Login processing...

Trial ends in Request Full Access Tell Your Colleague About Jove
Click here for the English version

Cancer Research

Uma lapso de tempo, livre de rótulo, quantitativa fase estudo de células cancerosas humanas latentes e ativos de imagem

doi: 10.3791/57035 Published: February 16, 2018
* These authors contributed equally

Summary

Fenótipos de célula dormente e ativo câncer foram caracterizados utilizando imagens de fase quantitativa. Ensaios de proliferação, migração e morfologia celular foram integrados e analisados em um método simples.

Abstract

A aquisição do fenótipo angiogênico é um componente essencial da fuga da letargia do tumor. Embora vários clássicos em vitro ensaios (por exemplo, proliferação, migração e outros) e na vivo modelos foram desenvolvidos para investigar e caracterizar angiogênico e não-angiogênico fenótipos de célula, estes métodos são tempo trabalho intensivo e muitas vezes requerem reagentes caros e instrumentos, bem como competências significativas. Em um estudo recente, costumávamos uma novela fase quantitativa de imagem técnica (QPI) para realizar caracterizações de lapso de tempo e sem rotulagem de células KHOS humana osteossarcoma angiogênico e não-angiogênico. Um painel de parâmetros celulares, incluindo a morfologia celular, proliferação e motilidade, quantitativamente foram medidos e analisados usando QPI. Este romance e abordagem quantitativa fornece a oportunidade estudar continuamente e de forma não-invasiva relevantes processos celulares, comportamentos e características das células cancerosas e outros tipos de células de uma forma simples e integrada. Este relatório descreve nosso protocolo experimental, incluindo a preparação da pilha, QPI aquisição e análise de dados.

Introduction

or Start trial to access full content. Learn more about your institution’s access to JoVE content here

Um dos primeiros postos de controlo no desenvolvimento e progressão de um tumor sólido é a aquisição do fenótipo angiogênico, marca registrada do câncer. Esta progressão envolve uma variedade de processos bioquímicos e moleculares1,2,3. Um desafio técnico no estudo desta etapa chave na progressão do tumor é a falta de ferramentas de forma contínua e quantitativamente caracterizar e diferenciar entre fenótipos angiogênico e não-angiogênico das células de câncer ao vivo de forma imparcial. Os ensaios tradicionais sendo usados para investigar os comportamentos celulares das células angiogênico e não-angiogênico geralmente exigem instrumentos e reagentes caros, por exemplo, os ensaios de proliferação/migração celular4,5, 6,7,8,9,10,11,12,13,14 ou complementares na vivo avaliações4,5,6,8,15,16, bem como exigindo intensiva e competências significativas consumo de tempo e mão de obra.

Recentemente, a fase quantitativa de imagem (QPI) surgiu como uma nova técnica que permite a avaliação de lapso de tempo e sem rotulagem de uma variedade de celular morfologia e comportamento parâmetros17,18,19, 20 , 21 , 22. ao contrário de microscopia óptica convencional, QPI quantifica o variações de mudança de fase pixel por pixel depois a luz passa através de um objeto óptico e reconstrói um holograma com espessura ótica convertida e volume, possibilitando assim o direto análise de células vivas e as seguintes características: (1) quantitativa de imagem, imagem (2) não-invasiva e lapso de tempo, (3) livre de etiqueta de imagem e (4) simultânea de imagem multi-parâmetros. Estas características fazem QPI uma ferramenta poderosa para avaliar e compreender os processos patológicos em nível celular.

Em um recente estudo, utilizamos o QPI para quantitativamente caracterizar e diferenciar entre angiogênico KHOS-A e fenótipos de KHOS-N não-angiogênico das células de osteossarcoma humana de forma sistemática e quantitativa, combinando análises da morfologia celular, proliferação e motilidade23. Usando software de análise de imagem, um painel de células morfológica e comportamento parâmetros quantitativamente foram comparados entre as células de osteossarcoma humana angiogênico e não-angiogênico e identificaram-se cinco características diferenças entre estes dois fenótipos. Esta nova abordagem fornece uma plataforma integrada e quantitativa para avaliar uma variedade de características celulares biologicamente relevantes.

