Özet

Détection automatisée et à haut débit de l’adhérence bactérienne aux cellules hôtes

Published: September 17, 2021
doi:

Özet

La détection des interactions pathogènes hôte-bactérien basée sur l’adhérence phénotypique à l’aide de l’imagerie de marquage par fluorescence à haut débit ainsi que de méthodes d’analyse statistique automatisées permet une évaluation rapide des interactions bactériennes potentielles avec les cellules hôtes.

Abstract

L’identification des agents pathogènes bactériens émergents est essentielle à la santé et à la sécurité humaines. L’adhésion bactérienne aux cellules hôtes est une étape essentielle dans les infections bactériennes et constitue une marque de menace potentielle. Par conséquent, l’examen de l’adhérence des bactéries aux cellules hôtes peut être utilisé comme composante de l’évaluation de la menace bactérienne. Une méthode standard pour dénombrer l’adhérence bactérienne aux cellules hôtes consiste à co-incuber les bactéries avec les cellules hôtes, à récolter les bactéries adhérentes, à plaquer les cellules récoltées sur des milieux solides, puis à compter les unités formant des colonies (UFC) résultantes. Alternativement, l’adhérence bactérienne aux cellules hôtes peut être évaluée à l’aide d’approches basées sur la microscopie à immunofluorescence. Cependant, les stratégies conventionnelles de mise en œuvre de ces approches prennent beaucoup de temps et sont inefficaces. Ici, une méthode d’imagerie automatisée basée sur la microscopie à fluorescence récemment développée est décrite. Lorsqu’elle est combinée avec un traitement d’image à haut débit et une analyse statistique, la méthode permet une quantification rapide des bactéries qui adhèrent aux cellules hôtes. Deux espèces bactériennes, Pseudomonas aeruginosa à Gram négatif et Listeria monocytogenes à Gram positif et les témoins négatifs correspondants, ont été testées pour démontrer le protocole. Les résultats montrent que cette approche dénombre rapidement et avec précision les bactéries adhérentes et réduit considérablement les charges de travail et les délais expérimentaux.

Introduction

L’adhésion bactérienne est un processus par lequel les bactéries se fixent à d’autres cellules ou surfaces. L’établissement réussi de l’infection par des agents pathogènes bactériens nécessite l’adhésion aux cellules hôtes, la colonisation des tissus et, dans certains cas, l’invasion des cellules hôtes1,2,3. Les maladies infectieuses émergentes constituent des menaces majeures pour la santé publique, comme en témoigne la récente pandémie deCOVID-19 4,5,6. Il est important de noter que les agents pathogènes nouveaux ou émergents peuvent ne pas être facilement discernés à l’aide d’approches génomiques, en particulier dans les cas où l’agent pathogène a été conçu pour échapper à la détection ou ne contient pas de signatures génomiques qui l’identifient comme pathogène. Par conséquent, l’identification d’agents pathogènes potentiels à l’aide de méthodes qui évaluent directement les caractéristiques de la pathogénicité, comme l’adhérence bactérienne aux cellules hôtes, peut jouer un rôle essentiel dans l’identification des agents pathogènes.

L’adhérence bactérienne aux cellules hôtes a été utilisée pour évaluer les mécanismes de pathogenèse bactérienne pendant les décennies1,7. L’imagerie microscopique8,9 et le dénombrement de l’unité de formation de colonies bactériennes (UFC)10,11,12,13 par placage post-infection sont deux méthodes de laboratoire bien développées pour tester l’adhérence microbienne et / ou l’infection des cellules hôtes14. Compte tenu de la taille micrométrique des cellules bactériennes, le dénombrement des cellules bactériennes adhérentes nécessite généralement l’utilisation de techniques avancées de microscopie à fort grossissement, ainsi que d’approches d’imagerie à haute résolution, y compris la microscopie électronique, la microscopie à expansion (ExM)15,16et l’imagerie tridimensionnelle17 . Alternativement, le dénombrement des bactéries liées ou internalisées dans les cellules hôtes peut être effectué en plaquant la série de dilution des bactéries récoltées sur une gélose solide et en comptant les UFC résultantes10,12,13. Cette méthode est laborieuse et comprend de nombreuses étapes manuelles, ce qui introduit des difficultés dans l’établissement d’une procédure standardisée ou automatisée requise pour les analyses à haut débit18,19. Par conséquent, l’élaboration de nouvelles méthodes d’évaluation de l’attachement des cellules hôtes permettrait de remédier aux limites actuelles dans le domaine.

