RESEARCH
Peer reviewed scientific video journal
Video encyclopedia of advanced research methods
Visualizing science through experiment videos
EDUCATION
Video textbooks for undergraduate courses
Visual demonstrations of key scientific experiments
BUSINESS
Video textbooks for business education
OTHERS
Interactive video based quizzes for formative assessments
Products
RESEARCH
JoVE Journal
Peer reviewed scientific video journal
JoVE Encyclopedia of Experiments
Video encyclopedia of advanced research methods
EDUCATION
JoVE Core
Video textbooks for undergraduates
JoVE Science Education
Visual demonstrations of key scientific experiments
JoVE Lab Manual
Videos of experiments for undergraduate lab courses
BUSINESS
JoVE Business
Video textbooks for business education
Solutions
Language
ru_RU
Menu
Menu
Menu
Menu
A subscription to JoVE is required to view this content. Sign in or start your free trial.
Research Article
Adam C. Parslow1,2, Andrew H.A. Clayton3, Peter Lock4, Andrew M. Scott1,2,5,6,7
1Tumour Targeting Laboratory,Olivia Newton-John Cancer Research Institute, 2School of Cancer Medicine,La Trobe University, 3Centre for Micro-Photonics, Faculty of Science, Engineering and Technology,Swinburne University of Technology, 4LIMS Bioimaging Facility, La Trobe Institute for Molecular Science,La Trobe University, 5Department of Medical Oncology, Olivia Newton-John Cancer and Wellnes Centre,Austin Health, 6Department of Medicine,University of Melbourne, 7Department of Molecular Imaging and Therapy,Austin Health
Please note that some of the translations on this page are AI generated. Click here for the English version.
Erratum Notice
Important: There has been an erratum issued for this article. View Erratum Notice
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Selection of Biomarkers by Linear Discriminant Analysis Effect Size (LEfSe) in Microbiome Data (10.3791/61715) has been retracted by the journal upon the authors' request due to a conflict regarding the data and methodology.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
Антитела, которые привязаны к целевой рецепторы на поверхности клеток может придать конформации и кластеризации изменения. Эти динамические изменения имеют последствия для развития наркотиков в клетки-мишени. Этот протокол использует confocal микроскопии и спектроскопии корреляции изображений через ImageJ/Фиджи для количественной оценки степени рецептора кластеризации на поверхности клеток.
Конфокальная микроскопия предоставляет доступные методологию для захвата субклеточном взаимодействия критические характеристика и дальнейшего развития доклинических агентов, помечены флуоресцентных зондов. С последними достижениями в наркотиков цитотоксических антител на основе систем доставки, понимание изменений, вызванных этими агентами в сфере агрегации рецепторов и интернализации имеет решающее значение. Этот протокол использует устоявшейся методологии флуоресцентные иммуноцитохимии и открытым исходным кодом Фиджи распределение ImageJ, с его встроенными автокорреляции и изображения математических функций, для выполнения корреляции пространственного изображения спектроскопия (ICS). Этот протокол quantitates интенсивности флуоресценции рецепторов, помечены как функция пучка области конфокального микроскопа. Это дает количественную оценку положения комплексирования целевой молекулы на поверхности клеток. Эта методология направлена на характеристике статических клеток с потенциалом для расширения в височной исследования агрегации рецепторов. Этот протокол представляет доступной методологии для обеспечения количественной оценки кластеризации событий, происходящих на поверхности клеток, используя хорошо созданы методы и неспециализированных тепловизионной аппаратуры.
Разработка терапевтических антител показал замечательный успех в лечении множественные опухоли типа1. Последние достижения антитела наркотиков конъюгатов (ADC) как механизмы доставки для цитотоксических соединений расширил требования для понимания динамики взаимодействия антитела: рецептор на клетки поверхность2. После успешного нападения на антитела к поверхности рецепторные клетки, эти комплексы может вызвать аналогичные структуры агрегирования с теми, которые наблюдались в лиганд: антитела взаимодействия3. Изменения в агрегации рецепторов могут вызвать изменения в мембраны и результат в интернализации рецептора и его удаление из клеточной поверхности. В контексте Конъюгат антител наркотиков этот процесс впоследствии выпускает цитотоксических полезной во внутреннюю endosomes и впоследствии цитоплазмы, что приводит к эффективной клетки убийства.
