Tradizionalmente, la coltura cellulare viene eseguita su substrati planari che imitano male l’ambiente naturale delle cellule in vivo. Qui descriviamo un metodo per produrre substrati di coltura cellulare con geometrie curve fisiologicamente rilevanti e proteine extracellulari micropatternate, consentendo indagini sistematiche sul rilevamento cellulare di questi segnali extracellulari.
La matrice extracellulare è un importante regolatore della funzione cellulare. I segnali ambientali esistenti nel microambiente cellulare, come la distribuzione dei ligandi e la geometria dei tessuti, hanno dimostrato sempre più di svolgere ruoli critici nel governo del fenotipo e del comportamento cellulare. Tuttavia, questi segnali ambientali e i loro effetti sulle cellule sono spesso studiati separatamente utilizzando piattaforme in vitro che isolano i singoli segnali, una strategia che semplifica pesantemente la complessa situazione in vivo di più segnali. Gli approcci ingegneristici possono essere particolarmente utili per colmare questa lacuna, sviluppando configurazioni sperimentali che catturano la complessità del microambiente in vivo , pur mantenendo il grado di precisione e manipolabilità dei sistemi in vitro .
Questo studio evidenzia un approccio che combina modelli proteici a base ultravioletta (UV) e microfabbricazione del substrato basata sulla litografia, che insieme consentono un’indagine ad alto rendimento sui comportamenti cellulari in ambienti multicue. Attraverso il fotopattering UV senza maschera, è possibile creare complesse distribuzioni proteiche adesive su substrati di coltura cellulare tridimensionali (3D) su chip che contengono una varietà di segnali geometrici ben definiti. La tecnica proposta può essere impiegata per substrati di coltura realizzati con diversi materiali polimerici e combinati con aree adesive modellate di una vasta gamma di proteine. Con questo approccio, le singole celle, così come i monostrati, possono essere sottoposti a combinazioni di segnali geometrici e segnali di guida di contatto presentati dai substrati modellati. La ricerca sistematica che utilizza combinazioni di materiali chip, modelli proteici e tipi di cellule può quindi fornire informazioni fondamentali sulle risposte cellulari agli ambienti multicue.
In vivo, le cellule sono sottoposte a un’ampia varietà di segnali ambientali che possono essere di natura meccanica, fisica e biochimica che hanno origine dalla matrice extracellulare (ECM). Numerosi segnali ambientali sono stati identificati per svolgere ruoli vitali nella regolazione del comportamento cellulare, come la proliferazione, la differenziazione e la migrazione 1,2,3,4,5. Uno dei fenomeni più ampiamente studiati è la guida al contatto, che descrive l’allineamento cellulare mediato dall’adesione lungo modelli biochimici o topografici anisotropi presenti sul substrato extracellulare 6,7,8,9,10,11. Oltre a dirigere l’allineamento delle cellule, i segnali di guida del contatto hanno anche dimostrato di influenzare altre proprietà cellulari come la migrazione cellulare, l’organizzazione delle proteine intracellulari, la forma delle cellule e il destino cellulare 12,13,14,15. Inoltre, l’architettura geometrica dell’ambiente cellulare 3D è stata riconosciuta anche per la sua influenza regolatrice sul comportamento cellulare16,17. Nel corpo umano, le cellule sono esposte a una serie di geometrie curve, che vanno dalle fibre di collagene su microscala, capillari e glomeruli, fino agli alveoli e alle arterie a mesoscala18,19. È interessante notare che recenti studi in vitro hanno dimostrato che le cellule possono percepire e rispondere a tali segnali fisici, dal nano- alla mesoscala 20,21,22,23.
Ad oggi, la maggior parte degli studi che studiano la risposta cellulare ai segnali ambientali sono stati in gran parte eseguiti utilizzando configurazioni sperimentali che isolano i singoli segnali. Mentre questo approccio ha permesso enormi progressi nella comprensione dei meccanismi di base alla base del rilevamento cellulare dei segnali ambientali, ricapitola male l’ambiente in vivo che presenta contemporaneamente più segnali. Per colmare questo divario, è utile sviluppare piattaforme di cultura in cui più segnali ambientali possano essere controllati in modo indipendente e simultaneo. Questo concetto ha guadagnato una trazione crescente ultimamente24,25, con studi che combinano rigidità della matrice e densità del ligando 26,27,28,29, rigidità e porosità del substrato30, rigidità del substrato e microniche 3D volume31, topografia superficiale e segnali di guida del contatto 32,33,34 , e segnali di guida di contatto su scala nanometrica con segnali di guida alla curvatura a mesoscala23. Tuttavia, rimane difficile combinare i segnali di guida del contatto con una varietà di geometrie 3D in modo controllato e ad alta produttività.
