我们描述了一种方法,自动细胞培养相结合的高含量的成像,可视化和量化多个细胞过程和结构,在高通量的方式。这种方法可以帮助在进一步的基因组功能注释以及确定疾病基因网络和潜在的药物靶点。
分子网络的建设和新型药物目标识别,基因组功能注释,作为一个十分紧迫的 1-4的问题需要加以解决的重要挑战。多元互补“组学”方法的遗传危险因素和底层的许多神经退行性疾病的致病机制提供了线索,但大多数研究结果仍然需要功能验证 5 。例如,最近的基因组关联研究帕金森氏病(PD),发现了许多疾病的风险因素的新位点,但潜在的致病变种(S)或致病机制尚不清楚6, 7。由于每个关联区域可以包含多个基因,每个表型与疾病相关的基因,采用传统的细胞生物学技术,功能评价,需要太长时间。
还有一个需要了解的分子网络链接它们所造成的表型的基因突变。据预计,疾病表型已中断的多重相互作用的结果。这些网络使用传统的分子生物学方法的重建工作将耗时。此外,来自独立研究的各个组件,还原论方法,网络预测可能会低估了网络的复杂性8。这低估,部分解释由于不良或有毒副作用的药品批准文的成功率很低。获得疾病相关的途径,使用HT / HC细胞筛选方法,并确定这些途径中的关键节点网络的角度来看,可能导致确定的目标是更适合的干预治疗。
高通量筛选(HTS)是一种理想的方法来解决这些问题9-12。但传统的方法是一维全以及细胞检测,用于简化STIC读数复杂的生物过程。他们无法同时在神经退行性疾病,如轴突运输赤字或改变形态属性13,14中观察到的许多表型量化。这种方法不能用于研究细胞过程或致病事件发生在细胞亚群的动态性质。要量化一个移动到多维表型等特点,被称为高内涵筛选(HCS)4, 15-17。 HCS是几个过程的细胞为基础的量化,同时,它提供了一个更详细的各种扰动的细胞反应的代表性,以高温超导相比。
HCS已超过19高温超导18,有许多优点,但进行高吞吐量(HT)技术含量高(HC)的神经元模型的屏幕是有问题的的,由于成本高,环境变化和人为错误。为了检测细胞反应,在“phenomics”规模使用HC成像之一,以减少偏差和错误,同时提高灵敏度和重复性。
在此我们描述了一个方法,准确,可靠地使用自动细胞培养20和HC成像在神经元细胞模型进行的shRNA屏幕。我们描述了我们如何使用这种方法来确定一个特定的蛋白质,DJ1,当突变导致常染色体隐性遗传性帕金森病 21调制器。
结合HC的影像与羟色胺的方法的多功能性,它可以准确地量化过多的表型。随后可利用的基因组,以推进我们的理解,参与疾病的发病机制的途径,以及找出潜在的治疗靶点。
半场/ HC细胞筛选系统,降低成本,结合强大的全基因组的工具来修改基因功能的可用性,半场/ HC屏幕成为在学术界司空见惯。该方法已被成功地应用于不同的领域,如确定31-33 9日 ,在癌症和胚胎发育 34-36的药物靶标研究,甚至已经破译37,38神经精神障碍的途径申请的潜力。但是这种制度的实施,需要经常服用至少6个月的时间和努力与流程优化的显著投资。所有步骤,如胰蛋白酶消化时间,移液速度和播种密度有所调整,以确保细胞健康和成长始终。防止细菌污染是每周清洁服务协议,在C自动细胞培养面临的最困难的挑战之一ombination与不断冲洗,用70%乙醇,无污染文化所必需的所有液态轴承线。这将是还需要改进的机器人,让其他文书,如共焦显微镜更高的分辨率和-80 ° C的复合存储冰柜可以集成,
也有需要解决的限制,提高灵敏,速度和实用工具,这种方法来研究基因网络和确定有关的基因,致病性的分子途径。
要进行半场/ HC屏幕,并确保可靠的数据收集,几个方面进行优化。首先,测量的可靠性是至关重要的,是依赖时的稳定性和检测的灵敏度。例如,上面所述的检测是适合小屏幕,但难以落实,在基因组范围内,由于图像采集前的数字处理所需的步骤。因此,人们将不得不构造稳定的细胞系,表达报告基因,这将允许直接成像,导致下降的变化,由于数量减少处理步骤。目前,设计,检测,准确地描绘和可靠的量化利益的表型是在HC筛选过程的主要瓶颈。
许多屏幕在使用不同的RNAi库,所有这一切都从脱靶效应,有限的基因沉默效率和不完整的基因组覆盖率遭受哺乳动物细胞进行。因此,图书馆需要作出更具体,更有力和有更好的覆盖。目前正在努力创造这样的它是希望这些努力会改善的HT / HC SCRE重复性 EN命中。
许多大型细胞屏幕的限制,他们是在神经母细胞瘤细胞进行的,因为他们可以通过基因操纵和培养大批相对容易。然而,在体外细胞培养模型的体内功能确定的“老人与海”的相关性值得商榷,尤其是大脑的高度专业化的细胞类型,形成了突触连接功能密集和复杂的网络,作为一个高度集成的单位组成。因此,它是常见的,点击确定使用上面描述的筛选方法,在使用其他技术的二次屏幕,并在更多的生理39个相关模型验证。为了提高翻译过程中的HCS识别点击,更具代表性和更复杂的模型,如原代细胞和分化的干细胞共培养系统,需要开发和适应半场/ HC方法。
ntent“>随着自动化的细胞培养和HC成像之一相结合可以迅速获得新的见解和神经元的功能如何确定哪些途径疾病的发展是重要的,从其他”组学“方法中生成的信息相结合的HCS / HTS数据,它会然后才有可能兴建的脑部疾病的系统生物学概述,从而有利于治疗的发展。The authors have nothing to disclose.
我们感谢继续支持和技术援助的伊娃Blaas汉密尔顿程序员和专家。这项工作得到了两个苏国投资补助(911-07-031和40-00506-98-10011),Prinses贝娅特丽克丝全宗Wetenschapsprijs 2009年和神经校园阿姆斯特丹,律政司司长是由TI制药支持:T5 – 207。
Name of reagent | Company | Catalogue Number |
AI.CELLHOST | HAMILTON | http://www.hamiltonrobotics.com/en-uk/applications/cellomics/ |
OPTI-MEM | INVITROGEN | 31985-054 |
RETINOIC ACID | SIGMA-ALDRICH | R2625 |
OMNITRAY PLATES | NUNC | 465219 |
96 WELL CULTURE PLATES | GRENIER | 655086 |
DJ1 N20 ANTIBODY | SANTA CRUZ | SC27004 |
BETA-III TUBULIN ANTIBODY | SIGMA-ALDRICH | T3952 |
MITOTRACKER CMXROS | INVITROGEN | M-7512 |
HOECHST-33342 | INVITROGEN | H1399 |
HYDROGEN PEROXIDE | SIGMA-ALDRICH | 216763-100ML |
TRYPSIN | INVITROGEN | 25050014 |
DULBECCO’S PHOSPHATE BUFFERED SALINE | INVITROGEN | 14190086 |
PROMEGA WIZARD MAGNESIL TFX | PROMEGA | A2380 |
SHRNA CLONES | OPEN BIOSYSTEMS | http://www.openbiosystems.com/RNAi/shRNALibraries/ TRCLibraryDetails/ |
CELLOMICS BIOAPPLICATIONS | THERMO-FISHER | http://www.thermo.com/hcs |