Subscription Required. Please recommend JoVE to your librarian.

Protocol

or Start trial to access full content. Learn more about your institution’s access to JoVE content here

Todos os métodos descritos aqui foram aprovados pela Comissão de biossegurança institucional Hospital infantil de Boston.

1. preparação da pilha

  1. Thawing KHOS-A e células -N
    1. Aquecer o meio de cultura, ou seja, Dulbecco modificado suplementado águia com 10% de soro fetal bezerro (vol/vol) (FBS) e 1% (vol/vol) penicilina/estreptomicina.
    2. Levar os frascos criogênicos de células do tanque de nitrogênio líquido, o fundo dos frascos o mergulhe em água morna em banho maria a 37 ° C e agite-os frascos criogênicos para acelerar o processo de descongelação. Manter a tampa dos frascos criogênicos de entrar em contato com a água para evitar a contaminação. Assim que as células são descongeladas, esterilize o frasco criogênico pulverizar solução de etanol 70% e limpando o frasco.
    3. Em uma capa de fluxo laminar, aspirar imediatamente a suspensão de eritrócitos do frasco criogênico e suspender suavemente em meio de cultura de 10ml aquecido (descrito em 1.1.1). Centrifugue suspensões celulares em aproximadamente 200 x g, durante 5-7 min.
    4. Ressuspender as células com meio de cultura de 10ml aquecido e transferir para um balão de T75. Pipete suavemente várias vezes para suspender células uniformemente com uma pipeta de 10 mL.
    5. Coloque o frasco em uma incubadora de 37 ° C com 5% (vol/vol) CO2 e ambiente umidificado. Permitir que as células anexar pelo menos 12 h.
    6. Incube as células por aproximadamente 3-7 dias até 80-100% de Confluencia. Altere o meio de cultura a cada 2-3 dias.
  2. Divisão KHOS-A e células -N
    1. Retire o balão, os meios de cultura.
    2. Lavar as células com 5 mL de PBS estéril (1x) sem cálcio e magnésio, para remover as células não aderentes ou fração.
    3. Adicionar 1 mL de solução de tripsina-EDTA 0,05% para o balão, e brevemente, agite o frasco para assegurar que a tripsina-EDTA é dispersa uniformemente.
    4. Incube o frasco para 2-3 min em uma incubadora de 37 ° C ou 3-5 min à temperatura ambiente. Verifique as células sob um microscópio ampliação de aproximadamente 400 x para certificar-se que as células são arredondadas e desanexadas.
    5. Uma vez que as células são desanexadas, adicionar 10 mL de meio de cultura e pipetar suavemente o meio subindo e descendo várias vezes para quebrar agregados de células em uma suspensão de célula única usando uma pipeta de 10 mL.
    6. Contar as células usando um contador de célula. As sementes da suspensão celular novo T75 balões em uma densidade de 2 × 106 células ou um rácio de 1:4.
    7. Permitir que as células a crescer a confluência de 80-100% antes da semeadura para o experimento QPI.
  3. Células -N para QPI e semeadura KHOS-A
    1. Sementes KHOS-A e -N células em placas de 6-poços na densidade de 50.000-300.000 células/poço com 5 mL de meio de cultura depois de contar com um contador de célula.
      Nota: A densidade de semeadura é dependente da taxa de proliferação celular e o período de tempo a imagem para ter < confluência de 100% durante a aquisição de imagem.
    2. Incube as células pelo menos 12 h permitir a fixação.
    3. Mude o meio com mídia fresco antes de conduzir QPI.