Questo protocollo di ricerca affronta questa sfida e introduce un metodo per creare substrati di coltura cellulare con una combinazione controllata di aree adesive modellate di proteine ECM (segnali di guida al contatto) e curvatura del substrato (segnali geometrici). Questo approccio consente la dissezione della risposta cellulare in un ambiente biomimetico multicue in modo sistematico e ad alto rendimento. Le conoscenze acquisite possono aiutare a comprendere ulteriormente il comportamento cellulare in ambienti complessi e possono essere utilizzate per progettare materiali istruttivi con proprietà che guidano le risposte cellulari verso un risultato desiderato.
Fotopatterning proteico 3D
La creazione di aree adesive di proteine ECM (segnali di guida al contatto) su materiali di coltura cellulare può essere realizzata utilizzando una varietà di tecniche, ad esempio mediante pattern ultravioletti profondi (deep-UV) o stampa di microcontatti35,36. Il pattern UV profondo utilizza la luce UV che viene proiettata attraverso una maschera su un materiale polimerico per degradare i polimeri di passivazione in posizioni specifiche sul substrato della coltura cellulare. Il substrato modellato viene quindi incubato con un ligando di interesse, risultando in aree adesive che supportano l’attaccamento cellulare e la coltura in posizioni predefinite 12,37,38. Un modo alternativo per introdurre modelli proteici è mediante la stampa a microcontatto, in cui i timbri elastomerici contenenti una forma desiderata sono rivestiti con una proteina di scelta e vengono premuti su un substrato di coltura cellulare, trasferendo così il rivestimento proteico a cui le cellule possono aderire 35,37,39,40 . Sfortunatamente, poiché entrambe le tecniche si basano sulla preparazione della maschera e sui metodi di litografia morbida, gli esperimenti richiedono molto tempo e fatica, oltre che limitati in termini di flessibilità del modello. Inoltre, sia la modellazione UV profonda che la stampa a microcontatto sono più adatte per i materiali planari e sono tecnicamente difficili, se non impossibili, per modellare i ligandi in un ambiente 3D.
Per migliorare questi metodi convenzionali, Waterkotte et al. hanno combinato litografia senza maschera, deposizione chimica da vapore e termoformatura per generare substrati polimerici 3D micropatterned41. Tuttavia, questa tecnica si basa sull’uso di film polimerici termoformabili e offre una bassa risoluzione del modello proteico (7,5 μm), mentre le cellule sono state segnalate per rispondere a modelli geometrici di proteine piccole come 0,1 μm 2,42. Sevcik et al. hanno descritto un altro metodo promettente per nanopattern ligandi ECM su substrati contenenti topografie nano- e micrometriche43. Utilizzando la stampa a microcontatto, le proteine ECM sono state trasferite dai timbri di polidimetilsilossano (PDMS) a un substrato poli(N-isopropilacrilammide) termoreattivo (pNIPAM). Successivamente, la proprietà termoresponsiva della rete pNIPAM ha permesso loro di trasferire il modello proteico bidimensionale (2D) su un substrato PDMS topografico (scanalature profonde 10-100 μm), controllando così la localizzazione dei siti di adesione su caratteristiche topografiche. Tuttavia, non tutte le possibili microtopografie possono essere modellate poiché i problemi di bagnabilità ridotti rendono più difficile modellare substrati topografici più profondi. Le trincee con un rapporto profondità-larghezza di 2,4 sono state segnalate come il limite ultimo per trasferire con successo il modello al substrato topografico43. Inoltre, la flessibilità dei modelli variabili e la risoluzione dei modelli generati sono scarsi a causa della necessità di stampa a microcontatto.
