がん細胞の接着に関する新たな知見
研究者は、癌細胞の表面付着行動を調べるためにライブイメージングを使っている。
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癌細胞は表面にくっつくことができるんだけど、これは体内でどう広がるかの手がかりを与えてくれる大事な行動なんだ。癌細胞が健康な組織に素早く、強くくっつくと、そこに侵入して定着する可能性がある。だから、この行動を理解することで、癌が広がる過程、つまり転移について研究者が考えられるようになるんだ。
従来、科学者たちは細胞の接着を実験室で研究してきた。特定の数の細胞を表面に置いて、しばらく待って、くっつかなかった細胞を洗い流してから、どれだけの細胞が残っているか測るという方法ね。この方法はシンプルで特別な機器も要らないんだけど、限界もある。接着しているかどうかしか教えてくれなくて、細胞が通過する接着の異なる段階を無視しちゃうんだ。それに、細胞の集団全体を見ているから、個別の細胞の違いを見落としちゃう。癌の中の各細胞は異なる行動をすることがあるから、これって重要なんだ。
これらのテストの結果は、細胞をどれだけ強く洗うかによっても変わることがあって、テストの方法にも多くの要因が関係してくる。接着をテストする他の方法もあるけど、多くは特別な機器や条件を必要とするから、細胞が体内で体験するものとは少し違うんだ。
生細胞イメージング: 新しいアプローチ
細胞接着を研究する新しい方法が生細胞イメージングなんだ。この方法なら、研究者は細胞が表面にくっつく様子をリアルタイムで見られて、接着中の形や行動の変化も観察できる。通常の成長条件を維持したイメージング技術を使うことで、研究者は接着に関わる生物学的プロセスについて、より良い洞察を得ることができる。
この研究では、特定の生細胞イメージングシステムを使って、二種類の卵巣癌細胞が実験プレートの底にくっつく様子を調べたんだ。これは特に興味深くて、卵巣癌は体腔全体に広がることが多いから、血流を通じて広がる他の多くの癌とは違うんだ。
研究された具体的な癌細胞は同じ患者から取られたけど、癌の進行段階の異なるポイントを表していた。一方は治療後に再発したばかりで、もう一方はその治療に対する抵抗性を持っていた。つまり、この二つの系を比較することで、癌の進行に伴う行動の変化を観察するチャンスがあったんだ。
研究は、細胞接着が単純なプロセスではないことを示した。癌の同じタイプの中でも、細胞によって大きく異なるんだ。
時間をかけた細胞接着の観察
研究者たちは、標準化されたプレートに異なる数の細胞を配置し、癌細胞が表面にどれだけ早く、強く接着するかを見たんだ。彼らは同じエリアの写真を30分ごとに20時間撮って、くっついた細胞の数が時間と共にどう変化するかを調べた。
イメージングプロセスを通じて、二つのタイプの細胞ともに、離れた細胞の数は減り、くっついた細胞の数は増えていくことがわかった。でも、二つの癌細胞は接着行動が異なっていて、最初のタイプの細胞はより早くくっつき、二番目のタイプは長い間部分的にくっついている傾向があったんだ。
ウェルに配置した細胞の数を変えることで、最初のタイプの細胞の接着の速さに影響があったけど、二番目のタイプは初期の細胞数に関係なく一貫して同じ行動を示した。これは、より攻撃的な癌細胞は、広がるための表面への接着の能力にあまり依存していないかもしれないことを示唆しているんだ。
個々の細胞の行動の分析
個々の細胞の行動を詳しく観察することで、研究者たちは接着のいくつかの異なるパターンを特定することができた。これらのパターンを、細胞が表面にくっつく成功に関連付けたんだ。
二つのタイプの細胞ともに、多くの接着パターンは短くて、細胞が長くくっついていないことを示していた。この短いパターンの中には、細胞が生きていなかったり、視界から動いてしまったり、実験中に新しい細胞に分裂したりする場合があった。
長いパターンは、細胞が徐々にくっついたり離れたりする異なる行動を示した。ある細胞は完全にくっついている状態と部分的にくっついている状態を繰り返して入れ替わっていた。完全に接着できた細胞は、すぐに分裂する可能性があまり高くないことが noted されたんだ。
細胞分裂と接着
この研究から興味深い発見があったのは、細胞が完全には接着していなくても分裂できるということだった。研究者たちは、細胞がどれくらいの頻度で分裂し、その時の接着状態を追跡したんだ。両方のタイプの癌細胞において、ほとんどの分裂は細胞が完全に接着していない時に起こったことがわかった。
完全に接着できた細胞は、その後すぐに分裂する傾向があって、表面への接着と分裂のプロセスが同時に起こる可能性があることを示しているんだ。
方法の柔軟性
専門的なイメージング機器にアクセスできない人もいるから、研究者たちは細胞の画像を分析するためのよりシンプルな方法もテストした。別のコンピュータープログラムを使って、彼らの発見がもっと手頃な方法でも真実であるかどうかを見たんだ。結果は似ていて、測定された接着行動が使った方法に関係なく一定であることを示していた。
この分析の柔軟性は、彼らのアプローチが特定の機器を持っていなくても多くの異なる研究所で使える可能性があることを意味しているんだ。
結論
この研究は、癌細胞が表面に接着する様子をリアルタイムで観察する新しい方法を提示していて、従来の方法よりも彼らの行動についての深い洞察を提供しているんだ。個々の細胞の行動やダイナミクスを捉えることで、接着プロセスの複雑さを強調し、異なる癌のステージが細胞の接着や成長に影響を与える可能性を示唆している。
最も重要なのは、この研究が癌の中の個々の細胞の行動を理解することの重要性を強調していることだ。これにより、これらのプロセスを癌治療のターゲットにするためのさらなる研究の可能性が開かれる。
細胞の集団と個々の行動の両方に焦点を当てることで、研究者たちは癌の進行や潜在的な治療法について、より包括的な理解を得ることができる。この方法は、癌研究において重要な細胞の行動をより良く評価するための標準的な技術になるかもしれない。
