Análise de conteúdo de gotas lipídicas em leveduras de fissão e brotamento usando processamento automatizado de imagens

Os lipídios desempenham papéis cruciais na energia celular e no metabolismo do carbono, na síntese dos componentes da membrana e na produção de substâncias bioativas. O metabolismo lipídico é ajustado de acordo com as condições ambientais, a disponibilidade de nutrientes e a fase¹do ciclo celular. Nos seres humanos, o metabolismo lipídico tem sido ligado a doenças, tais como obesidade, diabetes tipo II e câncer². Na indústria, os lipídios produzidos por microrganismos, como leveduras, representam uma fonte promissora de combustíveis diesel renováveis³. As células armazenam lipídios neutros nas chamadas gotículas lipídicas (LDs). Estes corpos evolutivamente conservados são compostos de triacilgliceróis, ésteres de esterilo, monocamada fosfolipídica externa e proteínas associadas¹. Os LDs se originam no retículo endoplasmático, exercem dinâmicas de ciclo celular ou de fase de crescimento e são importantes para a homeostase lipídica celular¹. O número e a morfologia do LD podem ser usados como um proxy conveniente ao ensaio o metabolismo do lipido várias condições de crescimento ou ao selecionar um painel dos mutantes. Dada a sua natureza dinâmica, as técnicas capazes de analisar as propriedades dos LDs individuais são de particular interesse em estudos de metabolismo lipídico.

Várias espécies de leveduras têm sido usadas para descrever as vias metabólicas relacionadas a lipídios e sua regulação, ou usadas em biotecnologia para produzir compostos ou combustíveis interessantes¹. Além disso, para leveduras modelo, como a levedura brotamento Saccharomyces cerevisiae ou o fermento de fissão distante relacionados Schizosaccharomyces pombe, bibliotecas de deformação de exclusão de todo o genoma estão disponíveis que podem ser usados para alta taxa de transferência telas^4,5. Recentemente a composição e a dinâmica do LD foram descritas em S. pombe^{6, 7,8,9}, e os mutantes relativos ao metabolismo lipídico foram isolados no fermento modelo emergente Schizosaccharomyces japonicus¹⁰.

As técnicas numerosas estão disponíveis para estudar o índice e a dinâmica do LD. A maioria emprega algum tipo de coloração de LDs com corantes lipofílicos como o Nilo vermelho ou BODIPY 493/503. Este último apresenta espectros de excitação e emissão mais estreitos e especificidade aumentada em relação aos lipídios neutros (LDs) em oposição aos fosfolipídeos (membranas)¹¹. Métodos fluimétricos e de fluxo-citometria têm sido utilizados com sucesso em várias espécies fúngicas para descobrir genes e condições de crescimento que afetam o conteúdo lipídico do armazenamento^12,13,14,15. Embora esses métodos sejam adequados para aplicativos de alta taxa de transferência, eles não podem medir os números e a morfologia de LDs individuais nas células, o que pode diferir drasticamente entre as condições de crescimento e os genótipos. A dispersão coerente de Raman ou a microscopia holográfica digital são métodos Label-Free que produzem dados do LD-nível, mas exigem o equipamento caro especializado^16,17,18. A microscopia de fluorescência, de um lado, pode fornecer dados detalhados no índice do LD, ao utilizar instrumentos geralmente disponíveis e ferramentas de software da análise de imagem. Existem vários fluxos de trabalho de análise que apresentam vários graus de sofisticação e automação na detecção de células/LD a partir de dados de imagem, e são otimizados para tipos de células diferentes, como células metazoários com grandes LDS^{19,20 , 21}, ou leveduras de brotamento^17,22,23. Algumas dessas abordagens só funcionam em 2D (por exemplo, em imagens de projeção máxima), o que pode não conseguir descrever de forma confiável o conteúdo de LD celular. A nosso conhecimento, nenhumas ferramentas existem para a determinação do índice do LD e da morfologia dos dados microscópicos da levedura da fissão. O desenvolvimento de análises automatizadas e robustas de nível LD traria maior sensibilidade e maior poder estatístico, e forneceria informações ricas sobre o teor de lipídios neutros, idealmente em várias espécies de leveduras.

Desenvolvemos um fluxo de trabalho para análise de conteúdo de LD a partir de imagens de microscopia de fluorescência 3D de células de levedura. Células ao vivo são manchadas com BODIPY 493/503 e Cascade Blue dextrano para visualizar os LDs e determinar os limites das células, respectivamente. As células são imobilizadas em lâminas de vidro e submetidas à imagem de pilha z usando um microscópio de epifluorescência padrão. As imagens são então processadas por um pipeline automatizado implementado no MATLAB, um pacote amplamente utilizado (comercial) para análises estatísticas. O pipeline realiza pré-processamento de imagens, segmentação (células versus fundo, remoção de células mortas) e identificação de LD. Os dados ricos do LD-nível, tais como o tamanho do LD e a intensidade da fluorescência, são fornecidos então em um formato tabular compatível com as ferramentas de software principais da folha de cálculo. O fluxo de trabalho foi utilizado com sucesso para determinar o impacto da disponibilidade da fonte de nitrogênio no metabolismo lipídico em S. pombe²⁴. Agora Demonstramos a funcionalidade do fluxo de trabalho em s. pombe, s. japonicus e s. cerevisiae, usando condições de crescimento ou mutantes que afetam o conteúdo de LD celular.