This article describes a method for studying cellular metabolism in complex communities of multiple cell types, using a combination of stable isotope tracing, cell sorting to isolate specific cell types, and mass spectrometry.
Mammalian cell types exhibit specialized metabolism, and there is ample evidence that various co-existing cell types engage in metabolic cooperation. Moreover, even cultures of a single cell type may contain cells in distinct metabolic states, such as resting or cycling cells. Methods for measuring metabolic activities of such subpopulations are valuable tools for understanding cellular metabolism. Complex cell populations are most commonly separated using a cell sorter, and subpopulations isolated by this method can be analyzed by metabolomics methods. However, a problem with this approach is that the cell sorting procedure subjects cells to stresses that may distort their metabolism.
To overcome these issues, we reasoned that the mass isotopomer distributions (MIDs) of metabolites from cells cultured with stable isotope-labeled nutrients are likely to be more stable than absolute metabolite concentrations, because MIDs are formed over longer time scales and should be less affected by short-term exposure to cell sorting conditions. Here, we describe a method based on this principle, combining cell sorting with liquid chromatography-high resolution mass spectrometry (LC-HRMS). The procedure involves analyzing three types of samples: (1) metabolite extracts obtained directly from the complex population; (2) extracts of “mock sorted” cells passed through the cell sorter instrument without gating any specific population; and (3) extracts of the actual sorted populations. The mock sorted cells are compared against direct extraction to verify that MIDs are indeed not altered by the cell sorting procedure itself, prior to analyzing the actual sorted populations. We show example results from HeLa cells sorted according to cell cycle phase, revealing changes in nucleotide metabolism.
Högre organismer innehåller komplexa samhällen av olika celltyper som samverkar för att åstadkomma mer komplexa funktioner. Till exempel, tumörer innehåller inte bara cancerceller, men även fibroblaster, celler som utgör blodkärlen, och ofta immun cellinfiltrat 1; blod innehåller en komplex blandning av dussintals immunceller subtyper 2; och till och med odlade cellinjer kan bestå av multipla subpopulationer, såsom den luminala och basal subtyper av bröstcancerceller 3. Dessutom, distinkta celltyper som samexisterar kan uppvisa metabola "samarbete". Till exempel, i hjärnan, är astrocyter tänkt att omvandla glukos till laktat, som sedan "fed" till neuroner som oxiderar detta substrat 4; T-lymfocyter är i vissa sammanhang är beroende av intilliggande dendritiska celler som en källa till cystein 5; och cancerceller kan samarbeta med assoförbundna fibroblaster i tumörer 6. För att förstå den metaboliska beteendet hos sådana system, är det väsentligt att separera och mäta de metaboliska aktiviteterna av olika celltyper som är närvarande.
Överlägset mest använda metoden för att separera celltyper är fluorescensaktiverad cellsortering. Denna metod är brett tillämpbar, under förutsättning att celltypen eller tillståndet av intresse kan "märkas" med hjälp av fluorescerande antikroppar, uttryck av manipulerade fluorescerande proteiner, eller andra färgämnen. Ett alternativ är att initialt separata celltyper genom en cellsorterare, åter kultur de enskilda celltyper som erhållits, och utför sedan metabolismstudier av dessa kulturer 7. Detta är dock endast möjligt om den celltyp eller fenotyp är stabil i odlingsbetingelser, och kan inte fånga övergående beteende såsom cellcykeltillstånd, eller det metabola samarbete i co-kulturer. För sådana fall måste ämnesomsättning mätas direkt på sårted celler. Detta är en utmaning, eftersom cellsortering förfarande utsätter celler för påfrestningar som kan förändra deras metabolism 8, och vi är medvetna om endast ett fåtal studier som denna metod 9, 10. I synnerhet, har vi funnit att huvudmetaboliter såsom aminosyror kan läcka från celler som hålls i cellsortering buffert, så att mätningar av absoluta metabolit överflöd är inte längre tillförlitliga 11 (även om relativ jämförelse mellan sorterade fraktioner kan fortfarande vara värdefull).
För att kringgå dessa frågor, märker vi celler med stabila isotoper före sortering och fokusera på MID i cellulära metaboliter, snarare än metabolit bestånd. Eftersom MID bildas över längre tidsskalor, bör de påverkas mindre av kortvarig exponering för sorteringsvillkor. Vi kvantifiera MID använder fullscan högupplösande masspektrometri, vilket är tillräckligt känslig för att ge daTA på hundratals metaboliter som börjar från cirka 500.000 sorterade celler, som kräver ca 30-60 min av cellsortering tid. En jämförelse mellan en "mock sorteras" kontroll (celler passerade genom cellsorteringsinstrument utan grind någon specifik population) och metabolit extraktion direkt från odlingsskålen görs för att säkerställa att de observerade MID är representativa för dem i den ursprungliga kulturen. Beroende på valet av stabila isotopspårämnen kan olika metaboliska vägar studeras med denna metod.
Vår metod bygger på principen att MID i cellulära metaboliter spegla "historia" av metaboliska aktiviteter i en cell. Detta gör det möjligt att undersöka metaboliska aktiviteter i subpopulation av celler, eftersom de inträffade i den komplexa samhället av celler, före cellsorteringsproceduren. I kontrast, toppytorna för metaboliter skiljer sig markant mellan extrakt av sorterade celler och direkt extraktion från odlingsskålen 11. Delvis beror detta på att de olika kemiska k…
The authors have nothing to disclose.
The authors would like to thank Dr. Anas Kamleh for valuable help with optimizing mass spectrometry methods, and Annika von Vollenhoven for assistance with cell sorting. This research was supported by the Swedish Foundation for Strategic Research (grant no. FFL12-0220) and the Strategic Programme in Cancer Research (IR, RN); the Swedish Heart-Lung Foundation (CEW, HG); and Mary Kay Foundation (JW, MJ).
HBSS | Sigma | H6648 | |
INFLUX (inFlux v7 Sorter) | BD Biosciences | ||
U-13C-Glucose | Cambridge isotopes | 40762-22-9 / GLC-018 | |
U-13C,15N2-Glutamine | Cambridge isotopes | CNLM-1275-H-0.1 | |
Methanol (JT Baker), HPLC grade | VWR | BAKR8402.2500 | |
Ultrafree – MC – VV centrifugal Filters. Durapore PVDF 0.1 µm | Millipore | UFC30VV00 | |
Ultimate 3,000 UHPLC | Thermo Fisher scientific | ||
Q-Exactive Orbitrap Mass spectrometer | Thermo Fisher scientific | ||
Merk-Sequant ZIC HILIC column (150 mm x 4.6 mm, 5 µm) | Merck KGaA | 1.50444.0001 | |
Merk-Sequant ZIC HILIC guard column (20×2.1 mm) | Merck KGaA | ||
Acetonitrile Optima LC-MS, amber glass | Fisher Scientific | A955-212 | |
Milli-Q water | Millipore | Produced with a Milli-Q Gradient system | |
MYRSYRA 99.5% OPTIMA (Formic acid) | Fisher Scientific | 11423423 | |
X100 Screw Vial 1.5ml, 8-425 32×11.6mm,amber, 100 units | Thermo Fisher scientific | 10560053 | |
X100 LOCK SKRUV VITT PTFE PACKNING 8-425 (Screw caps) | Thermo Fisher scientific | 12458636 | |
ProteoMass LTQ/FT-Hybrid ESI Pos. Mode Cal Mix | Sigma-Aldrich | MSCAL5 | Calibration kit |
SNAKESKIN 10K MWCO | Thermo Fisher scientific | 88245 | |
Mathematica v.10 | Wolfram Research |