Dieses Papier stellt Methoden für den Anbau von Herzmyozyten mit verschiedenen Formen, die verschiedene Pathologien darstellen, und das Sortieren dieser anhaftenden Herzmyozyten basierend auf ihrer Morphologie auf einer einzelnen Zellebene. Die vorgeschlagene Plattform bietet einen neuartigen Ansatz für hohe Durchsatz- und Arzneimittelscreenings für verschiedene Arten von Herzinsuffizienz.
Verschiedene Arten von Herzhypertrophie wurden mit einem erhöhten Volumen von Herzmyozyten (CMs) verbunden, zusammen mit Veränderungen in der CM-Morphologie. Während die Auswirkungen des Zellvolumens auf die Genexpression bekannt sind, sind die Auswirkungen der Zellform nicht gut verstanden. In diesem Artikel wird eine Methode beschrieben, die entwickelt wurde, um die Auswirkungen der CM-Morphologie auf die Genexpression systematisch zu analysieren. Es beschreibt die Entwicklung einer neuartigen einzelzelligen Fangstrategie, der dann eine einzellige mRNA-Sequenzierung folgt. Es wurde auch ein mikrogemusterter Chip entwickelt, der 3000 rechteckige Fibronectin-Mikromuster enthält. Dadurch ist es möglich, CMs in unterschiedlichen Längen-Breiten-Seitenverhältnissen (AR) anzubauen, die verschiedenen Arten von Herzinsuffizienz (HF) entsprechen. Das Papier beschreibt auch ein Protokoll, das entwickelt wurde, um einzelne Zellen aus ihrem Muster zu holen, indem sie eine halbautomatische Mikropipetting-Zellauswahl verwenden und sie einzeln in einen separaten Lysepuffer injizieren. Dies hat es ermöglicht, die Transkriptome einzelner CMs mit definierten geometrischen Morphotypen zu profilieren und sie nach einer Reihe normaler oder pathologischer Bedingungen zu charakterisieren: hypertrophe Kardiomyopathie (HCM) oder Nachlast/Konzentrat versus dilatierte Kardiomyopathie (DCM) oder Vorspannung/Exzentrik. Zusammenfassend stellt dieses Papier Methoden zum Anbau von CMs mit unterschiedlichen Formen dar, die verschiedene Pathologien darstellen, und diese anhaftenden CMs basierend auf ihrer Morphologie auf einer Einzelzellebene zu sortieren. Die vorgeschlagene Plattform bietet einen neuartigen Ansatz für hohe Durchsatz- und Arzneimittelscreenings für verschiedene Arten von HF.
Nach Angaben der Weltgesundheitsorganisation ist Herz-Kreislauf-Erkrankungen (CVD) weltweit eine der Hauptursachen für Morbidität und Mortalität. CVD wirkt sich dramatisch auf die Lebensqualität der Menschen aus und hat enorme sozioökonomische Auswirkungen. Kardiomyopathien, wie HCM und DCM, sind primäre Erkrankungen des Herzmuskels und Die Hauptursachen für HF wurden mit hoher Morbidität und Mortalität in Verbindung gebracht. Es gibt viele Ursachen für HF, einschließlich Umweltauswirkungen, wie Infektionen und Exposition gegenüber Toxinen oder bestimmten Medikamenten8. HF kann auch durch genetische Veranlagung verursacht werden, nämlich Mutationen9. Es wird angenommen, dass die Veränderungen in der genetischen Zusammensetzung, die extrazelluläre Matrix (ECM) Moleküle beeinflussen, Integrine oder zytoskelettale Proteine für beeinträchtigte Mechanosensation und verschiedene Arten von Herzerkrankungen verantwortlich sein könnte10.
Das Hauptmerkmal von HCM ist unerklärliche Hypertrophie der linken Ventrikle11, und manchmal der rechten Ventrikle12, und dies stellt häufig mit überwiegender Beteiligung des interventrikulären Septums. HCM ist auch durch diastolische Dysfunktion und Myozyten-Disarray und Fibrose13gekennzeichnet. In den meisten Fällen wird der kontraktile Apparat des Herzens durch Mutationen in sarkomerischen Proteinen beeinflusst, was zu einer erhöhten Kontraktilität der Myozyten14führt. Im Gegensatz dazu ist DCM durch Diedilatation einer oder beider Ventrikel gekennzeichnet und hat eine familiäre Ätiologie in 30% bis 50% der Fälle15. DCM betrifft eine breite Palette von zellulären Funktionen, was zu einer beeinträchtigten Kontraktion der Myozyten, Zelltod und fibrotische Reparatur16.