Questo documento descrive un metodo che supera i colli di bottiglia sopra menzionati e offre un metodo flessibile e ad alto rendimento per creare substrati multicue che possono essere utilizzati per la coltura cellulare (vedere la Figura 1). Geometrie fisiologicamente rilevanti (cilindri, cupole, ellissi e superfici di sella) con curvature che vanno da ĸ = 1/2500 a ĸ = 1/125 μm-1 sono preprogettate e microfabbricate in chip PDMS. Successivamente, i segnali di guida dei contatti vengono creati sopra le geometrie 3D utilizzando una varietà di modelli digitali utilizzando una tecnica di fotopatterning con una risoluzione di 1,5 μm44. A tal fine, i chip PDMS vengono inizialmente passivati per impedire l’adesione di cellule e proteine; questo strato di passivazione può quindi essere rimosso combinando il fotoiniziatore 4-benzoilbenzil-trimetilammonio cloruro (PLPP) e l’esposizione alla luce UV45. Una maschera digitale è progettata per specificare le posizioni di esposizione ai raggi UV e, quindi, l’area in cui viene rimosso lo strato di passivazione. Le proteine possono successivamente aderire a queste aree, consentendo l’attaccamento cellulare. Poiché la modellazione viene eseguita utilizzando una maschera digitale (piuttosto che fisica), è possibile creare rapidamente una varietà di modelli senza il fastidio e i costi associati alla progettazione e alla fabbricazione di fotomaschere aggiuntive. Inoltre, una vasta gamma di proteine ECM (ad esempio, collagene di tipo I, gelatina e fibronectina) può essere modellata sul substrato. Sebbene questo protocollo venga eseguito utilizzando chip di coltura cellulare in PDMS, il principio può essere applicato a qualsiasi altro materiale di interesse46.
Al giorno d’oggi, il comportamento cellulare è spesso studiato su substrati di coltura piatti che mancano della complessità del microambiente cellulare nativo. Ambienti 3D come scaffold e idrogel sono utilizzati come alternativa. Sebbene questi ambienti di coltura cellulare migliorino la rilevanza in vivo, sia gli studi sistematici sul comportamento cellulare che la fattibilità dei metodi di lettura rimangono impegnativi. Per studiare sistematicamente il comportamento cellulare su substrati di coltura rappresentativi, sono necessari substrati multicue coerenti che consentano la lettura microscopica. Pertanto, in questo protocollo, descriviamo un metodo per creare substrati di coltura cellulare multicue con geometrie fisiologicamente rilevanti e proteine ECM modellate. La sfida principale nel combinare segnali ambientali come la geometria dei tessuti e i segnali di guida al contatto su piattaforme in vitro è in gran parte di natura tecnologica. I metodi convenzionali per applicare segnali di guida al contatto (ad esempio, litografia morbida, pattern UV profondo e stampa a microcontatto35,36) ai materiali di coltura cellulare sono stati ottimizzati per substrati planari. La necessità di materiali di coltura cellulare 3D combinati con segnali di guida al contatto ha evidenziato diverse sfide tecnologiche, come lo scarso allineamento del modello, la risoluzione e la flessibilità. Per superare queste sfide, è possibile utilizzare un metodo di patterning ad alta produttività, senza maschera e basato sulla luce45,49. Qui, un microscopio ottico consente un preciso allineamento del modello e una risoluzione nell’ordine dei micrometri (vedi Figura 6). Inoltre, l’uso di una maschera digitale consente ai ricercatori di studiare il comportamento cellulare su una vasta gamma di modelli senza la necessità di fabbricare maschere fisiche ad alta intensità di lavoro.
L’approccio UV-photopatterning può essere utilizzato in combinazione con una varietà di geometrie 3D (ad esempio, cilindri, selle, cupole, pozzi) prodotte da una gamma di materiali48. I substrati di coltura cellulare 3D utilizzati in questo studio sono realizzati in PDMS; tuttavia, possono essere utilizzati anche altri materiali. Ciò potrebbe richiedere diversi passaggi per produrre il substrato di coltura cellulare finale contenente le caratteristiche di interesse. Poiché le cellule hanno dimostrato di essere sensibili alla rugosità superficiale dei materiali di coltura cellulare, è importante creare i chip di coltura cellulare con una superficie liscia in modo che la risposta delle cellule osservate possa essere pienamente attribuibile alla geometria 3D e ai segnali di guida del contatto50,51. Metodi di misurazione come la profilometria ottica, la microscopia elettronica a scansione o la microscopia a forza atomica possono essere utilizzati per misurare la rugosità superficiale. Dopo la fabbricazione del materiale di coltura cellulare, è possibile selezionare un metodo di pattern basato su uno o più piani focali dipendenti dalle dimensioni specifiche della caratteristica di interesse (vedere figura 3). Tipicamente, un singolo piano focale viene utilizzato per modellare un’area all’interno di un intervallo Z di circa 50 μm. La risoluzione del modello si è dimostrata coerente utilizzando questa regola empirica (vedere la Figura 6). Tuttavia, uno svantaggio di questo metodo è l’aumento del tempo di patterning con l’introduzione di più piani focali e modelli. Nella nostra mano, utilizzando più piani focali, le caratteristiche geometriche 3D fino a 16 mm x 16 mm x 0,17 mm (X x Y x Z) sono state modellate con successo con alta qualità del modello.
