Este protocolo presenta una plataforma integrada de espectroscopia de masas (MS) de Raman que es capaz de lograr una resolución de una sola célula. La espectroscopia de Raman se puede utilizar para estudiar la respuesta celular a los medicamentos, mientras que la EM se puede utilizar para el análisis específico y cuantitativo de la toma de drogas y el metabolismo.
Se sabe que las células son inherentemente heterogéneas en sus respuestas a las drogas. Por lo tanto, es esencial que la heterogeneidad de una sola célula se tenga en cuenta en los estudios de descubrimiento de fármacos. Esto se puede lograr midiendo con precisión la plétora de interacciones celulares entre una célula y un medicamento a nivel de una sola célula (es decir, la toma de drogas, metabolismo, y el efecto). Este artículo describe una plataforma de espectroscopia ramópica de una sola célula y espectrometría de masas (MS) para monitorear los cambios metabólicos de las células en respuesta a los medicamentos. Usando esta plataforma, los cambios metabólicos en respuesta a la droga se pueden medir por espectroscopia Raman, mientras que el fármaco y su metabolito se pueden cuantificar utilizando espectrometría de masas en la misma célula. Los resultados sugieren que es posible acceder a información sobre la toma de drogas, metabolismo, y la respuesta a un nivel de una sola célula.
Las células responden de manera diferente a los cambios en su microambiente a nivel de una sola célula, un fenómeno llamado heterogeneidad celular1. A pesar de esto, los estudios actuales de descubrimiento de fármacos se basan en mediciones medias de las poblaciones celulares, que ofuscan información sobre subpoblaciones potenciales, así como variaciones de una sola célula2. Esta información que falta puede explicar por qué algunas células son más susceptibles a los medicamentos, mientras que otras son resistentes. Curiosamente, la falta de información de una sola célula sobre la respuesta a los medicamentos es una posible razón para el fracaso de los ensayos clínicos de fase II de fármacos3. Por lo tanto, para abordar este problema, las interacciones celulares con el medicamento (es decir, la admisión, el metabolismo y la respuesta) deben medirse a nivel de una sola célula.
Para lograr esto, hemos diseñado un sistema único en el que las células individuales vivas se examinan utilizando espectroscopia Raman sin etiquetas y luego se caracterizan aún más usando espectrometría demasas 4. La espectroscopia Raman proporciona una huella molecular del estado celular, un espectro complejo resultante de las contribuciones de muchas moléculas dentro de la célula. A pesar de esta complejidad, se puede considerar que las huellas dactilares de Raman reflejan la estructura y el metabolismo de toda una célula5,6. La espectroscopia de Raman sobresale en la medición de los estados celulares de una manera no invasiva y relativamente alta, lo que la hace útil para la detección y evaluación de la respuesta de medicamentos a nivel de una sola célula.
Por el contrario, la EM proporciona la sensibilidad y selectividad necesarias para medir la toma de fármacos a nivel de una sola célula. Dado que la EM es destructiva (la muestra [célula] se consume normalmente durante el análisis), integrarla con espectroscopia Raman no destructiva y sin etiquetas puede proporcionar un sistema sensible y de alto rendimiento. Esta plataforma combinada es capaz de proporcionar más información sobre la toma de drogas, metabolismo, y efectos a nivel de una sola célula.
Este manuscrito aclara un protocolo utilizado para estudiar las interacciones celulares con medicamentos a nivel de una sola célula utilizando cultivos in vitro mediante el uso de una plataforma Raman-MS integrada. Para ello, se utilizan como modelo células de carcinoma hepatocelular (HepG2) y tamoxifeno. Células HepG2 fueron elegidos porque toman tamoxifeno y metabolizan la droga, y se ven afectados simultáneamente debido a sus efectos hepatotóxicos. En este manuscrito se utilizan dos estados: células tratadas con drogas frente a células no tratadas (control).
En este manuscrito, se eligió un caso simple en el que las células HepG2 estaban expuestas (o no) al tamoxifeno. Se demuestra que la capacidad de un sistema de espectroscopia y espectrometría de masas de Raman monitorea los efectos del tamoxifeno en las células. La espectroscopia de Raman permitió la identificación de biomarcadores potenciales que reflejaban una respuesta general de células individuales a la exposición a fármacos. Se observó cierta heterogeneidad entre células individuales, lo que sugiere que algunas células no respondieron a la exposición a los medicamentos. Por otro lado, LSC-MS fue capaz de realizar un análisis específico de la droga y su metabolito a nivel de una sola célula, en el que se observó un alto grado de heterogeneidad en la droga y su abundancia de metabolitos. Esta heterogeneidad ayuda a explicar por qué algunas células se ven afectadas por la droga, mientras que otras aparentemente no lo son, a pesar de las células que provienen de una población supuestamente uniforme12.
Entre aspectos particulares de esta técnica que requieren atención, es importante evaluar la calidad de la configuración del microscopio y el procesamiento de la señal para garantizar la reproducibilidad de los datos. Si el preprocesamiento de los espectros se realiza cuidadosamente, las variaciones de la señal deben maximizarse al máximo local de cada pico. Por el contrario, la línea base y el borde de los espectros deben superponerse entre las condiciones celulares probadas. Otro aspecto importante es el modelo multivariado utilizado para investigar las diferencias entre los tratamientos. Uno debe evaluar cuidadosamente los modelos y los parámetros del modelo para asegurar un análisis preciso y preciso. Una ventaja del modelo PLS, a diferencia de las redes neuronales, es que permite el acceso a los pesos asociados con cada longitud de onda (desplazamientos Raman) que distinguen mejor las condiciones probadas por el modelo.
