ラマン分光法は、生きた細胞、組織工学の構造とネイティブの組織の非接触、ラベルフリー解析に適した手法です。ソース固有のスペクトル指紋が生成され、多変量解析を用いて分析することができます。
細胞や組織文化を監視するための非破壊、非接触でラベルフリー技術は、生物医学研究の分野で必要とされる1-5しかし、現在利用可能なルーチンの方法は処理ステップを必要とし、サンプルの整合性を変更します。ラマン分光法は、さらなる処理ステップを必要とせずに生物学的試料の測定を可能にする高速な方法です。このレーザーベースの技術は、単色光の非弾性散乱を検出する6すべての化学物質の振動は、特定のラマンバンド(cm -1で波数)に割り当てられているように、各生物試料がその固有の生化学的組成に起因する典型的なスペクトルパターンを備えています7。 –ラマンスペクトル内の9、ピーク強度が存在する分子の結合の量と相関する。スペクトルデータセットの1の類似点と相違点が多変量解析(例えば、主成分分析(PCA))を用いることにより検出することができます10 </suP>
ここでは、生きた細胞とネイティブ組織のラマン分光法を実行します。細胞は、いずれかのガラスボトムディッシュに播種し、測定する前に、正常な細胞培養条件(37℃、5%CO 2)の下で懸濁状態で保持されます。ネイティブの組織は、4°C、測定前に食塩水(PBS)を緩衝解剖し、リン酸塩に格納されています。我々の実験設定に応じて、我々は、どちらの細胞核や、エラスチンやコラーゲンなどの細胞外マトリックス(ECM)タンパク質に焦点を当てた。すべての研究のために、30細胞やECM内で関心のある30のランダムな点の最小値が測定されます。データ処理の手順は、背景差分法と正規化が含まれています。
ラマン分光法は、ネイティブの組織内のin vitroで培養細胞やECMタンパク質など細胞内などの生体試料を分析するのに適したツールです。ここでは11,15,16、我々は、この非接触では、ラベルフリー技術ができることを実証異なる細胞型の差別ともっぱらこれらの生物学的サンプルの本質的な生体分子の組成に基づいてのECMタンパク質分解の検出。
ラマン分光法の主な利点は、非侵襲的にその結果のラマンスペクトルで、サンプルの生化学的指紋を定量化する能力である。水からのラマン散乱が弱いのと同様の情報が得られる赤外分光法とは対照的に、ラマンスペクトルは、水性試料から収集することができます。さらに、ラマン分光法は、単に単色光の後方散乱の検出に基づいています。したがって、試料処理前に測定をする必要はありません。これらの属性はRaを作る男分光in vivoイメージングアプリケーションの潜在的な有望な代替。それは速く有効になり、我々の実験で利用したのと同じ振動信号に基づいてデータのより敏感なので、この買収に関しては、コヒーレント反ストークスラマン分光(CARS)は非常に興味深い技術です。多誘起蛍光を含む15,16その他の代替方法と第二高調波発生イメージングが以前に非侵襲的に、または最小限の生体試料を監視するために適していることが実証されている17。しかし、これらの画像診断法は、非常に高いコストが関連付けられており、自家蛍光を発生する分子に限定されています。さらに、ラマン分光は、従来の光学顕微鏡と組み合わせることは簡単です。これらの特性は、ラマン分光法の生理的環境での生体試料を研究する貴重なツールとなっています。
私たちのラマン分光の現在の制限の一つは、設定高開口数対物レンズ(NA = 1.2)で作成された比較的小さなレーザーフォーカス(250nmで半値全幅(FWHM)の横、700 nmのFWHM軸)。高開口数の高い信号対雑音比で得放出されるラマン光の良い量をカバーすることができますが、高NAは、通常細胞よりもはるかに小さいサンプル内のわずかなコレクションのフォーカスを生成します。異なる細胞のラマンスペクトルを比較するために、代表的なスペクトルのコレクションは、小さな焦点領域で得ることが困難である、が不可欠である。この問題を解決するために、我々は平均して代表的なスペクトルに得たスペクトルで得られた細胞内のさまざまなポイント(=ラマン分光マッピング)において、信号収集を自動化するプロセスに取り組んでいます。さらに、この技術は、細胞内のタンパク質の分布、例えば、特定のラマンバンドの分布の概要を提供します。
Biologicalサンプルは非常に複雑であり、収集されたラマンスペクトルに寄与する生体分子の不均一な混合物で構成されています。したがって、スペクトルパターンは非常に複雑であり、ラマンスペクトル内の分子の単一のタイプの監視は、さまざまな分子信号の重なりで達成することは困難である。さらに、サンプルの本質的な蛍光が弱いラマン信号の貴重な情報をマスクする可能性があります。興味深いことに、私たちの以前の研究のいくつかで、我々は適切な分析ツールを使用して、セルタイプ(MSCおよび線維芽細胞)の間の主な差別化要因としてのラマンスペクトルの蛍光を同定した13我々はまた、全体的なラマン信号強度の変化として役立つことができることが確認さ大動脈弁尖のECM内のコラーゲンとコラーゲンの繊維の状態のインジケータ。9しかし、これらの組織においてエラスチンの状態を分析するとき、我々は同様の結果を検出することができませんでした。結果で述べたようにのセクションでは、我々は唯一のネイティブコントロールと比較した場合、エラスターゼ処理したサンプルでは、特定のラマンバンドの変化を検出することができました。我々は予想通り酵素処理したサンプルの全体的なラマン信号の減少を見ませんでした。これらの観察結果は、先行研究に見られるように明確なクラスター形成を明らかにしなかったスコアプロットになりました。これとは対照的に9は 、酵素処理の影響はPCAの結果内で検出可能であった。我々は2つのECMタンパク質、エラスチンとコラーゲンの間にこれらの不一致が形態の違いや異なる酵素分解プロセスに基づいていることを前提としています。大動脈弁尖の中で、コラーゲンが豊富なゾーン(線維)が原因に緩めになる連続層であるエラスチンは、ゾーンを含むことにより酵素処理は、(ventricularis)エラスターゼ( 図4)への暴露後に断片化して表示されるネットワーク構成を持っています。単一のスポット測定には、したがって、appropriませんでしたエラスチンのネットワーク内でこのような小さな破裂を検出するために食べました。ここでは、組織のラマンマッピングは、ネットワークの故障を識別するために役立つだろう。
生体試料のラマン分光法の更なる課題は、測定時間を削減することです。解決策の一つは、生物学的サンプルは写真の損傷に影響されません限りに適しているレーザパワーを、増大させることである。私たちの現在の実験のすべては、基礎研究に焦点を当てて証明の原理研究であるが、我々の全体的な目標は、再生医療(組織工学製品の例:品質管理)などの臨床応用のためにラマン分光法を実装することで、事前に移植移植のモニタリングと癌の診断。
The authors have nothing to disclose.
私たちは、原稿の彼の有益な助言のための彼の技術サポートとシャノンリーLayland(フラウンホーファーIGB両方シュトゥットガルト)のステファン·コッホに感謝します。この作業は、財政的にフラウンホーファー研究機構とBMBF(KS-Lの両方)の誘致プログラムによってサポートされていました。
Name of the reagent | Company | Catalogue number | Comments |
elastase | Worthington | LS006363 | |
anti-elastin antibody | Sigma | HPA018111 | 1:75; citrate buffer |
PBS | Lonza | 17-512F | |
glass bottom dishes | Greiner BioOne | 627860 | |
The Unscrambler | CAMO | ||
Opus | Bruker |