Questo articolo presenta metodi per coltivare miociti cardiaci con forme diverse, che rappresentano diverse patologie, e ordinare questi miociti cardiaci aderenti in base alla loro morfologia a un singolo livello cellulare. La piattaforma proposta fornisce un nuovo approccio all’elevata produttività e allo screening farmacologico per diversi tipi di insufficienza cardiaca.
Diversi tipi di ipertrofia cardiaca sono stati associati ad un aumento del volume di miociti cardiaci (CM), insieme a cambiamenti nella morfologia cm. Mentre gli effetti del volume cellulare sull’espressione genica sono ben noti, gli effetti della forma cellulare non sono ben compresi. Questo articolo descrive un metodo che è stato progettato per analizzare sistematicamente gli effetti della morfologia CM sull’espressione genica. Descrive in dettaglio lo sviluppo di una nuova strategia di cattura a cella singola che viene poi seguita dal sequenziamento dell’mRNA a cella singola. È stato anche progettato un chip micropatterned, che contiene 3000 micropattern di fibronecina di forma rettangolare. Ciò consente di far crescere le macchine virtuali in proporzioni di lunghezza/larghezza distinte (AR), corrispondenti a diversi tipi di insufficienza cardiaca (HF). Il documento descrive anche un protocollo che è stato progettato per raccogliere singole celle dal loro modello, utilizzando un selettore di celle micro-pipettante semi-automatizzato, e iniettarle singolarmente in un buffer di lisi separato. Ciò ha permesso di profilare i trascrittami di singole MACCHINE con morfotipi geometrici definiti e caratterizzarli secondo una gamma di condizioni normali o patologiche: cardiomiopatia ipertrofica (HCM) o cardiomiopatia post-carico/concentrica rispetto alla cardiomiopatia dilatata (DCM) o precarica/eccentrica. In sintesi, questo documento presenta metodi per la coltivazione di MACCHINE con forme diverse, che rappresentano diverse patologie, e lo smistamento di queste MACCHINE aderenti in base alla loro morfologia a livello di singola cellula. La piattaforma proposta fornisce un nuovo approccio all’elevata produttività e allo screening farmacologico per diversi tipi di HF.
Secondo l’Organizzazione Mondiale della Sanità, le malattie cardiovascolari (CVD) sono una delle principali cause di morbilità e mortalità in tutto il mondo. La CVD influisce in modo drammatico sulla qualità della vita delle persone e ha un enorme impatto socioeconomico. Le cardiomiopatie, come HCM e DCM, sono disturbi primari del muscolo cardiaco e le principali cause di HF sono state associate ad alta morbilità e mortalità. Ci sono molte cause di HF, compresi gli effetti ambientali, come infezioni ed esposizione a tossine o alcuni farmaci8. HF può anche essere causato da predisposizione genetica, vale a dire mutazioni9. Si ritiene che i cambiamenti nella composizione genetica che influenzano molecole di matrice extracellulare (ECM), integrine o proteine citoscheletriche potrebbero essere responsabili di compromissione della meccanosensazione e vari tipi di malattie cardiache10.
La caratteristica principale dell’HCM è l’ipertrofia inspiegabile del ventricolosinistro 11, e talvolta del ventricolodestro 12, e questo spesso presenta un coinvolgimento predominante del setto interventricolare. L’HCM è anche caratterizzato da disfunzione diastolica e disordine di miocita e fibrosi13. Nella maggior parte dei casi, l’apparato contrattile del cuore è influenzato da mutazioni nelle proteine sarcomeriche, portando ad una maggiore contrattilità dei miociti14. Al contrario, il DCM è caratterizzato dalla dilatazione di uno o entrambi i ventricoli e ha un’eziologia familiare nel 30-50% dei casi15. DCM influisce su una vasta gamma di funzioni cellulari, portando a una contrazione compromessa dei miociti, morte cellulare e riparazione fibrotica16.
