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Research Article
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Erratum Notice
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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Selection of Biomarkers by Linear Discriminant Analysis Effect Size (LEfSe) in Microbiome Data (10.3791/61715) has been retracted by the journal upon the authors' request due to a conflict regarding the data and methodology.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
Aqui, descrevemos um ensaio fenotípico aplicável às telas de alto rendimento/alto conteúdo de pequenas interfissões de RNA sintético (siRNA), composto químico e bibliotecas mutantes mycobacterium tuberculosis. Este método baseia-se na detecção de Mycobacterium tuberculosis rotulado fluorescentemente dentro de célula hospedeira fluorescente rotulada usando microscopia confocal automatizada.
Apesar da disponibilidade de terapia e vacina, a tuberculose (TB) continua sendo uma das infecções bacterianas mais letais e generalizadas do mundo. Desde várias décadas, a súbita explosão de cepas multi e extensivamente resistentes a medicamentos é uma séria ameaça para o controle da tuberculose. Por isso, é essencial identificar novos alvos e caminhos críticos para o agente causador da tuberculose, Mycobacterium tuberculosis (Mtb)e buscar novos produtos químicos que possam se tornar medicamentos para TB. Uma abordagem é criar métodos adequados para as telas genéticas e químicas de bibliotecas de grande escala que permitem a busca de uma agulha em um palheiro. Para isso, desenvolvemos um ensaio fenotípico que conta com a detecção de Mtb rotulado fluorescentemente dentro de células host fluorescentes rotuladas usando microscopia confocal automatizada. Este ensaio in vitro permite uma quantificação baseada em imagem do processo de colonização de Mtb para o hospedeiro e foi otimizado para o formato de microplacão de 384 poços, que é adequado para telas de siRNA-, composto químico ou bibliotecas mutantes Mtb. As imagens são então processadas para análise multiparamétrica, que fornece leitura sobre a patogênese de Mtb dentro das células hospedeiras.
Entre os patógenos infecciosos emergentes e ressurgindo relatados nos últimos anos, o Mycobacterium tuberculosis (Mtb)ocupa um lugar de destaque sendo responsável por 1,4 milhão de mortes e 8,7 milhões de novas infecções em 2011 (Relatório Global de Tuberculose 2012, www.who.int/topics/tuberculosis/en/). Apesar da disponibilidade de terapias multidroga, o número de pessoas infectadas ainda está em ascensão e a resistência multidroga (MDR), bem como mtb extensivamente resistente a medicamentos (XDR) estão se espalhando rapidamente por todo o mundo1. Além disso, ao levar em consideração a presença de antígenos de Mtb, é evidente que um terço da população global é considerada latentemente infectada pelo Mtb. Estatisticamente, em um caso em cada dez, há evolução para a forma ativa da doença com sintomas clínicos subsequentes2. Portanto, novos meios para combater o Mtb são urgentemente necessários. Nesse contexto, desenvolvemos um ensaio fenotípico visual in vitro que conta com o monitoramento da invasão e multiplicação de Mtb em células hospedeiras por microscopia automatizada de fluorescência confocal3. A adaptação do ensaio em placas de microtização de 384 poços em combinação com aquisição e análise automatizada de imagens permitiu a triagem de alto conteúdo/high-throughput (HC/HTS) de bibliotecas de média escala de compostos, siRNAs e mutantes bacterianos. A triagem de uma biblioteca RNAi de genoma em larga neste ensaio fenotípico permitiu assim a identificação dos principais fatores hospedeiros envolvidos no tráfico de Mtb e na replicação intracelular, mas também a elucidação de vias hospedeiras exploradas pelo bacilo tubérculo. Outra adaptação deste ensaio fenotípico em particular foi para a identificação de fatores bacterianos essenciais à persistência intra-fagossômica de Mtb. Por exemplo, a prisão do amadurecimento fágora é considerada como um dos principais mecanismos que facilita a sobrevivência e a replicação do Mtb no macrófago. O monitoramento da localização subcelular de mutantes eliminados de Mtb em compartimentos fluorescentes rotulados-ácidos permitiu a identificação de genes bacterianos envolvidos no processo de sobrevivência4. Finalmente, a imagem de alto teor de Mtb também oferece um excelente método para quantificar a eficiência das drogas para inibir vários fenômenos como o crescimento bacteriano intracelular3. Ao todo, esse tipo de ensaio fenotípico de alto rendimento permite acelerar a descoberta de drogas contra a TB e os dados coletados por essas diferentes abordagens contribuem para uma melhor compreensão da manipulação do hospedeiro exercida pelo Mtb.