Конфокальная микроскопия предоставил эффективным средством визуализации этих важных взаимодействия антител и их целевой рецепторы4. Для изучения изменений агрегации целевой молекулы на поверхности клеток этот протокол использует пост-обработки confocal микроскопии изображений через пространственного изображения корреляции спектроскопии (ICS) техника 5,6,7 .
Основа спектроскопии корреляции изображений является наблюдение, что колебания интенсивности пространственных флуоресценции разделяют отношения в состояние плотности и агрегирования помечены структур. Эта связь устанавливается после расчета пространственных автокорреляционной функции образа5.
Все варианты спектроскопии корреляции изображений требуется Вычисление автокорреляции изображения. Это сопровождается уместно эту функцию для двумерных кривая Гаусса для извлечения параметров состояния количественных агрегации, содержащиеся в образе. В простых терминах Вычисление автокорреляции изображений включает в себя сравнение всех возможных пикселей пары содержащихся в изображении и расчета вероятности что оба одинаково как яркий, как друг с другом. Это визуализируется как функция расстояния и направления пикселей разделения8.
Теоретические основы для спектроскопии корреляции изображения была создана и определяется Петерсен и мудреца и др. 5 , 6. в настоящем Протоколе, автокорреляции вычисления выполняются в Фиджи/ImageJ, а также приложение электронной таблицы, основой для пространственных автокорреляционная функция колебания интенсивности может быть описан как (Eq 1):
где F представляет Фурье; F−1 Фурье обратное преобразование; F * его сложный конъюгат; и пространственной ЛАГ переменные ε и η. В пространственной ICS как описано в настоящем Протоколе, автокорреляционная функция может быть рассчитана с помощью 2D быстрого преобразования Фурье преобразование алгоритм7,9. Автокорреляция на нулевой пространственного разделения, иначе известный как нуль ЛАГ, g11(0,0), обеспечивает обратное среднее количество частиц нынешней площади луч микроскопа. Она может быть получена путем установки пространственного автокорреляционная функция для двумерных Гауссова функция (Eq 2):
Как пикселей, захвачен в изображении содержатся в пределах установленного области, и эти измерения не распространяется на бесконечности, g∞ термин используется в качестве смещения для учета долгосрочных пространственных корреляций, содержащиеся в образе. Для молекулярного размера агрегатов ω — точки распространения функция микроскопа и описал полной ширины на половину максимум пространственных автокорреляционной функции. Области, содержащиеся в точки распространения функция документа может быть откалиброван с использованием флуоресцентных бусины подпункта резолюции.
Для протокола спектроскопии корреляции изображений, описываемые автокорреляционный и математических функций, необходимых для завершения ICS выполняются с использованием открытым исходным кодом платформы обработки изображений, Фиджи10, распределение ImageJ Программа11,12. Фиджи/ImageJ использует предустановленные быстрого преобразования Фурье в БПФ математические функции. Эта функция сокращает время вычисления этого расчета путем уменьшения диапазона данных по два в каждом измерении13раза. Как 2D автокорреляционная функция приблизительно симметрично в x, y оси, участок профиля одной линии через образ автокорреляции может использоваться для измерения сырье автокорреляции как функция пространственной ЛАГ. Ноль ЛАГ шум удаляется до дальнейшего вычисления, с результате автокорреляции амплитудой (пиковое значение, g(0)T) исправлены для фона с выражением (Eq 3):
где яb -это средняя интенсивность от фона региона, исключая ячейки. Плотности кластера, или плотность флуоресцентных объектов, определяется (Eq 4):
В протоколе, описанные здесь мы также просто расчет плотности кластера (CD), с предположение основано на том наблюдении, что нормализованных автокорреляционная функция будет распадаться значение приближается 1.0 с увеличением пространственных ЛАГ. С максимальной пространственных ЛАГ, это больше не корреляции флуоресценции значения интенсивности и таким образом без корреляции вычислений в этом регионе вычисления значения интенсивности, умноженное на такой интенсивности, которая затем делится на Площадь той интенсивностью, которая по определению равна 1.0. Таким образом кластер плотности от нормализованной автокорреляционная функция может быть вычислено путем вычитания 1.0 от нормализованной автокорреляционной функции до принятия его взаимные (Eq 5):
Дальнейшие области луч может быть калибрация чтобы quantitate количество кластеров, содержащихся в области точки распространения функция инструмента. Калибровка должна быть выполнена с использованием же оптические условия, используемые в ходе анализа спектроскопии корреляции изображений.