Genetik hat gezeigt, dass bestimmte Arten von Mutationen einzelne CMs zwingen, während HCM3spezifische Formmerkmale anzunehmen, nämlich quadratische Zellen mit einer Länge:Breite AR, die fast gleich 1:14 (AR1) ist. Dasselbe gilt für DCM, mit länglichen Zellen mit einem AR, der fast gleich 11:1 (AR11) ist. Darüber hinaus kann HF durch erhöhte Nachbelastung (z.B. bei Bluthochdruck) verursacht werden. In diesen Fällen zwingen hämodynamische Anforderungen CMs, quadratische Formen gemäß dem Laplace-Gesetz zu übernehmen, und die AR ändert sich von 7:15 (AR7) auf 1:16,7. HF kann auch durch eine Erhöhung der Vorspannung verursacht werden (z.B. bei Bedingungen, die zu einer Volumenüberlastung führen). In diesem Fall erzwingen die biophysikalischen Einschränkungen die Dehnung der CMs, und die AR ändert sich von 7:1 auf 11:1.
Die Signalaktivität an Membranen hängt von globalen Zellgeometrieparametern wie der zellulären AR, der Größe, der Membranoberfläche und der Membrankrümmung18ab. Wenn neonatale Ratten-CMs auf Substraten plattiert wurden, die gemustert wurden, um die Zellen in einer bestimmten Länge zu beschränken: Breite AR, zeigten sie die beste kontraktile Funktion, wenn die Verhältnisse ähnlich wie die Zellen in einem gesunden Erwachsenenherz waren. Im Gegensatz dazu schnitten sie schlecht ab, wenn die Verhältnisse denen von Myozyten in versagenden Herzen ähnlich waren19. In den frühen Stadien der Hypertrophie werden die Zellen breiter, was sich in einer Zunahme des Querschnittsbereichs widerspiegelt. HF tritt in den späteren Stadien der Hypertrophie auf und Zellen erscheinen in der Regel ländiert. Daher ist es nicht verwunderlich, dass in vivo Rattenmodelle der chronischen Hypertrophie eine Zunahme der linken ventrikulären Myozytenlänge von etwa 30%20berichtet haben, aber erwachsene CMs aus transgenem Mausmodell, die akut mit hypertrophen Reizen in vitro behandelt wurden, zeigten ähnliche Erhöhungen der Zellbreite statt21.
Die einzellige RNA-Sequenzierung, die eine präzise Analyse des Transkriptoms einzelner Zellen ermöglicht, revolutioniert derzeit das Verständnis der Zellbiologie. Diese Technologie war die bevorzugte Methode, wenn es darum ging, die Frage zu beantworten, wie einzelne Zellformen die Genexpression beeinflussen. Wir verglichen einzelne Zellen mit verschiedenen Formen, insbesondere mit ARs von 1:1, 7:1 oder 11:1. Dies geschah durch Aussaat der neonatalen ventrikulären CMs der Neonatalen Ratte auf einen speziell entwickelten Chip, der mit den fibronectinbeschichteten Mikromustern2 mit definierten ARs von 1:1, 7:1 oder 11:1 gefüllt wurde. Die Mikromuster wurden mit Photolithographie-Technologie hergestellt. Die Mikromuster wurden mit Fibronectin beschichtet, umgeben von zytophober Oberfläche. Daher werden CMs die definierte AR von Mikromustern anbringen, verteilen und erfassen, indem sie ausschließlich auf dem Fibronectin-Substrat wachsen und gleichzeitig den zytophoben Bereich vermeiden. Die Mikromuster sind nicht in einem gut geformten Format. Stattdessen liegt der Fibronectinspiegel genau auf der gleichen Höhe des umgebenden zytophoben Bereichs. Dies bot ähnliche Bedingungen wie wachsende Zellen in einer Petrischale, da es keinen Stress von den umliegenden Wänden gibt. Darüber hinaus ist die Oberfläche von Mikromustern mit unterschiedlichen ARs gleich.