Une telle méthode est décrite ici qui utilise la microscopie automatisée à haut débit, combinée au traitement d’images à haut débit et à l’analyse statistique. Pour démontrer l’approche, des expériences avec plusieurs agents pathogènes bactériens ont été effectuées, y compris Pseudomonas aeruginosa, un pathogène bactérien opportuniste à Gram négatif des humains, des animaux et des plantes14,20, qui colonise fréquemment les voies respiratoires de patients présentant des fonctions de défense de l’hôte altérées. Cette approche a optimisé le processus d’imagerie microscopique décrit dans les études précédentes14,20. La détection par imagerie a été simplifiée par des cellules hôtes et des bactéries marquées par fluorescence pour suivre rapidement leur proximité, ce qui a considérablement réduit la charge de travail de microscopie pour obtenir des images haute résolution permettant de distinguer les bactéries. En outre, l’analyse statistique automatisée des images dans le comptage des cellules hôtes et des bactéries a remplacé l’expérience pratique du placage bactérien CFU pour estimer le rapport du nombre de bactéries adhérentes par cellule hôte. Pour confirmer la compatibilité de cette méthode, plusieurs souches bactériennes et types de cellules hôtes ont également été testés, comme Listeria monocytogenes, Staphylococcus aureus, Bacillus cereus et Klebsiella pneumoniae, ainsi que des cellules endothéliales de la veine ombilicale humaine (HUVEC), et les résultats soutiennent la diversité et l’efficacité de la méthode.

Protocol

1. Culture cellulaire A549 Maintenir la lignée cellulaire A549 en milieu F-12K complété par 10% de sérum fœtal bovin (FBS) et incuber à 37 °C, 5% de CO2. Changez le milieu tous les 3-4 jours et passez à 85% -95% de confluence. Rincez brièvement les cellules avec 1 solution saline tamponnée au phosphate (PBS, pH 7,4, sauf indication contraire) et traiter avec 1 ml de solution d’acide éthylènediaminetétraacétique (EDTA) à 0,25 % de trypsine-0,53 mM (EDTA) (immersion…

Representative Results

Pour développer le test d’adhérence bactérienne basé sur l’imagerie par fluorescence, la souche PAO1 de P. aeruginosa et son homologue à adhérence négative E. coli ont été utilisés pour tester l’efficacité du protocole, car l’adhérence de ces bactéries aux cellules A549 avait été rapportée14,20,22. Tout d’abord, P. aeruginosa (PAO1) et E. coli marqué GFP ont été co…

Discussion

Le protocole décrit une approche automatisée pour dénombrer l’attachement bactérien aux cellules hôtes. L’approche décrite présente plusieurs avantages intéressants par rapport aux méthodes conventionnelles. Tout d’abord, cette approche permet de quantifier avec précision le nombre de cellules pathogènes microbiennes attachées à des cellules hôtes individuelles. Il est important de noter que cette quantification peut être effectuée sans avoir besoin d’une récolte bactérienne laborieuse, de dilut…

Açıklamalar

The authors have nothing to disclose.

Acknowledgements

Nous sommes reconnaissants au Dr Kaite Zlotkowski de Biotek Inc. pour son soutien technique. Ce travail a été soutenu par le ministère de la Défense sous le numéro de contrat W911NF1920013 à PdF, la Defense Advanced Research Projects Agency (DARPA) et le ministère de l’Intérieur sous le numéro de contrat 140D6319C0029 à PdF. Le contenu de l’information ne reflète pas nécessairement la position ou la politique du gouvernement, et aucune approbation officielle ne devrait être déduite.

Materials

10x PBS VWR 45001-130
4′,6-diamidino-2-phenylindole (DAPI) Thermo Fisher 62248 Host cell staining dye
96 well plate Corning 3882 Half area well, flat clear bottom
A549 cells ATCC  CCL 185 Mammalian cell line
BactoView Live Red Biotium 40101 Bacteria staning dye
Centrifuge Eppendorf 5810R
CFSE cell division tracker BioLegend 423801
Cytation 5  BioTek Cytation 5  Cell imaging multi-mode reader
E. coli Laboratory stock 
EGM bulletKit Lonza CC-3124 HUVEC cell culture medium
EHEC NIST collections
F-12k medium ATCC  302004 A549 cell culture medium
Fetal bovine serum Corning 35-016-CV
HUVEC Laboratory stock 
L. monocytogenes NIST collections
OD600 DiluPhotometer IMPLEN
P. aeruginosa Dr. Lori Burrows laboratory stock
P. aeruginosa ΔpilA Dr. Lori Burrows laboratory stock
S. agalactiae NIST collections
S. aureus BEI NR-46543
S. aureus ΔsaeR BEI NR-48164
S. rubidaea NIST collections
Typical soy broth Growcells MBPE-4040

