血液の中での細胞の動きを研究するための新しい技術
研究者たちが、全血中の細胞相互作用を観察するためのモーションブラー顕微鏡を開発した。
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目次
細胞の動きは、がんや血液疾患などの様々な医療条件で重要なんだ。研究者たちは、細胞がどのようにくっついて血流の中で動くかを調べている。この研究は、がんや血栓症などの病気を理解するのに役立つよ。
現在の方法と課題
科学者たちは、実験室で細胞を観察するために特別な技術を使うことが多いんだ。一般的な方法は、イメージングのために光を通すのを助ける液体バッファーを使うこと。でも、バッファーを使うと、全血の自然な環境と比べて細胞の動きが変わっちゃうんだ。血漿タンパク質は、赤血球が他の細胞とどう相互作用するかに大きな役割を果たす。これらの相互作用を正確に観察するためには、全血で研究する方がいいね。
ゴールドスタンダードの技術は、生きている生物の中で細胞がどのように行動するかを近くで見ることができるインターベタル顕微鏡法なんだ。この方法では、科学者たちはリアルタイムで細胞を観察できるけど、すごく高価で複雑だから、しばしば小さな研究グループに限られてる。
研究者たちは代替手段を探っているよ。有望な方法の一つは、全血との細胞相互作用を研究するのに便利な全内反射蛍光顕微鏡法なんだ。ただ、血液中の細胞にラベルを付けるのが難しいんだよね。さらに、レーザー光学イメージング法は血液中の血小板の相互作用を数えてくれるけど、基本的な数値データしか提供せず、設置も複雑なんだ。
モーションブラー顕微鏡法(MBM)の紹介
血液中の細胞の動きを研究するための課題に対処するために、モーションブラー顕微鏡法(MBM)という簡単な方法を開発したんだ。この技術では、サンプルの希釈なしで全血中の細胞の相互作用を観察できるんだよ。
MBMは、動いている物体をぼかして、表面に付着している細胞をよりよく視覚化するというシンプルな概念を使ってる。カメラの設定を調整することで、速く動く細胞をぼかして、表面にくっついている静止している細胞を見やすくするんだ。
いくつかの設定でMBMをテストした結果、鎌状赤血球は健康な赤血球よりも血管の表面により多くくっつくことが分かった。血液サンプルを希釈したとき、相互作用は減少したり予想外の方法で変わったりしたよ。
MBMの仕組み
MBMでは、カメラの重要な二つの設定を変更するんだ:光のレベルを下げて、露出時間を長くする。これによって、動いている細胞の画像にストリークができるけど、静止している細胞は見やすくなるんだ。実験では、チャネルを流れる血液の異なる視点を示して、私たちの方法を明確にしたよ。
細胞の動きを研究するために、ラミニンやE-セレクチンなどのタンパク質でコーティングされた様々な表面を使ったんだ。結果は、鎌状赤血球とCAR-T細胞(がん治療で使われる免疫細胞の一種)の相互作用のパターンが異なることを示していたよ。
細胞相互作用の分析
MBMは素晴らしい洞察を提供してくれるけど、長時間のビデオを観察するのは大変なんだ。これに対処するために、機械学習に基づく自動分析システムを作ったよ。このシステムは、MBM画像やビデオの中で細胞を効率的に特定して分類できるんだ。
自動分析は二つのフェーズからなる。最初のフェーズでは、付着している細胞に属するピクセルのグループを特定する。二つ目のフェーズでは、サイズなどの特徴に基づいてこれらのグループを細胞タイプで分類する。
このプロセスにより、細胞の大きさや形などの特性を調べたり、動きを研究したりできる。分析は大量のデータを処理できるから、細胞の動きが時間とともにどう変わるかを測定できるんだ。
MBMの応用
細胞の動きを個別に研究することで、特定の病気がどのように進展するかの洞察が得られるよ。たとえば、鎌状赤血球症は、赤血球の変化によって様々な合併症を引き起こすことがある。体内で体験する流れに似た条件でこれらの細胞を見ることで、病気についてもっと学べるんだ。
同じように、CAR-T細胞が血管に移動したり付着したりする仕組みを理解することは、効果的ながん治療の開発にとって重要だよ。MBMを使うことで、これらの重要な細胞相互作用をよりよく分析できるんだ。
実験セットアップ
