-Gastrin I | Sigma-Aldrich | G9145 | 10 nM |
| 0,05% Trypsyna-EDTA | Invitrogen | 25300054 | |
| 0,4% Błękit trypanowy | Millipore-Sigma | T8154 | |
| 0,5 M EDTA | Corning | 46-034-CI | |
| 1x PBS Ca- Mg-Corning | 21-040-CM | ||
| 24 mm Transwell | Costar | 3412 | |
| 24-dołkowe naczynie do hodowli tkankowych Nunclon delta | Thermo Scientific | 142475 | |
| 40 i mikro; m sitko komórkowe | Falcon | 352340 | |
| 40 µ m Sitko do końcówek Flowmi | SP Bel-Art Labware | H13680-0040 | |
| 70 µ m Sitko do końcówek Flowmi | SP Bel-Art Labware | H13680-0070 | |
| 96-dołkowa płytka | Corning | 3595 | |
| A-83-01 | Tocris | 2939 | 500 nM |
| Accutase | StemCell Technologies | 7920 | |
| Advanced DMEM/F12 | Suplement Invitrogen | 12634-028 | |
| B27 | Invitrogen | 17504-044 | 1X |
| Chromium Next GEM Pojedyncza komórka 3' GEM, Biblioteka & Zestaw kulek żelowych v3.1 | 10x Genomics | PN-1000128 | |
| Kolagen IV | Sigma-Aldrich | C5533-5MG | 33 &mikro; g/ml |
| Corning Cell Recovery Solution | VWR | 354253 | |
| DPBS (Mg2-, Ca2-) | Invitrogen | 14190-136 | 1X |
| GlutaMAX-I | Invitrogen | 35050-061 | 2 mM |
| HEPES 1M | Invitrogen | 15630-080 | 10 mM |
| L-WRN kondycjonowane media | ATCC | CRL-3276 | |
| Matrigel, GFR, bez fenolu | Mysz Corning | 356231 | |
| rekombinowany EGF | Invitrogen | PMG8043 | 50 ng/ml |
| suplement N2 | Invitrogen | 17502-048 | 1X |
| N-Acetylocysteina | Sigma-Aldrich | A9165-5G | 500 µ M |
| Nikotynamid | Sigma-Aldrich | N0636 | 10 mM |
| SB202190 | Sigma-Aldrich | S7067 | 10 &mikro; M |
| Transwell | Corning | 3413 | |
| Y27632 | Technologie komórek macierzystych | 72308 | 10 i mikro; M |