Inoltre, è importante ricordare che l’altezza (asse Z) delle feature geometriche che possono essere utilizzate in combinazione con questo protocollo è limitata. Poiché sia il fotopattering UV che molte letture cellulari si basano su una configurazione al microscopio, la distanza di lavoro degli obiettivi determina l’altezza massima di una caratteristica. Nella nostra mano, le geometrie che superano un’altezza di 300 μm possono ancora essere fotopatternate UV e le letture sono state eseguite utilizzando un microscopio confocale con obiettivi 40x. Pertanto, la ricerca meccanobiologica che va dalle scale intracellulari a quelle cellulari e tissutali è possibile utilizzando il protocollo descritto.
Un altro fattore che deve essere preso in considerazione è il rischio che i campioni si secchino durante o dopo il fotopattering UV49. Ciò è particolarmente rilevante quando si utilizzano geometrie 3D, poiché le convessità sono spesso esposte al di fuori dei materiali di coltura cellulare. Come mostrato nella Figura 4, ciò potrebbe comportare modelli non uniformi con aggregati proteici che si formano in cima alla caratteristica di interesse. Il lavaggio dei chip di coltura cellulare dopo l’incubazione delle proteine e durante la coltura cellulare è fondamentale per il corretto rivestimento delle geometrie 3D. Pertanto, si consiglia di lasciare sempre piccoli volumi di una soluzione di lavoro (PBS, PLPP, soluzione proteica, terreno di coltura cellulare) sopra il chip di coltura cellulare.
Finora, diversi rivestimenti proteici (fibronectina, collagene di tipo I e IV, gelatina, FNC) e tipi di cellule (cellule stromali del midollo osseo umano, miofibroblasti umani, cellule endoteliali umane, cheratociti umani e fibroblasti dermici) sono stati utilizzati in combinazione con l’approccio di fotopatterning descritto su materiali strutturati di coltura cellulare. Come dimostrato in un precedente studio48, l’ottimizzazione dei parametri di incubazione delle proteine è fondamentale per l’indagine sistematica in nuovi tipi di cellule. Pertanto, prima di eseguire un nuovo esperimento con nuove proteine o cellule, si consiglia di testare una gamma di concentrazioni proteiche, temperature di incubazione e tempi di incubazione. Confrontando la morfologia cellulare dopo l’adesione iniziale su aree piane omogenee e modellate con la morfologia cellulare in condizioni di coltura cellulare “normali”, è possibile ottenere un insieme ottimizzato di parametri sperimentali. Inoltre, ogni tipo di cellula potrebbe richiedere una diversa quantità di tempo dopo la semina per mostrare una morfologia di adesione riconoscibile su uno specifico ambiente multicue (vedere la Figura 5). A tal fine, è fondamentale ottimizzare il tempo necessario per tipo di cella per presentare eventi di contatto sull’area modellata durante il lavaggio nel passaggio 8.4. Ad esempio, abbiamo osservato che i modelli in linea, i cheratociti umani mostrano morfologie allungate entro i primi 30 minuti dopo la semina, mentre le cellule endoteliali e i fibroblasti dermici richiedono più ore prima di mostrare un cambiamento nella morfologia dell’adesione. I parametri sperimentali richiesti per l’incubazione delle proteine (fase 7) e la semina cellulare (fase 8) potrebbero quindi dipendere dalla proteina e dal tipo di cellula scelta.
L’approccio presentato per applicare segnali di guida di contatto su geometrie 3D può aiutare a creare una comprensione più profonda del comportamento cellulare in ambienti multicue complessi. Ciò può includere indagini su componenti intracellulari, come aderenze focali e nuclei, e può anche comportare esperimenti eseguiti su una scala più ampia, cellulare o tissutale utilizzando il metodo proposto. Alla fine, si prevede che le conoscenze acquisite possano essere utilizzate nella progettazione di applicazioni di ingegneria tissutale, in cui ambienti cellulari complessi sono progettati per guidare il comportamento cellulare verso un risultato desiderato.