Es gab zwei besonders wichtige Aspekte des experimentellen Designs, die zur Verwendung von einzelliger RNA-Sequenzierung anstelle von Bulk-RNA-Sequenzierung führten. Erstens können nur wenige Prozente der Mikromuster von einer einzelnen Zelle belegt werden. Zweitens, manchmal besetzt eine einzelne Zelle die Mikromusteroberfläche nicht vollständig. Einzelne Zellen, die eine Mikromusteroberfläche vollständig abdecken, müssen für die einzellige RNA-Analyse ausgewählt werden. Da nur eine Untergruppe der plattierten Zellen auf einem Chip beide Kriterien erfüllte, war es nicht möglich, einfach den gesamten Chip zu versuchen und alle Zellen für die Massen-RNA-Sequenzierung zu sammeln. Qualifizierte Zellen mussten einzeln mit einem halbautomatischen Zellenwähler ausgewählt werden.
Es bleibt derzeit nicht bekannt, ob DIE CM-Form allein einen intrafunktionalen Einfluss auf das myokarde Syncytium hat. Der Hauptzweck der in diesem Papier vorgeschlagenen Methoden war die Entwicklung einer neuartigen Plattform, um zu untersuchen, ob die Zellform an sich einen Einfluss auf das Transkriptom17hatte. Obwohl sich In-vitro-Studien von In-vivo-Studien unterscheiden, bestand der Zweck dieser Studie darin, die Wirkung verschiedener Zellformen auf die Genexpression zu untersuchen, wobei zu berücksichtigen war, dass der Vergleich von Zellen mit verschiedenen Formen in vivo äußerst anspruchsvoll ist. Diese Experimente wurden von Kuo et al.19inspiriert, die einen ähnlichen Ansatz verfolgten und berichteten, dass sie Veränderungen der physiologischen Parameter aufgrund von Veränderungen in der Zellform beobachteten.
Diese Studie verwendete eine einzellige RNA-Sequenzierung, eine neuartige und leistungsstarke Technologie, die das Transkriptom einzelner Zellen detektieren kann. Es wurde mit einem innovativen Ansatz zur Kultivierung einzelner CMs kombiniert, so dass sie unterschiedliche ARs anwandten, die andernfalls nur in vivo hätten beobachtet werden können.
Die Studie hatte einige Einschränkungen. Zum Beispiel mussten neonatale CMs verwendet werden, um verschiedene Morphotypen zu erzeugen, da es außerordentlich schwierig ist, genügend vitale Erwachsenen-CMs für 72 Stunden in definierten Formen zu kultitogen. Darüber hinaus wurden CMs 72 Stunden ex vivo kultiviert, was sich auf das Genexpressionsmuster ausgewirkt haben könnte. Diese Kultivierung war jedoch notwendig, damit die Zellen spezifische Morphotypen bilden konnten. Darüber hinaus wurden nur einzelne Zellen, die mononukleiert waren und das Fibronectin-Mikromuster vollständig bedeckten, für die Sortierung ausgewählt. Gemusterte Zellen auf jedem Chip müssen nur in einer Sortierungsrunde sortiert werden. Schließlich wurden etwa 50 Zellen, das ist etwa ein Drittel der ausgewählten Zellen erfolgreich von jedem Chip aufgenommen. Es gibt zwei Gründe, die die Anzahl der erfolgreich ausgewählten Zellen einschränken. Erstens waren einige Zellen zu eng am Fibronectin-Muster befestigt und der Pickup-Flow war nicht gewaltsam genug, um sie erfolgreich aufzunehmen. Zweitens, durch die Trypsin-Behandlung, die Anhaftung zwischen einigen Zellen und Fibronectin wurde zu locker. Folglich wurden diese Zellen von ihren Fibronectin-Mikromustern weggedrückt, als sich die Mikrokapillare ihnen näherte, und sie wurden nicht aufgenommen. Die Autoren behaupten nicht, dass dieses Setup das gleiche wie eine in vivo-Umgebung ist, aber es erwies sich als ein praktikabler Ansatz, um die Forschungsfrage zu beantworten.
