Summary

En metod för att mäta Metabolism i Sorterade subpopulationer av komplexa cell gemenskapernas Använda stabila isotopen Tracing

Published: February 04, 2017
doi:

Summary

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.

Abstract

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.

Introduction

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.

Protocol

1. Metabolit Extraktion Extraktion från skålen Kulturceller i en 6-brunnsplatta i triplikat i stabila isotopmärkta odlingsmedia + dialyse kosttillskott (serum eller andra tillväxtsupplement) tills cellerna blir 75% konfluenta. OBS: Här kultur HeLa-celler under 48 timmar i RPMI innehållande 40% U 13 C-glukos och 70% U 13 C, 15 N2-glutamin och 5% dialyserat FBS (fetalt bovint serum). Dialys FBS används för att bli av med de små molekylvi…

Representative Results

Som ett exempel, här beskriver vi ett experiment undersöker metabolismen av HeLa-celler sorterade enligt cellcykelfasen. Att märka ett stort antal centrala metaboliter både kol och kväve, odlade vi celler under 48 timmar med hjälp av U 13 C-glukos och U 13 C, 15 N-glutamin som spårämnen. För att få rika MID för validering experimentet här valde vi en blandning av 40% U 13 C-glukos och 70% U 13 C, 15 N2-glutamin…

Discussion

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…

Divulgaciones

The authors have nothing to disclose.

Acknowledgements

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).

Materials

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

Referencias

  1. Gregersen, P. K. Cell type-specific eQTLs in the human immune system. Nat. Genet. 44 (5), 478-480 (2012).
  2. Heppner, G. H. Tumor heterogeneity. Cancer Res. 44 (6), 2259-2265 (1984).
  3. Prat, A., et al. Characterization of cell lines derived from breast cancers and normal mammary tissues for the study of the intrinsic molecular subtypes. Breast Cancer Res. Treat. 142 (2), 237-255 (2013).
  4. Magistretti, P. J., Allaman, I. A Cellular Perspective on Brain Energy Metabolism and Functional Imaging. Neuron. 86 (4), 883-901 (2015).
  5. Angelini, G., et al. Antigen-presenting dendritic cells provide the reducing extracellular microenvironment required for T lymphocyte activation. Proc. Natl. Acad. Sci. U. S. A. 99, 1491-1496 (2002).
  6. Koukourakis, M. I., Giatromanolaki, A., Harris, A. L., Sivridis, E. Comparison of metabolic pathways between cancer cells and stromal cells in colorectal carcinomas: A metabolic survival role for tumor-associated stroma. Cancer Res. 66 (2), 632-637 (2006).
  7. Hollenbaugh, J. A., Munger, J., Kim, B. Metabolite profiles of human immunodeficiency virus infected CD4+ T cells and macrophages using LC-MS/MS analysis. Virology. 415 (2), 153-159 (2011).
  8. Richardson, G. M., Lannigan, J., Macara, I. G. Does FACS perturb gene expression. Cytom. Part A. 87 (2), 166-175 (2015).
  9. Moussaieff, A., et al. High-resolution metabolic mapping of cell types in plant roots. Proc. Natl. Acad. Sci. U. S. A. 110 (13), E1232-E1241 (2013).
  10. Johnson, C., et al. A metabolic signature of colon cancer initiating cells. Cancer Metab. 2, 32 (2014).
  11. Roci, I., et al. Metabolite Profiling and Stable Isotope Tracing in Sorted Subpopulations of Mammalian Cells. Anal. Chem. 88 (5), 2707-2713 (2016).
  12. Shapiro, H. . Practical flow cytometry. , (2003).
  13. Sakaue-Sawano, A., et al. Visualizing spatiotemporal dynamics of multicellular cell-cycle progression. Cell. 132 (3), 487-498 (2008).
  14. Noack, S., Wiechert, W. Quantitative metabolomics: A phantom. Trends Biotechnol. 32 (5), 238-244 (2014).
check_url/es/55011?article_type=t

Play Video

Citar este artículo
Roci, I., Gallart-Ayala, H., Watrous, J., Jain, M., Wheelock, C. E., Nilsson, R. A Method for Measuring Metabolism in Sorted Subpopulations of Complex Cell Communities Using Stable Isotope Tracing. J. Vis. Exp. (120), e55011, doi:10.3791/55011 (2017).

View Video