2. QPI aquisição

  1. Lamínula, configurar
    1. Limpe a lamínula enxaguando-se várias vezes com água desionizada e esterilizar com solução de etanol 75% por imersão durante 15 min. colocar a lamínula em uma capa de fluxo de laminar estéril para secar.
    2. Coloque cuidadosamente o deslizamento da tampa em uma placa de 6-bem para evitar bolhas de óbvias. Certifique-se de que a parte inferior da lamínula está imerso nos meios de cultura (mínimo de 5 mL/poço).
    3. Coloque a placa em incubadora (37 ° C, 5% de CO2e umidificada atmosfera) para equilibrar pelo menos 15 min. Se formas de nevoeiro na lamínula, use um cotonete estéril para limpar.
  2. Imagem de células com um microscópio
    1. Abra o software para inicializar o sistema, incluindo auto calibração de tempo de exposição e contraste padrão ruído de holograma. Certifique-se que os valores são aceitáveis (mostrado na faixa verde ou amarela).
    2. Coloque a placa de 6 para o palco do microscópio QPI.
    3. Clique em "Captura dinâmica" e selecione "Manual" em "Foco Software." Grosseiramente, focar as imagens de fase de células, ajustando a distância de trabalho em "Configuração de microscópio" obter contornos para células em imagens de fase. Mudar para "Automático" em "Foco Software."
    4. Clique em "Nova experiência" para criar uma nova experiência. Começa com a seleção das posições de aquisição de imagem usando o mouse ou as teclas de seta no teclado numérico. Clique em "Remember" depois de cada seleção. Normalmente 3-5 locais para cada amostra são selecionados.
    5. Configurar os intervalos de imagem e o período de tempo na seção "Timelapse".
      Nota: Para rastrear as células cancerosas, claramente, os intervalos devem ser menores do que 5 min. 48 horas é definido como o período de tempo para a combinação de análise QPI.
    6. Inicie o experimento, clicando em "Capturar", que automaticamente irá concentrar-se e adquirir as imagens nos pontos de tempo de ajuste.

3. análise de dados

  1. Análise de morfologia celular
    1. Clique em "Identificar células." Ajuste a configuração numérica para "Limiar de fundo", para que áreas de célula são separadas bem do ruído de fundo. Ajustar o número de configuração para o "Tamanho do objeto" para certificar-se de que cada célula tem um núcleo. Manter parâmetros consistentes para amostras que precisam ser comparados, como estas podem afetar as medidas de área e volume finais. Modificar manualmente os segmentos de pilha usando "Alterações manuais", se necessário.
    2. Use a função "Analisar os dados" no software para analisar as células. Começar uma nova análise de dados, clicando em "Nova análise". Arraste imagens selecionadas para os "Quadros de fonte" guia e célula morfologia parâmetros incluindo área celular (µm2) espessura ótica (µm) e volume (µm3) para cada célula individual. Escolha dispersão enredo ou histograma modo e exportar dados como tabelas ou figuras.
  2. Análise da proliferação de células
    1. Selecione pelo menos 5 imagens para os tempo diferentes pontos de interesse (por exemplo, inicial, 12h, 24h, 36h e 48 h). Número de células de registro que é fornecido pelo software.
    2. Para estimar o tempo de duplicação, plotar o número de células após normalizar com os números iniciais e se encaixam com as curvas de crescimento exponencial.
  3. Análise de movimento de célula
    1. Use a função "Localizar células" no software. Clique em "Nova análise" para iniciar uma nova análise de dados. Série de arraste de imagens por um período de tempo selecionado (por exemplo, 4 h após incubação de 24h) na guia "Quadros de fonte" escolhe aleatoriamente 10-30 células clicando em células sob o modo de seleção "Adicionar células". Exclua as células com as bordas e os mover-se fora do campo de visão.
    2. Verifique cuidadosamente o acompanhamento de uma série de imagens. No caso em que o sistema perde o controle de uma célula ou faixas na cela errada, ajuste manualmente a célula de controle clicando em "Identificar" para identificar células ou clicando em "Modificar localização" sob a modalidade "Select" para modificar a localização da célula.
    3. Escolha rosa trama de trajetórias de célula em "Movimento de trama" ou trama para os outros parâmetros relacionados ao movimento em "Recursos de plotagem," como velocidade de motilidade (µm/h), motilidade (µm), migração (µm) e franqueza de migração. Exporte dados como tabelas ou figuras.