La genetica ha dimostrato che alcuni tipi di mutazioni costringono singole MACCHINE ad adottare caratteristiche di forma specifiche durante hcm3, vale a dire cellule a forma quadrata con un AR di lunghezza:larghezza che è quasi uguale a 1:14 (AR1). Lo stesso vale per DCM, con cellule allungate con un AR che è quasi uguale a 11:1 (AR11). Inoltre, HF può essere causato da un aumento del carico post-carico (ad esempio, in ipertensione). In questi casi, le richieste emodinamiche costringono le MACCHINE ad assumere forme quadrate, secondo la legge di Laplace, e l’AR cambia da 7:15 (AR7) a 1:16,7. HF può anche essere causato da un aumento del precarico (ad esempio, in condizioni che portano a sovraccarico di volume). Quando ciò accade, i vincoli biofisici costringono le macchine virtuali ad allungarsi e l’AR cambia da 7:1 a 11:1.
L’attività di segnalazione alle membrane dipende dai parametri globali della geometria cellulare, come l’AR cellulare, le dimensioni, la superficie della membrana e la curvatura della membrana18. Quando le RIC del ratto neonatale sono state placcate su substrati che sono stati modellati per vincolare le cellule in un AR specifico di lunghezza: larghezza, hanno dimostrato la migliore funzione contrattile quando i rapporti erano simili alle cellule in un cuore adulto sano. Al contrario, hanno funzionato male quando i rapporti erano simili a quelli dei miociti nei cuori che falliscono19. Nelle prime fasi dell’ipertrofia, le cellule diventano più ampie, come riflesso da un aumento dell’area della sezione trasversale. L’HF si verifica nelle fasi successive dell’ipertrofia e le cellule appaiono tipicamente allungate. Pertanto, non sorprende che i modelli di ratti in vivo di ipertrofia cronica abbiano riportato un aumento della lunghezza del miocita ventricolare sinistro di circa il 30%20, ma le MACCHINE adulte del modello di topo transgenico che sono state acutamente trattate con stimoli ipertrofici in vitro hanno dimostrato aumenti simili della larghezza delle celluleinvece di 21.
Il sequenziamento dell’RNA a cella singola, che consente un’analisi precisa del trascritoma di singole cellule, sta attualmente rivoluzionando la comprensione della biologia cellulare. Questa tecnologia era il metodo preferito quando si trattava di rispondere alla domanda su come le singole forme cellulari influenzavano l’espressione genica. Abbiamo confrontato singole celle con forme diverse, in particolare con AR di 1:1, 7:1 o 11:1. Questo è stato fatto seminando le MACCHINE ventricolari del ratto neonatale su un chip appositamente progettato riempito con i micropattern rivestiti di fibronectina2 con AR definiti di 1:1, 7:1 o 11:1. I micropattern sono stati fabbricati utilizzando la tecnologia della fotolitografia. I micropattern erano rivestiti di fibronectina, circondati da superficie citofobica. Pertanto, le macchine virtuali attaccheranno, diffonderanno e cattureranno l’AR definito dei micropattern crescendo esclusivamente sul substrato di fibronectina, evitando al contempo l’area citofobica. I micropattern non sono in un formato ben modellato. Invece, il livello di fibronectina è esattamente alla stessa altezza dell’area citofobica circostante. Ciò ha fornito condizioni simili alle cellule in crescita in una piastra di Petri, in quanto non c’è stress dalle pareti circostanti. Inoltre, la superficie dei micropattern con AR diversi è uguale.
C’erano due aspetti particolarmente importanti del progetto sperimentale, che portarono all’uso del sequenziamento dell’RNA a singola cella invece del sequenziamento dell’RNA sfuso. In primo luogo, solo poche percentuali dei micropattern possono essere occupate da una singola cellula. In secondo luogo, a volte una singola cella non occupa completamente la superficie del micropattern. Le singole celle che coprono completamente una superficie micropattern devono essere selezionate per l’analisi dell’RNA a singola cella. Poiché solo un sottogruppo delle cellule placcate su un chip soddisfaceva entrambi i criteri, non era possibile provare semplicemente l’intero chip e raccogliere tutte le cellule per il sequenziamento dell’RNA in blocco. Le celle qualificate dovevano essere prelevate singolarmente utilizzando una selezione celle semi-automatizzata.