1. Triagem de siRNA de genoma de alto rendimento
Triagem realizada em uma linha celular tipo-II humana modelo A549 após infecção com Mtb H37Rv expressando proteína fluorescente verde (GFP). Este procedimento está descrito na Figura 1A.








Nota: Este protocolo é otimizado para estudar o efeito do silenciamento genético no crescimento de Mtb intracelular. Mtb é uma bactéria de crescimento lento que divide a cada 20 horas em condições ideais. Após 5 dias após a infecção, a quantidade de Mtb extracelular ainda é baixa na ausência de lise celular e não afetou a qualidade da análise. Este protocolo deve ser otimizado em termos de tempo de tratamento com antibióticos e tempo de incubação para ser adaptado para telas de siRNA usando bactérias de crescimento rápido como Mycobacteria smegmatis e Escherichia coli que são amplamente liberadas e podem infectar novas células.
2. Triagem composta de alto rendimento
Triagem realizada em células hospedeiras infectadas por Mtb H37Rv. Este procedimento está descrito na Figura 1B.








Nota: Este protocolo pode ser adaptado para a triagem da biblioteca mutante Mtb substituindo compostos por mutantes que expressam uma proteína fluorescente (Um mutante bem/Um) (Figura 1C, veja também Brodin et al. 4). Mutantes fluorescentes são primeiro semeados em poços (20 μl de suspensão bacteriana por poço). As bactérias são então recuperadas por 30 μl de suspensão celular. Após centrifugação a 350 x g por 1 min, a placa é incubada a 37 °C em uma atmosfera contendo 5% de CO2. O tempo de incubação e o MOI dependem do ensaio. Como exemplo, para visualização de eventos celulares precoces, como acidificação de fagosome, as células podem ser infectadas por 2 horas com MOI variando de 1 a 20. Os lysosomos são manchados usando corante lysotracker a 2 μM por 1,5 h a 37 °C em uma atmosfera contendo 5% de CO 2 edepois fixado com 10% de formalina ou 4% de paraformaldeído (PFA). As imagens confocal são adquiridas e finalmente analisadas usando scripts de análise de imagem com algoritmos apropriados para detecção de lysososomes e localização subcelular4.
3. Proteína Fluorescente Verde Expressando Mycobacterium tuberculosis H37Rv (GFP-H37Rv) Condições de Cultura
Para armazenamento a longo prazo, o GFP-H37Rv foi congelado em D-PBS (cerca de 1 x 108 micobactérias por frasco).
4. Purificação de células de monócitos de sangue periférico humano a partir de preparação de sangue inteiro ou casaco de buffy
Triagem de siRNA de genoma de alto rendimento
Mtb é capaz de colonizar células imunes in vitro, bem como várias outras células epiteliais pulmonares. Por exemplo, o Mtbé capaz de infectar e danificar células epiteliais A549 que são comumente usadas como modelo para pneumócitos tipo II humano5-7. O Dectin-1 foi relatado como um receptor de células hospedeiras envolvido na absorção de Mtb, resposta proinflamatória e efeito antibacteriano no crescimento micobacteriano intracelular nas células A5498. a condição de siRNA descrita no Protocolo 1 levou a 85% da eficiência de silenciamento (dados não mostrados). Silenciar a expressão Dectin-1 com siRNA levou a uma diminuição da quantidade de micobactérias intracelulares em células A549. De fato, após 3 dias de silenciamento e 5 dias de infecção, a porcentagem de células infectadas é reduzida duas vezes em células A549 silenciadas em Dectin-1 em comparação com células transfeinadas com siRNA não-alvo(Figuras 2A e 2B). Aplicamos a normalização baseada em amostra de siRNA direcionado Dectin-1 em comparação com a luta para definir a pontuação Z. Como mostrado na Figura 2C,obtivemos uma média de pontuação Z em torno de -15 para siRNA alvo Dectin-1. O Dectin-1 pode ser usado como controle positivo para a tela siRNA para descobrir outro novo fator hospedeiro envolvido na colonização de Mtb em pneumócitos que poderiam ter o mesmo fenótipo que aquele com o siRNA de Dectin. O uso de um siRNA impactando no fenótipo como controle em cada microplacão durante a tela permite a normalização de cada placa, o que é útil quando se quer realizar toda a análise da tela do genoma. O parâmetro estatístico Z' foi de 0,1 utilizando normalização baseada em controle em dectin1 de scramble e siRNA, que é um valor aceitável para a validação dos dados de triagem do siRNA.