Subscription Required. Please recommend JoVE to your librarian.

Representative Results

or Start trial to access full content. Learn more about your institution’s access to JoVE content here

A Figura 1 retrata uma caracterização da morfologia típica célula. Imagens são apresentadas como holografias (figura 1A-B) e imagens 2D (Figura 1-D). Espessuras de célula óptica (calculadas a partir do índice de refração e comprimento do percurso óptico) são quantificadas através do perfil de linha ou uma medição de célula inteira. Dispersão plota da área e espessura de KHOS-A e células KHOS-N medidas para uma célula inteira foram plotadas, como na Figura 1E-G, onde estes dois fenótipos exibido padrões de distribuição diferentes. Os números médios de histograma (Figura 1 H-M) ou os arquivos exportados demonstraram que células KHOS-A tem áreas de células menores e maiores espessuras de células KHOS-N.

Usando a função de contador de célula, perfis de proliferação celular foram obtidas (Figura 2). Estas não apresentaram diferença significativa entre KHOS-A e células -N. Além disso, a célula tempo de duplicação pode ser estimada a partir da curva de proliferação (ou seja, 24-26 h), que também não mostrou diferenças significativas.

Figura 3A -D mostra o acompanhamento típico de KHOS-A e células -N em não-direcional (aleatório) movimento modo e as trajetórias correspondentes. A motilidade celular média (Figura 3E-F), velocidade de motilidade (Figura 3-H), distância de migração (Figura 3I-J)e a franqueza de migração (Figura 3 K-L) foram plotados versus tempo de gravação. Em comparação com células KHOS-N, KHOS-A células mostraram maior velocidade de motilidade, resultando em longa distância de motilidade e migração.

Figure 1
Figura 1: caracterização da morfologia da pilha. (A-B) Holografias representativas das células (A) e -N KHOS-A (B) por quantitativa fase de imagem. Barra de escala é que 191,4 µm. inserções no canto inferior direito mostram o perfil quantitativo de linha de espessura ótica para a linha azul desenhada nas imagens. (C-D) Imagens de QPI representante de segmentação celular para KHOS-A (C) e -N células (D). Barra de escala é de que 100 µm. células nas bordas foram excluídas para a quantificação. (E-G) Medida de espessura versus área para células individuais de KHOS-A (E) e -N células (F). Cada ponto representa uma célula individual (n = 200-300). O enredo de sobreposição (G) mostra dispersão significativamente diferentes padrões para KHOS-A e células -N. (H-M) Histogramas de espessura de célula (H-eu), área (J-K)e o volume de distribuição (L-M) para KHOS-A (H, J, L) e -N células (I, K, M). Clique aqui para ver uma versão maior desta figura.

Figure 2
Figura 2: caracterização de proliferação de células. O painel superior mostra a segmentação de célula representativo para a contagem do número de células. Barra de escala é de 100 µm. O painel inferior mostra a correspondente taxa de proliferação de célula calculada. Dados são apresentados como média ± desvio-padrão. Teste t de Student (não pareado, bicaudal) foi usado para análises estatísticas. Resultados do teste foram considerados significativos quando p < 0,05. Clique aqui para ver uma versão maior desta figura.