1. посев адэрентных клеток линии для визуализации эксперимент
2. основное антитело инкубации
3. Вторичное антитело инкубации
4. конфокальная микроскопия образцов
Примечание: Параметры, используемые для анализа конфокальный будет отличаться в зависимости от оборудования и флуорофоров, используемые в отдельных эксперимент. Современные конфокальный инструменты обеспечивают механизмы для сохранения всех изображений параметры, используемые в эксперименте в формат файла образа в машинном коде документа. Важно, что эти параметры записаны предусмотреть соответствующие репликации экспериментальных условий в разные периоды сбора данных.
5. Расчет спектроскопии корреляции изображений
Примечание: Открытым исходным кодом платформы обработки изображений, Фиджи, распределение ImageJ программы, требуется для выполнения автокорреляции и математические функции, необходимые для ICS. Это распределение ImageJ рекомендуется, поскольку она включает в себя многочисленные предварительно установленных подключаемых модулей и легче обновление архитектуры, который может выполнять операции через несколько изображений экспериментов.
6. Пакетная обработка ICS наборов данных
Примечание: Создание макроса Фиджи/ImageJ рекомендуется повторить описанные в протоколе выше. Это позволяет для последовательного и быстрого анализа нескольких файлов изображений во время анализа спектроскопии корреляции изображений.
7. протокол расширения: Расчет луч области микроскопа
Примечание: Функция оптической передачи микроскопа гарантирует, что даже молекулярного размера объектов отображаются в виде изображений с радиусом около 200-300 Нм в плоскости x-y. Протокол ICS позволяет определение точки распространения функция, выполнив шаги 4-5 на флуоресцентные бусины подпункта резолюции. В частности:
8. протокол расширения: Расчет кластеров на единицу площади

Эксперимент спектроскопии корреляции успешный изображения зависит от надлежащего применения контроля лечения. Эти группы лечения включают изучение флуоресценции в не основное антитело и группы лечения не вторичное антитело. После настройки оптимального Конфокальная лазерная устанавливаются для эксперимента, изображения должны быть захвачены этих групп управления, чтобы подтвердить отсутствие неспецифических флуоресценции в образце. Для многих адэрентных рак клеточных линий выявление областей для ICS ограничивается отсутствием плоских поверхностей. Это компенсируется возможность захвата большое поле зрения нескольких раковых клеток в одно конфокальное изображение. Это обеспечивает возможность создавать необходимые выборки статистического сравнения между группами лечения.
В этом эксперименте представителя клетки A431 EGFR позитивные плоскоклеточный рак, были стимулируется с 100ng/мл EGF лигандом для 10 мин при комнатной температуре, чтобы побудить EGFR кластеризации. Был проведен анализ ICS на обоих EGF стимулировали (рис. 1A) и кератоз (рис. 1 d) клетки после инкубации с EGFR ориентации гуманизированные моноклональные антитела, cetuximab. Впоследствии, 64 x 64 пикселя урожай региона (желтом), содержащихся в клеточной мембраны (рис. 1B и 1E) было обработано используя автокорреляционная функция содержится в открытым исходным кодом платформы обработки изображений, Фиджи. Этот результирующий образ автокорреляции нормализуется путем вычитания фон флуоресценции до деления на площади средней интенсивности нормализованных региона интерес, а также площади количество пикселей в регионе обрезается ( Рисунок 1 c и 1F). Инструмент Линия функции был использован для построения профиля точки распространения функция этого образа (Рисунок 1 g и 1 H). Пиковое значение этих профилей были перенесены в приложение электронной таблицы для дальнейшей обработки данных. Фиджи макрос был создан повторить эти шаги обработки Фиджи для быстрой обработки серии клеток (n = 6) от обеих групп лечения после cetuximab immunocytochemistry (Рисунок 1I). В этом эксперименте рецептор EGFR была выявлена в 5.84 ± 0,85 кластеры луч площади на поверхности стимулируется клетки против 14.94 ± 1.62 кластеров на площади луча в популяциях, кератоз клетки A431. С предположением, что экспериментальные условия, используемые для этого анализа предел быстрого рецептор оборот, EGFR кластера плотность в стимулируется клетки A431 уменьшилось 2.56-fold. Когда условия сравниваются для агрегирования состояние той же молекулы цели в условиях, когда целевая молекула оборот ограничено, меньшее количество кластеров на площади луч указывает увеличение целевой агрегации. После EGF лигандом стимуляции EGFR агрегации увеличивает 2.56-fold, как ожидалось в этой системе. Создание макроса Фиджи, используя шаги, описанные в настоящем Протоколе позволяет для статистического сравнения различных процедур или экологических различий и их влияние на агрегации рецепторов.