The authors have nothing to disclose.
Ringraziamo il Dr. Nello Formisano (MERLN Institute for Technology-Inspired Regenerative Medicine) per aver fornito cheratociti primari umani. Questo lavoro è stato sostenuto dal Chemelot InSciTe (progetto BM3.02); il Consiglio europeo della ricerca (sovvenzione 851960); e il Ministero dell’Istruzione, della Cultura e della Scienza per il Programma di Gravitazione 024.003.013 “Rigenerazione guidata dai materiali”. Gli autori desiderano ringraziare Alvéole per la corrispondenza, l’aiuto e la risoluzione dei problemi.
Anti-vinculin antibody, mouse monoclonal IgG1 | Sigma | V9131 | Dilution: 1/600 |
Bovine Serum albumin, Fraction V | Roche | 10735086001 | |
DMEM, high glucose, pyruvate | Gibco | 41966029 | |
DMEM/F-12 + GlutaMAX (1x) | Gibco | 10565018 | |
DMi8 epifluorescent microscope | Leica Microsystems | ||
Ethanol | Biosolve | 0005250210BS | |
Fetal Bovine Serum | Serana | 758093 | |
Fiji/ImageJ, version v1.53k | www.imageJ.nih.gov | ||
Fluorescent highlighter | Stabilo | 4006381333627 | |
Fluorescin-labeled gelatin | Invitrogen | G13187 | Concentration: 0.01% |
Formaldehyde solution | Merck | F8775 | |
Glass coverslips 24 x 60 mm, #1 | VWR | 631-1575 | |
Glass coverslips, ø = 32 mm, #1 | Menzel-Gläser | ||
HCX PL fluotar L 20X/0.40na microscope objective | Leica | 11506242 | |
HEPES | Gibco | 15630080 | |
Human dermal fibroblasts | Lonza | CC-2511 | |
Human primary keratocytes | MERLN Institute for Technology-Inspired Regenerative Medicine | ||
Illustrator, Version 26.0.1 | Adobe | ||
Laboratory oven | Carbolite | ||
L-Ascorbic acid 2-phosphate sesquimagnesium salt hydrate | Sigma-Aldrich | A8960 | |
Leica Application Suite X software, version 3.5.7.23225 | Leica Microsystems | ||
Leonardo software, version 4.16 | Alvéole | ||
Micro-manager, version 1.4.23 | Open imaging | ||
Mowiol 4-88 | Sigma-Aldrich | 81381 | mounting medium |
mPEG-succinimidyl valerate MW 5,000 Da | Laysan Bio | MPEG-SVA-5000 | Concentration: 50 mg/mL |
Negative glass mold | FEMTOprint | ||
NucBlue Live Readyprobes Reagent (Hoechst 33342) | Invitrogen | R37605 | 2 drops/mL |
Penicillin-Streptomycin (10,000 U/mL) | Gibco | 15140163 | |
Petri dish (ø=100 mm) | Greiner Bio-one | 664160 | |
Phalloidin Atto 647N | Sigma | 65906 | Dilution: 1/250 |
Phosphate Buffered Saline | Sigma | P4417 | |
Plasma asher | Emitech | K1050X | |
PLPP (photoinitiator) | Alvéole | ||
Poly-L-lysine, sterile-filtered | Sigma-Aldrich | P4707 | Concentration: 0.01% |
PRIMO | Alvéole | ||
Rhodamine-labeled fibronectin | Cytoskeletn, Inc. | FNR01 | Concentration: 10 µg/mL |
Secondary antibody with Alexa 488, Goat anti-mouse IgG1 (H) | Molecular Probes | A21121 | Dilution: 1/300 |
Secondary antibody with Alexa 555, Goat anti-mouse IgG1 (H) | Molecular Probes | A21127 | Dilution: 1/300 |
Spin coater | Leurell Technologies Corporation | model WS-650MZ-23NPPB | |
SYLGARD 184 Silicone Elastomer Kit | DOW | 1673921 | |
TCS SP8X confocal microscope | Leica Microsystems | ||
tridecafluoro(1,1,2,2-tetrahydrooctyl)trichlorosilane | ABCR | AB111444 | |
TrypLE Express Enzyme (1x), no phenol red | Gibco | 12604013 | |
Trypsin-EDTA (0.05%), phenol red | Gibco | 25300054 |