Figure 3
Figura 3: caracterização do movimento de célula. (A-B) Rastreamento de celular representante imagens para KHOS-À (A) e -N (B) células. Barra de escala é de 100 µm. Selected células alinham-se com cores diferentes. Motilidade celular, gravada em um 4 h, período de tempo é apresentada com a linha colorida correspondente. (C-D) Trajetórias de célula de KHOS-A (C) e -N (D) células plotagem do ponto de origem (0,0). Cada linha representa uma célula individual. KHOS-A células mostraram um padrão mais disperso, em comparação com células KHOS-N (n = 10). (E-L) Gravado parâmetros quantitativos durante o período de tempo investigado para movimento de célula de KHOS-A (E, G, I, K) e -N (F, H, J, L) de células, incluindo células de motilidade (E-F), velocidade de motilidade (G-H), distância de migração (I-J )e a franqueza de migração (K-L). Clique aqui para ver uma versão maior desta figura.

Subscription Required. Please recommend JoVE to your librarian.

Discussion

or Start trial to access full content. Learn more about your institution’s access to JoVE content here

Neste estudo, descrevemos um em vitro, não-invasivo e sem rótulo método usando QPI para caracterizar quantitativamente os fenótipos angiogênico e não-angiogênico das células humanas de osteossarcoma. Vários parâmetros celulares foram analisados simultaneamente por esse método integrado de alta produtividade, incluindo área de célula, espessura de célula, volume das células, taxa de proliferação, dobrando o tempo, franqueza de migração, velocidade de motilidade, migração e mobilidade.

Em comparação com os ensaios convencionais que avaliam a morfologia da célula e a célula comportamentos, esse método não só economiza tempo e mão de obra, mas também fornece informações mais precisas e detalhadas. Por exemplo, a localização do sistema QPI (dentro da incubadora de célula) reduz os distúrbios de mudanças ambientais tais como fotografar em um ambiente (temperatura e atmosfera)23. Além disso, espessura ótica célula e volume, convertido de mudança de fase, poderiam ser obtidas com QPI, Considerando que apenas a área de célula é medida pela célula tradicional processo de imagem. Esta característica do QPI gera informações mais detalhadas para comparações quantitativas dos fenótipos de célula diferente.

Densidade de semeadura adequada das células de interesse é fundamental para o método atual. Durante a fase de aquisição de imagens, as células são esperadas para ser menor do que uma monocamada confluente devido à limitação desta técnica de QPI coerente que aquisição de imagem só poderia ser realizada com painel de um foco, que pode perder informações parciais na z direção (ou seja, células sobrepostas). Além disso, caracterizações usando QPI limitam-se ao formato 2D, que não é o ideal para a invasão da célula na direção z na matriz extracelular. Múltiplos predefinidos focais são necessários para o desenvolvimento de metodologia QPI futuro.

Além de contagem de células, imagem latente QPI também fornece imagens informativas para estudar mitose celular sem adicionais rotulagem21,23,24. Enquanto a divisão celular foi reconhecida facilmente pela óbvia diminuição no volume e área da célula, a capacidade objectiva e quantitativamente definir e diferenciar as fases do ciclo celular para células individuais ainda tem que ser estabelecido. Esta capacidade significativamente facilitaria a pesquisa no que diz respeito a análise de células para a diferenciação de células-tronco, resposta de droga e detenção do ciclo celular.

Devido às vantagens de ser quantitativa, rótulo-livre e fácil de usar, esse método também pode ter aplicações clínicas úteis25,26,,27,28,29,30 . Por exemplo, este sistema poderia ser utilizado na caracterização de populações de células heterogêneas, incluindo células dormentes e ativas em tumores humanos. As diferenças morfológicas e comportamentais de célula caracterizada entre as células cancerosas dormentes e ativo potencialmente podem ser usadas para decifrar os mecanismos moleculares subjacentes a letargia do tumor em cânceres humanos.

Subscription Required. Please recommend JoVE to your librarian.

Disclosures

Não há conflitos de interesse declarados.

Acknowledgments

Os autores reconhecem com gratidão o apoio da Fundação de pesquisa do câncer de mama e a Advanced Medical Research Foundation.