Referanslar

  1. Pizarro-Cerda, J., Cossart, P. Bacterial adhesion and entry into host cells. Cell. 124, 715-727 (2006).
  2. Kipnis, E., Sawa, T., Wiener-Kronish, J. Targeting mechanisms of Pseudomonas aeruginosa pathogenesis. Médecine et Maladies Infectieuses. 36 (2), 78-91 (2006).
  3. Josse, J., Laurent, F., Diot, A. Staphylococcal adhesion and host cell invasion: Fibronectin-binding and other mechanisms. Frontiers in Microbiology. 8, 2433 (2017).
  4. Cabibbo, G., Rizzo, G. E. M., Stornello, C., Craxì, A. SARS-CoV-2 infection in patients with a normal or abnormal liver. Journal of Viral Hepatitis. 28 (1), 4-11 (2021).
  5. Ortiz-Prado, E., et al. Clinical, molecular, and epidemiological characterization of the SARS-CoV-2 virus and the Coronavirus Disease 2019 (COVID-19), a comprehensive literature review. Diagnostic Microbiology and Infectious Disease. 98 (1), 115094 (2020).
  6. Chang, C. C., Senining, R., Kim, J., Goyal, R. An acute pulmonary coccidioidomycosis coinfection in a patient presenting with multifocal pneumonia with COVID-19. Journal of Investigative Medicine High Impact Case Reports. 8, (2020).
  7. Woo, V., et al. Microbiota inhibit epithelial pathogen adherence by epigenetically regulating C-type lectin expression. Frontiers in Immunology. 10, 928 (2019).
  8. Pandey, A., et al. Global reprogramming of host kinase signaling in response to fungal infection. Cell Host Microbe. 21 (5), 637-649 (2017).
  9. Ding, S., et al. Interactions between fungal hyaluronic acid and host CD44 promote internalization by recruiting host autophagy proteins to forming phagosomes. iScience. 24 (3), 102192 (2021).
  10. Qin, Q. M., et al. RNAi screen of endoplasmic reticulum-associated host factors reveals a role for IRE1alpha in supporting Brucella replication. PLoS Pathogens. 4 (7), 1000110 (2008).
  11. Qin, Q. M., et al. Functional analysis of host factors that mediate the intracellular lifestyle of Cryptococcus neoformans. PLoS Pathogens. 7 (6), 1002078 (2011).
  12. Qin, Q. M., et al. A tractable Drosophila cell system enables rapid identification of Acinetobacter baumannii host factors. Frontiers in Cellular and Infection Microbiology. 10, 240 (2020).
  13. Pandey, A., et al. Activation of host IRE1α-dependent signaling axis contributes the intracellular parasitism of Brucella melitensis. Frontiers in Cellular and Infection Microbiology. 8, 103 (2018).
  14. Chi, E., Mehl, T., Nunn, D., Lory, S. Interaction of Pseudomonas aeruginosa with A549 pneumocyte cells. Infection and Immunity. 59 (3), 822-828 (1990).
  15. Götz, R., et al. Nanoscale imaging of bacterial infections by sphingolipid expansion microscopy. Nature Communications. 11, 6173 (2020).
  16. Lim, Y., et al. Mechanically resolved imaging of bacteria using expansion microscopy. PLOS Biology. 17 (10), 3000268 (2019).
  17. Bratton, B. P., Barton, B., Morgenstein, R. M. Three-dimensional Imaging of bacterial cells for accurate cellular representations and precise protein localization. Journal of Visualized Experiments. (152), e60350 (2019).
  18. Hoffmann, S., et al. High-throughput quantification of bacterial-cell interactions using virtual colony counts. Frontiers in Cellular and Infection Microbiology. 8, 43 (2018).
  19. Hazan, R., Que, Y. -. A., Maura, D., Rahme, L. G. A method for high throughput determination of viable bacteria cell counts in 96-well plates. BMC Microbiology. 12 (1), 259 (2012).
  20. Gellatly, S. L., Hancock, R. E. W. Pseudomonas aeruginosa: new insights into pathogenesis and host defenses. Pathogens and Disease. 67, 159-173 (2013).
  21. Jiang, R. D., Shen, H., Piao, Y. J. The morphometrical analysis on the ultrastructure of A549 cells. Romanian Journal of Morphology and Embryology. 51 (4), 663-667 (2010).
  22. Farinha, M. A., et al. Alteration of the pilin adhesin of Pseudomonas aeruginosa PAO results in normal pilus biogenesis but a loss of adherence to human pneumocyte cells and decreased virulence in mice. Infection and Immunity. 62 (10), 4118-4123 (1994).
  23. Réglier-Poupet, H., Pellegrini, E., Charbit, A., Berche, P. Identification of LpeA, a PsaA-Like membrane protein that promotes cell entry by Listeria monocytogenes. Infection and immunity. 71 (1), 474-482 (2003).
  24. Ortega, F. E., et al. Adhesion to the host cell surface is sufficient to mediate Listeria monocytogenes entry into epithelial cells. Molecular Biology of the Cell. 28 (22), 2945-2957 (2017).

Play Video

Bu Makaleden Alıntı Yapın
Yang, J., Qin, Q., Van Schaik, E., Samuel, J. E., de Figueiredo, P. Automated, High-Throughput Detection of Bacterial Adherence to Host Cells. J. Vis. Exp. (175), e62764, doi:10.3791/62764 (2021).

View Video