Triagem composta de alto conteúdo
A eficiência composta no crescimento bacteriano intracelular é avaliada pelo estabelecimento de uma curva de resposta a doses (RDC) e normalizada para os controles compostos positivos de referência e solventes compostos negativos. DRC representativo de dois compostos de referência, isoniazida (INH) e rifampicina (RIF), ativo contra o crescimento de Mtb são mostrados na Figura 3. Essas curvas são obtidas em macrófagos primários humanos infectados por uma cepa Mtb H37Rv expressante gfp, com leitura após 5 dias pós-infecção. DMSO e INH em uma concentração final de respectivamente 1% e 0,1 μg/ml são comumente utilizados como controles negativos e positivos, fornecendo níveis basais de eficiência (0 e 100%) (Figura 3A). Seguindo o processo de análise de imagem detalhado na Figura 4B,os dados multiparmétricos são extraídos de imagens de fluorescência confocal de macrófagos infectados-humanos tomados por microscópio confocal automatizado. Compostos ativos impactando na replicação intracelular de Mtb em células hospedeiras levaram a uma diminuição da carga micobacteriana, que corresponde à área do sinal GFP em células em imagens(Figura 3B). A razão entre a área bacteriana intracelular e a área celular total, calculada por meio de software de análise baseado em imagem, é traçada em função da concentração composta, que gera a RDC (Figura 3B). Essas curvas permitem a determinação tanto da concentração necessária para diminuir a carga bacteriana em 50% (IC50) quanto da concentração mínima necessária para inibir 99% da replicação bacteriana (MIC99) (Figura 3C). Z' baseado no controle DMSO 1% e no controle INH 0,1 μg/ml foi de 0,49. Este Z', muito perto de 0,5, é aceitável para validar este ensaio.

Figura 1. Abordagens visuais de triagem de alto conteúdo. Representação esquemática do sistema modelo de infecção de Mtb utilizado para as telas siRNA(A),compostos químicos(B) e Mtb mutantes(C). (A) tela da biblioteca siRNA: as células foram transfecidas com siRNA por 3 dias em placas de 384 poços usando método de transfecção reversa. as células transfetaturadas de siRNA foram infectadas comGFP-Mtb e incubadas por 5 dias a 37 °C em uma atmosfera contendo 5% de CO2. As células foram então manchadas e as imagens foram coletadas usando um microscópio confocal automatizado. (B) Tela da biblioteca dos compostos: os compostos foram distribuídos em placas de 384 poços. Suspensão celular eGFP-Mtb foram incubados juntos por 2 horas a 37 °C. As células infectadas foram semeadas nas placas e incubadas por 5 dias a 37 °C em uma atmosfera contendo 5% de CO2. As células foram então manchadas e as imagens foram coletadas usando um microscópio confocal automatizado. (C) Biblioteca mutante fluorescente-Mtb: os mutantes fluorescentes de Mtb foram semeados em placas de 384 poços e a suspensão da célula hospedeira foi distribuída. O tempo de incubação variou dependendo do ensaio. As células ou vesículas celulares foram manchadas antes da aquisição automatizada de imagens. Clique aqui para ver imagem maior.