A pesar de la espectroscopia de Raman que discrimina con éxito la respuesta del fármaco, cabe destacar que esta técnica es limitada en su uso para proporcionar interpretación biológica. Esto se debe principalmente a la complejidad de la señal espectral, que abarca una mezcla de miles de moléculas. Por lo tanto, se requiere una investigación adicional para evaluar las variaciones sistemáticas entre las intensidades espectrales de Raman y las variaciones en las concentraciones de fármacos. Además, se requieren estudios similares de otras líneas celulares para evaluar la generalización de biomarcadores espectrales asociados con el tamoxifeno.
Además, puede ser de interés realizar mediciones de tejidos vivos para evaluar la farmacodinámica y estudiar cómo los medicamentos penetran y fluyen dentro de cada célula. Además, cabe señalar que el paso de muestreo en LSC-MS depende en gran medida de la habilidad del operador. Parámetros como la resolución espacial, la posición de la celda dentro del capilar después del muestreo y la resistencia al rendimiento dependen toquemente del operador, lo que limita la adopción a gran escala de LSC-MS. Aunque, los sistemas de muestreo automatizados pueden aliviar este problema. Además, mientras que LSC-MS sobresale en el muestreo de células adherentes o flotantes en sus estados nativos, funciona más mal en el muestreo de células incrustadas en secciones de tejido. Esto se debe a la tendencia de la punta capilar de muestreo a romperse si la densidad de la muestra es alta. Por lo tanto, otro enfoque como la sonda única puede ser más adecuado en tales casos14,15.
Puesto que las células utilizadas aquí se muestrean en condiciones ambientales con una preparación mínima de la muestra, LSC-MS se puede integrar fácilmente con otras tecnologías, como lo demuestra su integración con Raman en este protocolo. Otra integración similar con la holografía 3D ha permitido lograr la cuantificación absoluta de metabolitos celulares en el nivel subcelular16. Además, la integración con la citometría de flujo ha permitido el descubrimiento de biomarcadores metabólicos en células tumorales circulantes únicas de pacientes con cáncer de neuroblastoma17,18.
En el futuro, debido al creciente interés reciente en combinar conjuntos de datos de las modalidades de imagen19, también puede ser de interés estudiar las variaciones sistemáticas entre las señales Raman y los resultados de la espectrometría de masas (así como otros métodos de ómica) mediante el uso de enfoques computacionales integradores. Curiosamente, ya hemos encontrado varias correlaciones lineales débiles pero significativas entre las intensidades de los picos de Raman identificados por las puntuaciones VIP y la abundancia de tamoxifeno o su metabolito a nivel de una sola célula identificado por MS4. Estos datos pueden sugerir una relación metabólica entre los perfiles de EM y los espectros de Raman y la posibilidad de predecir estos valores.
The authors have nothing to disclose.
Los autores agradecen a Toshio Yanagida por su apoyo y los fondos colaborativos internos rikEN atribuidos al Dr. Arno Germond.
0.1% penicillin-streptomycin | Nacalai Tesque | 09367-34 | |
35mm glass bottom grid dish | Matsunami | ||
4-Hydroxy Tamoxifen standard | Sigma-Aldrich | 94873 | |
532 nm diode pumped solid-state laser | Ventus, Laser Quantum | ||
BIOS-L101T-S motorized microscope stage | OptoSigma | ||
CT-2 cellomics coated sampling capillaries | HUMANIX | ||
d5-Tamoxifen standard | Cambridge Isotope Laboratories | ||
Dimethyl sulfoxide LC-MS grade | Nacalai Tesque | D8418 | |
Dulbecco's Modified Eagle's medium | Sigma-Aldrich | D5796 | |
Eppendorf GELoader tips | Eppendorf | ||
fetal bovine serum | Hyclone laboratories | SH3006603 | |
FluoroBrite DMEM | Thermo Fisher Scientific | ||
Formic acid LC-MS grade | Sigma-Aldrich | 33015 | |
HepG2 cell line (RCB1886) | RIKEN cell bank center | RCB1886 | |
MC0-19A1C Incubator | Sanyo Electric Co. | MC0-19A1C | |
Methanol LC-MS grade | Sigma-Aldrich | 1060352500 | |
MMO-203 3-D Micromanipulator | Narshige | MMO-203 | |
NA:0.95, UPL40 water-immersion Olympus objective lens | Olympus | ||
Nanoflex nano-ESI adaptor | Thermo Fisher Scientific | ES071 | |
On-stage incubator | ibidi | ||
Pierce LTQ Velos ESI calibration solution | Thermo Fisher Scientific | 88323 | |
PIXIS BR400 cooled CCD camera | Princeton Instruments | ||
Q-Exactive Orbitrap | Thermo Fisher Scientific | ||
Rat-tail collagen coating solution | Cell Applications Inc. | ||
Tamoxifen standard | Sigma-Aldrich | 85256 |