Attualmente non si sa se la forma CM, di per sé, abbia un impatto intra-funzionale sul sincizio miocardico. Lo scopo principale dei metodi proposti in questo documento era quello di sviluppare una nuova piattaforma per studiare se la forma cellulare di per sé avesse un impatto sul trascrittame17. Sebbene gli studi in vitro siano diversi dagli studi in vivo, lo scopo di questo studio era quello di studiare l’effetto delle diverse forme cellulari sull’espressione genica, tenendo presente che confrontare cellule con forme diverse in vivo è estremamente impegnativo. Questi esperimenti sono stati ispirati da Kuo etal.
Questo studio ha utilizzato il sequenziamento dell’RNA a singola cella, che è una tecnologia nuova e potente in grado di rilevare il trascrittame di singole cellule. È stato combinato con un approccio innovativo alla coltivazione di singole macchine virtuali, in modo che abbiano assunto diverse AR che, altrimenti, avrebbero potuto essere osservate solo in vivo.
Lo studio aveva alcuni limiti. Ad esempio, le macchine virtuali neonatale hanno dovuto essere utilizzate per generare diversi morfotipi, in quanto è eccezionalmente impegnativo per la coltura di CCI adulte abbastanza vitali per 72 ore in forme definite. Inoltre, le macchine virtuali sono state coltivate per 72 ore ex vivo, il che potrebbe aver avuto un impatto sul modello di espressione genica. Tuttavia, questa ristrutturazione era necessaria, in modo che le cellule potessero formare morfotipi specifici. Inoltre, sono state selezionate solo singole cellule mononucleate e completamente coperte dal micropattern della fibronectina per lo smistamento. Le celle modellate su ogni chip devono essere ordinate semplicemente in un ciclo di ordinamento. Infine, circa 50 celle che rappresentano circa un terzo delle cellule selezionate sono state prelevate con successo da ogni chip. Esistono due motivi che hanno limitato il numero di celle selezionate correttamente. In primo luogo, alcune cellule erano troppo strettamente attaccate al modello di fibronecina e il flusso di pickup non era abbastanza forzato da raccoglierle con successo. In secondo luogo, a causa del trattamento con tripina, l’attaccamento tra alcune cellule e fibronectina è diventato troppo sciolto. Di conseguenza, queste cellule sono state allontanate dai loro micropattern di fibronectina, quando il microcapillare si è avvicinato a loro, e non sono state raccolte. Gli autori non sostengono che questa configurazione sia la stessa di un ambiente in vivo, ma si è rivelata un approccio praticabile per rispondere alla domanda di ricerca.
Il metodo proposto è applicabile a diversi tipi di cellule (ad esempio, per le macchine hiPS-CRM). Tuttavia, i seguenti fattori dovrebbero essere ottimizzati per studiare altri tipi di cellule. Per il rivestimento dei micropattern devono essere utilizzate molecole adesive ECM adatte per l’attacco del tipo di cella specifico. La geometria dei micropattern dovrebbe essere modificata in base alla domanda di studio e al tipo di cella. Il periodo di coltivazione può essere modificato in base alla domanda di studio. Il reagente di distacco e il suo tempo di incubazione dovrebbero essere ottimizzati proprio per il tipo di cellula di studio. Ad esempio, l’accutasi può essere usato al posto di TryplE per il distacco di cellule staminali embrionali e neuronali. I parametri del tempo di apertura delle valvole devono essere esaminati per prelevare le celle con successo, ma delicatamente. In sintesi, abbiamo progettato una nuova piattaforma per studiare la forma cellulare che può fornire una risorsa preziosa per i ricercatori del settore. In questo contesto, abbiamo progettato un approccio sperimentale che imitava le forme caratteristiche in vitro imposte al CM in vivo da vincoli emodinamici per identificare l’interazione tra architettura cellulare ed espressione genica. Reportiamo anche lo sviluppo di una nuova piattaforma per studiare HF in vitro e l’identificazione della forma cellulare come potente determinante dell’espressione genica. Questa è una nuova osservazione con implicazioni di vasta portata per la biologia e la medicina.
The authors have nothing to disclose.
Nessuno.
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 |