Materials

Name Company Catalog Number Comments
T75 flask Corning, NY, USA 353136
6-well plates  Corning, NY, USA 3506
Dulbecco’s modified Eagle medium (DMEM) Thermo Fisher Scientific, MA, USA 11965092
Fetal bovine serum (FBS)  Atlanta Biologicals, GA, USA S11550
Penicillin Streptomycin Thermo Fisher Scientific, MA, USA 15140122
Phosphate buffered saline (PBS) Thermo Fisher Scientific, MA, USA 10010023
Beckman Z1 Coulter counter Beckman Coulter, IN, USA Z1 
HoloMonitor M4 Phase Holographic Imaging Phi AB, Lund, Sweden M4 Microscope
Hololid Phase Holographic Imaging Phi AB, Lund, Sweden PHI 8020
HStudioM4 Phase Holographic Imaging Phi AB, Lund, Sweden HStudioM4 Software

DOWNLOAD MATERIALS LIST

References

  1. Folkman, J. Angiogenesis in cancer, vascular, rheumatoid and other disease. Nature Medicine. 1, (1), 27-31 (1995).
  2. Hanahan, D., Folkman, J. Patterns and emerging mechanisms of the angiogenic switch during tumorigenesis. Cell. 86, (3), 353-364 (1996).
  3. Harper, J., Moses, M. A. Molecular regulation of tumor angiogenesis: mechanisms and therapeutic implications. EXS. (96), 223-268 (2006).
  4. Naumov, G. N., et al. A model of human tumor dormancy: an angiogenic switch from the nonangiogenic phenotype. Journal of the National Cancer Institute. 98, (5), 316-325 (2006).
  5. Fang, J., et al. Matrix metalloproteinase-2 is required for the switch to the angiogenic phenotype in a tumor model. Proceedings of the National Academy of Sciences of the United States of America. 97, (8), 3884-3889 (2000).
  6. Almog, N., et al. Transcriptional switch of dormant tumors to fast-growing angiogenic phenotype. Cancer Research. 69, (3), 836-844 (2009).
  7. Hu, J., et al. Gene expression signature for angiogenic and nonangiogenic non-small-cell lung cancer. Oncogene. 24, (7), 1212-1219 (2005).
  8. Harper, J., et al. Repression of vascular endothelial growth factor expression by the zinc finger transcription factor ZNF24. Cancer Research. 67, (18), 8736-8741 (2007).
  9. Jia, D., et al. Transcriptional repression of VEGF by ZNF24: mechanistic studies and vascular consequences in vivo. Blood. 121, (4), 707-715 (2013).
  10. Jia, D., Huang, L., Bischoff, J., Moses, M. A. The endogenous zinc finger transcription factor, ZNF24, modulates the angiogenic potential of human microvascular endothelial cells. FASEB journal: official publication of the Federation of American Societies for Experimental Biology. 29, (4), 1371-1382 (2015).
  11. Almog, N., et al. Prolonged dormancy of human liposarcoma is associated with impaired tumor angiogenesis. FASEB journal: official publication of the Federation of American Societies for Experimental Biology. 20, (7), 947-949 (2006).
  12. Almog, N., et al. Consensus micro RNAs governing the switch of dormant tumors to the fast-growing angiogenic phenotype. PloS One. 7, (8), e44001 (2012).
  13. Satchi-Fainaro, R., et al. Prospective identification of glioblastoma cells generating dormant tumors. PloS One. 7, (9), e44395 (2012).
  14. Almog, N., et al. Transcriptional changes induced by the tumor dormancy-associated microRNA-190. Transcription. 4, (4), 177-191 (2013).
  15. Gao, D., Nolan, D. J., Mellick, A. S., Bambino, K., McDonnell, K., Mittal, V. Endothelial progenitor cells control the angiogenic switch in mouse lung metastasis. Science. 319, (5860), New York, N.Y. 195-198 (2008).