Figura 2. Dectin-1 silenciando impactos na colonização de Mtb em células A549. (A) Imagens confocal representativas (lente de ar 10X) de células A549 transfeinadas com siRNA não-alvo (scramble) ou com siRNA específica para Dectin-1 e infectadas com GFP-Mtb H37Rv (MOI5) por 5 dias. A barra de escala representa 200 μm (A)GFP-Mtb H37Rv foram visualizados em verde e as células em vermelho. O número de células (A. Detecção de células) e a carga intracelular GFP-MTB H37Rv (área bacterianaA.) foram determinados por meio de software de análise baseado em imagem. (B) Representação gráfica da porcentagem de células A549 infectadas em 5 réplicas (w1 a w5) de Scramble siRNA (círculos azuis) e siRNA Dectin-1 (círculos vermelhos). (C) Representação gráfica da média de pontuação Z do SiRNA Scramble e do siRNA Dectin-1. (*** p-valor < 0,0001). Clique aqui para ver imagem maior.

Figura 3. Curva de resposta de dose de compostos de referência ativa contra Mtb em macrófagos humanos. (A e B) Imagens confocal representativas (lente de água 20X) de macrófagos humanos (vermelho, célula rotulada com corante fluorescente vermelho) infectadas com GFP-Mtb H37Rv (verde) com um MOI1 por 5 dias. A barra de escala representa 50 μm. (A) Imagens de células infectadas incubadas com DMSO 1% utilizadas como controle negativo no ensaio. (B) Imagens de células infectadas incubadas com concentração crescente de dois compostos de referência isonazid (INH) e rifampicina (RIF). (C) Curvas de dose-resposta (RDC) de INH e RIF. A análise baseada em imagem permitiu a determinação da RDC para cada composto testado. A RDC representa a razão entre a área intracelular de GFP-bacteriana e a área celular total (eixo Y), em função da concentração composta (escala de tronco, x-eixo). Em cada gráfico, a RDC do composto foi normalizada à do controle negativo DMSO 1% (inibição de 0%) e do controle positivo INH a uma concentração de 0,1 μg/ml (inibição de 100%). Para cada composto, a concentração necessária para inibir 50% da colonização bacteriana (IC50) e a concentração inibitória mínima (MIC99) foram calculadas a partir da RDC. Clique aqui para ver imagem maior.

Figura 4. Análise padrão baseada em imagem para determinar micobactérias intracelulares fluorescentes. Imagens de placas de 384 poços foram adquiridas usando um microscópio confocal automatizado. Neste caso, foram registradas 4 imagens diferentes do mesmo poço (campos). Cada campo foi então analisado usando o software de análise baseado em imagem Acapella 2.6 (Perkin Elmer). (A) Cada campo continha dois canais (duas cores), um para as bactérias (verde) e outro para os núcleos celulares (canal azul), que foram segmentados usando o seguinte algoritmo: i) detecção de núcleos usando um procedimento de Acapella embutido, ii) detecção de citoplasma, com base na população de núcleos, utilizando um procedimento embutido de Acapella, iii) detecção de bactérias mantendo apenas pixels que a intensidade é superior a um limiar definido manualmente, iv) mesclando posição celular com posição de bactéria para identificar células infectadas. Os resultados finais, expressos em média dos quatro campos, são a área bacteriana total, o número total de células, o percentual de células infectadas e a área bacteriana por célula (média de todas as células infectadas). (B) Cada campo continha dois canais, um para as bactérias (canal verde) e outro para os núcleos celulares e citoplasma (canal vermelho distante), que foram segmentados usando o seguinte algoritmo: i) filtrando o canal original usando um filtro anti-mediano, ii) manter apenas pixels que a intensidade é superior a um limiar definido manualmente (cada canal tem seu próprio limiar), iii) contando o número restante de pixels para cada canal, iv) mesclando canais e contando o número de pixels compartilhados por bactérias e núcleos para quantificar bactérias intracelulares. Os resultados finais, expressos em média dos quatro campos, são a área bacteriana total, a área celular total, a área total de bactérias intracelulares e a razão entre a área bacteriana intracelular e a área total das células. Clique aqui para ver imagem maior.
Nenhum conflito de interesses declarado.