Die vorgeschlagene Methode ist auf verschiedene Zelltypen anwendbar (z. B. für hiPS-CMs). Die folgenden Faktoren sollten jedoch optimiert werden, um andere Zelltypen zu untersuchen. Geeignete ECM-Klebstoffmoleküle zur Befestigung des spezifischen Zelltyps sollten zur Beschichtung der Mikromuster verwendet werden. Die Geometrie der Mikromuster sollte entsprechend der Studienfrage und dem Zelltyp geändert werden. Die Kultivierungszeit kann auf der Grundlage der Studienfrage geändert werden. Das Ablösungsreagenz und seine Inkubationszeit sollten exakt für den Studienzelltyp optimiert werden. Zum Beispiel kann Accutase anstelle von TryplE zur Ablösung embryonaler und neuronaler Stammzellen verwendet werden. Die Öffnungszeitparameter der Ventile sollten überprüft werden, um Zellen erfolgreich, aber schonend zu pflücken. Zusammenfassend haben wir eine neuartige Plattform entwickelt, um die Zellform zu untersuchen, die eine wertvolle Ressource für Forscher auf diesem Gebiet darstellen kann. In diesem Zusammenhang haben wir einen experimentellen Ansatz entwickelt, der in vitro charakteristische Formen nachahmte, die CM in vivo durch hämodynamische Einschränkungen auferlegt wurden, um das Zusammenspiel zwischen zellulärer Architektur und Genexpression zu identifizieren. Wir berichten auch über die Entwicklung einer neuartigen Plattform zur Untersuchung von HF in vitro und die Identifizierung der Zellform als einen starken Determinanten der Genexpression. Dies ist eine neuartige Beobachtung mit weitreichenden Auswirkungen auf Biologie und Medizin.
The authors have nothing to disclose.
nichts.
2100 Bioanalyzer Instrument | Agilent Technologies | G2939BA | Automated electrophoresis analyzer |
Anti-Red Blood Cell MicroBeads | Miltenyi Biotec | 130-109-681 | |
Axio Observer microscope | Zeiss | Z1 | Inverted microscope |
Betaine solution (5 M) | Sigma-Aldrich, MERCK | B0300 | |
CellSorter | CELLSORTER | https://www.singlecellpicker.com/ | Cell picker |
CYTOOchamber | CYTOO | 30-010 | Custom-designed chip |
CYTOOchip | CYTOO | 10-950-00-18 | Chamber |
DMEM | Thermo Fisher Scientific | 31966-021 | high glucose, GlutaMAX Supplement |
dNTP mix (25 mM) | Thermo Fisher Scientific | R1122 | |
Donkey Anti-Mouse IgG Alexa Fluor 488 | Abcam PLC | ab150105 | |
DTT (100 mM) | Thermo Fisher Scientific | 18064071 | |
ERCC RNA Spike-In Mix | Thermo Fisher Scientific | 4456740 | |
Fetal Bovine Serum | Thermo Fisher Scientific | 10082-147 | |
Fibronectin | Sigma-Aldrich, MERCK | F4759 | |
gentleMACS C Tube | Miltenyi Biotec | 130-093-237 | Rotor-cap tube |
gentleMACS Octo Dissociator with Heaters | Miltenyi Biotec | 130-096-427 | Dissociator with heater |
Greiner CELLSTAR Petri dish | Sigma-Aldrich, MERCK | P6987 | |
HEPES (1 M) | Thermo Fisher Scientific | 15630-056 | |
Horse Serum | Sigma-Aldrich, MERCK | H0146 | |
LD column | Miltenyi Biotec | 130-042-901 | |
Medium 199 | Thermo Fisher Scientific | 31150-022 | |
NE-1000 syringe pump | New Era Pump Systems | NE-1000 | Syringe pump |
Neonatal Cardiomyocyte Isolation Cocktail, rat | Miltenyi Biotec | 130-105-420 | |
Neonatal Heart Dissociation Kit, mouse and rat | Miltenyi Biotec | 130-098-373 | |
Oligo-dT30VN oligonucleotides | IDT Technology | 5′–AAGCAGTGGTATCAACGCAGAGTACT30VN-3′ | |
RNAse inhibitor (40 U µL-1) | Clontech | 2313A | |
sarcomeric α-actinin | Sigma-Aldrich, MERCK | EA-53 | |
SP8 confocal microscope | Leica Microsystems | SP8 | Confocal microscope |
Superscript II first-strand buffer (5x) | Thermo Fisher Scientific | 18064071 | |
Superscript II reverse transcriptase (200 U µL-1) | Thermo Fisher Scientific | 18064071 | |
Triton X-100 | Sigma-Aldrich, MERCK | T9284 | |
TryplE Express enzyme, no phenol red | Thermo Fisher Scientific | 12604013 | |
TSO (100 µM) | QIAGEN | 5′-AAGCAGTGGTATCAACGCAGAGTACATrGrG+G-3′ | |
Vibrant Dye Cycle green | Thermo Fisher Scientific | V35004 |