  16. Folkman, J., Watson, K., Ingber, D., Hanahan, D. Induction of angiogenesis during the transition from hyperplasia to neoplasia. Nature. 339, (6219), 58-61 (1989).
  17. Popescu, G. Quantitative phase imaging of cells and tissues. McGraw-Hill: New York. (2011).
  18. Lee, K., et al. Quantitative Phase Imaging Techniques for the Study of Cell Pathophysiology: From Principles to Applications. Sensors. 13, (4), 4170-4191 (2013).
  19. Mir, M., Bhaduri, B., Wang, R., Zhu, R., Popescu, G. Quantitative Phase Imaging. Progress in Optics. 57, 133-217 (2012).
  20. Marrison, J., Räty, L., Marriott, P., O'Toole, P. Ptychography--a label free, high-contrast imaging technique for live cells using quantitative phase information. Scientific Reports. 3, 2369 (2013).
  21. Falck Miniotis, M., Mukwaya, A., Gjörloff Wingren, A. Digital holographic microscopy for non-invasive monitoring of cell cycle arrest in L929 cells. PloS One. 9, (9), e106546 (2014).
  22. Popescu, G., et al. Optical imaging of cell mass and growth dynamics. AJP: Cell Physiology. 295, (2), C538-C544 (2008).
  23. Guo, P., Huang, J., Moses, M. A. Characterization of dormant and active human cancer cells by quantitative phase imaging. Cytometry. Part A: The Journal of the International Society for Advancement of Cytometry. 91, (5), 424-432 (2017).
  24. Mir, M., Bergamaschi, A., Katzenellenbogen, B. S., Popescu, G. Highly sensitive quantitative imaging for monitoring single cancer cell growth kinetics and drug response. PloS One. 9, (2), e89000 (2014).
  25. Mir, M., Tangella, K., Popescu, G. Blood testing at the single cell level using quantitative phase and amplitude microscopy. Biomedical Optics Express. 2, (12), 3259-3266 (2011).
  26. Park, Y., et al. Measurement of red blood cell mechanics during morphological changes. Proceedings of the National Academy of Sciences of the United States of America. 107, (15), 6731-6736 (2010).
  27. Pham, H. V., Bhaduri, B., Tangella, K., Best-Popescu, C., Popescu, G. Real time blood testing using quantitative phase imaging. PloS One. 8, (2), e55676 (2013).
  28. Sridharan, S., Macias, V., Tangella, K., Kajdacsy-Balla, A., Popescu, G. Prediction of prostate cancer recurrence using quantitative phase imaging. Scientific Reports. 5, 9976 (2015).
  29. Park, H., et al. Measuring cell surface area and deformability of individual human red blood cells over blood storage using quantitative phase imaging. Scientific Reports. 6, 34257 (2016).
  30. Bishitz, Y., Gabai, H., Girshovitz, P., Shaked, N. T. Optical-mechanical signatures of cancer cells based on fluctuation profiles measured by interferometry. Journal of Biophotonics. 7, (8), 624-630 (2014).
Uma lapso de tempo, livre de rótulo, quantitativa fase estudo de células cancerosas humanas latentes e ativos de imagem
Play Video
PDF DOI DOWNLOAD MATERIALS LIST

Cite this Article

Huang, J., Guo, P., Moses, M. A. A Time-lapse, Label-free, Quantitative Phase Imaging Study of Dormant and Active Human Cancer Cells. J. Vis. Exp. (132), e57035, doi:10.3791/57035 (2018).More

Huang, J., Guo, P., Moses, M. A. A Time-lapse, Label-free, Quantitative Phase Imaging Study of Dormant and Active Human Cancer Cells. J. Vis. Exp. (132), e57035, doi:10.3791/57035 (2018).

Less
Copy Citation Download Citation Reprints and Permissions
View Video

Get cutting-edge science videos from JoVE sent straight to your inbox every month.

Waiting X
simple hit counter