タイトル: A novel approach for the quantification of single-cell adhesion dynamics from microscopy images
概要: BackgroundCell adhesion, that is the ability to attach to a given substrate, is a key property of cancer cells, as it relates to their potential for dissemination and metastasis. The in vitro assays used to measure it, however, are characterized by several drawbacks, including low temporal resolution and limited procedural standardisation which reduce their usefulness and accuracy. ResultsIn this work, we propose an alternative analytical approach, based on live-cell imaging data, that yields comprehensive information on cell adhesion dynamics at the single-cell level. It relies on a segmentation routine, to identify the pixels belonging to each cell from time-lapse microscopy images acquired during the adhesion process. A tracking algorithm then enables the study of individual cell adhesion dynamics over time. The increased resolution afforded by this method was instrumental for the identification of cell division prior to attachment and the co-existence of markedly different proliferation rates across the culture, previously unidentified patterns of behaviour in the adhesion process. Finally, we generalize our method by substituting the segmentation algorithm of the instrument used to acquire the images, with a custom-made one, showing that this approach can be integrated within routine laboratory analytical procedures and does not necessarily require high-performance microscopy and imaging setups. ConclusionsOur new analytical approach improves the in vitro quantification of cell adhesion, enabling the study of this process with high temporal resolution and increased level of detail. The extension of the analysis to the single-cell level, additionally, uncovered the role of population variability and proliferation in this process. The simple and cost-effective procedure here described enables the accurate characterisation of cell adhesion. Beside improving our understanding of adhesion dynamics, its results could support the development of treatments targeting the ability of cancer cells to adhere to surrounding tissues.
著者: Marilisa Cortesi, J. Li, D. Liu, T. Guo, S. Dokos, K. Warton, C. E. Ford
最終更新: 2024-10-09 00:00:00
言語: English
ソースURL: https://www.biorxiv.org/content/10.1101/2024.10.08.616409
ソースPDF: https://www.biorxiv.org/content/10.1101/2024.10.08.616409.full.pdf
ライセンス: https://creativecommons.org/licenses/by-nc/4.0/
変更点: この要約はAIの助けを借りて作成されており、不正確な場合があります。正確な情報については、ここにリンクされている元のソース文書を参照してください。
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