Рисунок 1: спектроскопии корреляции изображений для обнаружения дневно помечены кластеров на поверхности клеток рака адэрентных клеток. Конфокальная микроскопия образ представитель EGF стимулировали (A) или кератоз (D) адэрентных клеток плоскоклеточный рак A431 помечены cetuximab основной ориентации поверхности EGFR рецепторов клеток с Алекс Fluor 488 вторичного антитела антитело. Стимулируется клетки лечили 100 нг/мл EGF 10 мин при комнатной температуре, чтобы побудить EGFR кластеризации до фиксации и иммуноцитохимии. Мембраны клеток содержащих культур регионов (желтом) с размерами в пикселах (64 x 64 [2n]) были использованы для выполнения анализа ICS (B и E). После нормализации функции автокорреляции в Фиджи/ImageJ, инструмент «линия» (желтый) был использован для измерения точки распространения функция (C и F) профиль этой функции линии строится для обнаружения пиковое значение (G и H ). EGF стимуляции наблюдался побудить 2.56-fold снижением обнаружено EGFR кластеров в ±0.85 области 5.84 луча, по сравнению с 14,9 5±1.62 кератоз клетки (n = 6) (I). С предположением, экспериментальные условия, используемые в настоящем анализе, поддерживается постоянное количество рецепторов клеточной мембраны, это представляет собой увеличение EGFR агрегации после EGF стимуляции. Масштаб баров = 10 мкм (A и D); 1 мкм (B-C и E-F). Блочная диаграмма отображается с помощью Тьюки стиль с усами, представляющий максимальный и минимальный наблюдается межквартильный диапазон значений не более чем 1,5 × (ИКР). Кластеры в брус уголок ± стандартная ошибка означает (SEM). Пожалуйста, нажмите здесь, чтобы посмотреть большую версию этой фигуры.
Эндрю Скотт M имеет исследований финансовой поддержки от AbbVie Фармацевтика, EMD Сероно и Даиичи-Санкё Co и консультации и владение акциями фармацевтических наук о жизни. Авторы не имеют других соответствующих принадлежность или финансового участия какой-либо организации или лица с финансовой заинтересованности в или финансовый конфликт с предмета или обсуждались в рукописи помимо указанных материалов.
Антитела, которые привязаны к целевой рецепторы на поверхности клеток может придать конформации и кластеризации изменения. Эти динамические изменения имеют последствия для развития наркотиков в клетки-мишени. Этот протокол использует confocal микроскопии и спектроскопии корреляции изображений через ImageJ/Фиджи для количественной оценки степени рецептора кластеризации на поверхности клеток.
Авторы признают, что финансовая поддержка от NHMRC (1084178 стипендий и грантов 1087850, 1030469, 1075898 (AMS)), рак Австралии, Людвиг раковых исследований, Джон Рид T надеется, Фонд рака мозга лечение, Ла Троуб и рак агентство Виктория. Финансирование от оперативной программы поддержки инфраструктуры, предоставленного правительством викторианской, Австралия также признается.
| Nunc Lab-Tek II Chambered Coverglass - 8 лунок | ThermoFisher Scientific | 155409 | |
| DPBS, без кальция, без магния | ThermoFisher Scientific | 14190144 | |
| Фетальная бычья сыворотка | ThermoFisher Scientific | 10099141 | |
| TrypLE Express Enzyme (1x), без фенола красного | ThermoFisher Scientific | 12604021 | |
| Пенициллин-стрептомицин (10 000 ЕД/мл) | ThermoFisher Scientific | 15140122 | |
| GlutaMAX Supplement | ThermoFisher Scientific | 35050061 | |
| козье античеловеческое IgG (H+L) Перекрестно-адсорбированное вторичное антитело, Alexa Fluor 488 | ThermoFisher Scientific | A11013 | |
| TetraSpeck Флуоресцентные микросферные стандарты 0,1&микро; m | ThermoFisher Scientific | T7279 | |
| Cetuximab | Merck Serono | 3023715501 | |
| Парапленка M 38мx100мм | Merck Millipore | BRND701605 | |
| 16% Параформальдегид (формальдегид) водный раствор | ProSciTech | C004 | |
| Рекомбинантный человеческий EGF R | & Система D | 236-EG |