Aqui, descrevemos um ensaio fenotípico aplicável às telas de alto rendimento/alto conteúdo de pequenas interfissões de RNA sintético (siRNA), composto químico e bibliotecas mutantes mycobacterium tuberculosis. Este método baseia-se na detecção de Mycobacterium tuberculosis rotulado fluorescentemente dentro de célula hospedeira fluorescente rotulada usando microscopia confocal automatizada.
O apoio financeiro para este trabalho foi fornecido pela Comunidade Europeia (ERC-STG INTRACELLTB Grant n° 260901, MM4TB Grant n° 260872), pela Agence Nationale de Recherche, pela Feder (12001407 (D-AL) Equipex Imaginex BioMed) e pela Região Nord Pas de Calais. Agradecemos a assistência técnica de Gaspard Deloison, Elizabeth Werkmeister, Antonino Bongiovanni e Frank Lafont da plataforma BICeL.
| µ placa transparente preta, 384 poços | Greiner Bio-One | 781091 | 127.8/86/15 MM com tampa, |
| placa CellCarrier tratada com TC de 384 poços | PerkinElmer | 6007550 Preto, Fundo Transparente, com Tampa, TC tratado | |
| com fundo em V branco, placa de 384 poços | Greiner Bio-One | 781280 | |
| fita de vedação, respirável, estéril | Corning | 3345 | |
| Lipofectamina RNAiMax | Life Technologies | 13778150 | Reagente de transfecção |
| Dimetilsulfóxido | Sigma-Aldrich | 34943 | |
| RPMI 1640 + GlutaMAX-I | Life Technologies | 61870-010 | Meio de cultura celular |
| D-PBS 1x [-]MgCl2/[-]CaCl2 | Life Technologies | 14190-094 | Dulbecco' s Tampão Salin de Fosfato |
| D-PBS 1x [+]MgCl2/[+]CaCl2 | Life Technologies | 14190-091 | Dulbecco' s Tampão de Salin de Fosfato |
| Fetal para Soro Bovino | Life Technologies | 2610040-79 | |
| Ficoll Paque PLUS | Dutscher | 17-1440-03 | Ficoll para purificação de células de monócitos sanguíneos periféricos |
| CD14 MicroBeads, | Miltenyi | humano130-050-201 | Purificação de monócitos CD14+ |
| M-CSF humano, gr. premium (1000 μ g) | Miltenyi | 130-096-493 | Fator Estimulador de Colônias de Macrófagos |
| Colunas LS | Miltenyi | 130-042-401 | Colunas para isolamento de Monócitos CD14+ |
| Tween 80 | Euromedex | 2002-A | Cultura de micobactérias |
| Glicerol de alta pureza | Euromedex | 50405-EX | Cultura de micobactérias |
| Enriquecimento Middlebrook OADC | Becton-Dickinson | 211886 | Cultura de micobactérias |
| 7H9 | Becton-Dickinson | W1701P | Cultura de micobactérias |
| Versene 1x | Life Technologies | 15040033 | Solução de dissociação de células não enzimáticas |
| DAPI | Life Technologies | D1306 | Corante de núcleos |
| Hoechst 33342 | Life Technologies | H3570 | Corante de núcleos |
| Syto60 | Life Technologies | S11342 | Corante de núcleo/citoplasma |
| Formalina | Sigma-Aldrich | HT5014 | Solução de fixação celular |
| siRNA direcionando Dectin-1 | Santa-Cruz | sc-63276 | |
| *siGenome* Pool de siRNA não direcionado | Dharmacon | D-001206-14 | |
| Rifampicina | Sigma-Aldrich | R3501 | antibiótico |
| Isoniazida (INH) | Sigma-Aldrich | I3377-50G | antibiótico |
| Higromicina B | Life Technologies | 10687-010 | Antibiótico |
| Amicacina | Sigma-Aldrich | A1774 | Antibiótico |
| Microscópio Confocal Automatizado OPERA | PerkinElmer | Aquisição de imagem | |
| Columbus 2.3.1 Banco de dados do servidor | PerkinElmer | Transferência de dados, armazenamento e análise | |
| Acapella 2.6 Software | PerkinElmer | Análise baseada em imagem | |
| Software GraphPad Prism5 | GraphPad | Análise estatística | |
| Excel 2010 | Microsoft | Análise estatística |