$$\rightleftharpoonup{xx}$$
$$\longleftharp{xx}$$,
$$\longrightharp{xx}$$,
Митохондриальная подвижность и распределение играют жизненно важную роль в выполнении переменных и специализированных энергетических требований в поляризованных нейронах. Нейроны могут расширять очень длинные аксоны, чтобы соединиться с целями через образование синапсов, которые требуют высоких уровней энергии для буферизации Ca2 и ионных токов. Перенос митохондрий от сомы к аксону имеет решающее значение для поддержки аксональной и синаптической функции нейронов. Пространственно и временно динамическое митохондриальное движение осуществляется быстрым аксональным транспортом со скоростью несколько микрометров всекунду 1.
В частности, моторные или адаптерные белки, такие как кинезин и динейн, участвуют в быстром переносе органелл ы вдоль микротрубок, чтобы контролировать движение митохондрий2,3. Нормальная нейрональная активность требует надлежащей транспортировки вновь собранных митохондрий от нейрональной сомы к дистальной аксон (антероградный аксональный транспорт) и обратной транспортировки митохондрий из дистального аксона обратно в клеточное тело (ретроградный транспорт). Недавние исследования показали, что неправильное распределение митохондрий тесно связано с дефектами нейронов и двигательных нейронных дегенеративных заболеваний4,5. Поэтому, чтобы вскрыть роль митохондрий в нейродегенерации, важно установить методы изучения митохондриального движения вдоль аксонов в живых культурах.
Существует две основные проблемы в изучении и анализе отслеживания митохондрий: (1) выявление митохондрий от фона в каждом кадре, и (2) анализ и генерация связей между каждым кадром. При решении первой задачи широко используется подход к маркировке флуоресценции для разграничения митохондрий от фона, таких как краситель MitoTracker или трансфекция флуоресценции, слитого митохондриального прицеливания белка (например, мито-ГФП)6,7,8. Для анализа связи между кадрами, несколько алгоритмов и программных средств были описаны в предыдущих исследованиях9. В недавней работе исследователи сравнили четыре различных автоматизированных инструмента (например, Volocity, Imaris, wrMTrck и Difference Tracker) для количественной оценки митохондриального транспорта. Результаты показали, что, несмотря на расхождения в длине трека, митохондриальной смещения, продолжительности движения и скорости, эти автоматизированные инструменты подходят для оценки разницы в транспортировке после обработки10. В дополнение к этим инструментам, интегрированный плагин "Macros" для ImageJ (написано Rietdorf и Seitz) широко используется для анализа митохондриального транспорта11. Этот метод генерирует kymographs, которые могут быть использованы для анализа митохондриальных движений, в том числе скорости как в антероградных и ретроградных направлениях.
Митохондрии являются высокодинамическими органеллами, которые постоянно меняются в численности и морфологии в ответ как на физиологические, так и на патологические состояния. Митохондриальная расщепление и слияние жестко регулируют митохондриальную морфологию и гомеостаз. Дисбаланс между митохондриальным делением и слиянием может вызвать чрезвычайно короткие или длинные митохондриальные сети, которые могут ухудшить митохондриальную функцию и привести к аномальной нейронной деятельности и нейродегенерации. Нарушение митохондриального транспорта и морфологии участвуют в различных нейродегенеративных заболеваний, таких как болезнь Альцгеймера, болезнь Паркинсона, болезнь Гентингтона, и наследственной спастической параплегии (HSP)12,13,14,15. HSP является неоднородной группой наследственных неврологических расстройств, характеризующихся дегенерацией кортикоспинального тракта и последующей неспособностью контролировать мышцы нижних конечностей16,17. В этом исследовании, iPSC полученных предмозг нейронов используются для оценки митохондриального транспорта и морфологии в HSP. Этот метод обеспечивает уникальную парадигму для изучения митохондриальной динамики нейрональных аксонов в живых культурах.