MBMの能力を検証するために、様々な実験セットアップを使ったよ。一つのセットアップでは、ラミニンでコーティングされたチャネル内で鎌状赤血球を流れ下に研究した。また、別のセットアップでは、E-セレクチンでコーティングされた表面上のCAR-T細胞を見たんだ。結果は、MBMが柔軟で、様々な研究ニーズに応じて適用できることを示していたよ。
実験中に、私たちは三つの主要な目標に焦点を当てた:
- MBMの正確性: MBMが再現可能な方法で細胞を正確に分類できることを示した。
- 細胞特性の特定: 特定された細胞の物理的特徴を測定できた。
- 有用なデータセットの構築: 基礎研究と臨床設定の両方で適用できるデータを収集した。
MBMを使った細胞の分類
私たちの分析パイプラインは、付着しているピクセルのグループを区別するのに効果的だった。つまり、実際の細胞を表すものとゴミを見分けることができたんだ。私たちは、自動システムからのカウントと研究者が手動で行ったカウントを比較して、強い一致を見つけたよ。
高スループットデータ収集
MBMの力は、一度に多くの細胞を分析できる能力にあるんだ。私たちは複数の細胞を追跡して、サーフェスにどれだけの時間付くかやその動きのパターンを研究したよ。
分析の中で、様々なタイプの付着イベントを観察した。一部の細胞は強くくっつき、他の細胞はわずかに動いていた。この詳細な追跡により、細胞相互作用中の細胞の動きについての包括的な理解を構築できたんだ。
細胞の動的な振る舞い
MBMを通じて得られたビデオを分析することで、細胞がどれくらいの時間くっついているかや、どう動くかを探求できたよ。鎌状赤血球とCAR-T細胞のパターンを発見し、それぞれの動作に重要な違いがあったことに気づいたんだ。
例えば、鎌状赤血球は通常、付着時間が長かったけど、CAR-T細胞はもっと移動的だった。この観察は、異なる細胞が流れの中でどのように動作するかについての重要な手がかりを提供しているよ。
細胞の付着に関する洞察
私たちはまた、細胞の形と、どれくらいの時間付着しているかの関係を探求した。鎌状赤血球に関しては、長時間付着していた細胞はやや細長いことが分かった。ただし、CAR-T細胞に関するこの関係は統計的に有意ではなかったんだ。
さらに、細胞の動きが血流にどう関連するかも見たよ。細胞の動きの方向や速度を測定した。CAR-T細胞は鎌状赤血球に比べてずっと活発だったんだ。
未来の方向性と潜在的な応用
MBMの柔軟性は、多くの研究課題に対する可能性を開いているよ。例えば、免疫細胞が腫瘍とどのように相互作用するかを研究することで、より良いがん治療につながるかもしれない。研究者たちは、異なる流れの条件下での鎌状細胞の挙動を調査して、病気の進行にどう影響するかを見てみることもできる。
さらに、他のシステムとMBMを組み合わせることで、体内で起こっているより複雑な相互作用のモデルを構築するのに役立つかもしれない。これは、細胞の動きを理解することが重要な関節リウマチのような条件に対する研究にも影響を与えることができるんだ。
制限と考慮事項
MBMは有望だけど、制限もあるんだ。重なり合う細胞が多くいる複雑なシナリオでは、個々の細胞の動きを追跡するのが難しくなることがある。ただし、これらの課題は追加の分析技術で対処できると信じているよ。
細胞の特性、例えば形の測定の正確性は、細胞の動きの速さによっても変わることがある。測定を改善するために、イメージング中の動きの影響を考慮するためにキャリブレーション技術を実装できる。
結論
要するに、モーションブラー顕微鏡法(MBM)は、全血流の中で細胞がどのように相互作用するかを研究するための有望なツールだよ。細胞付着のダイナミクスを分析するための使いやすく高スループットな方法を提供して、基礎研究と臨床応用の両方に役立つ。自動分析はデータの質を高め、研究者が人間の体により正確に似た条件の下での細胞の動きについて貴重な洞察を集めることを可能にするんだ。研究が進むにつれて、MBMは病気の理解を深めたり、効果的な治療法の開発において重要な役割を果たすかもしれないね。
タイトル: Motion Blur Microscopy
概要: Imaging and characterizing the dynamics of cellular adhesion in blood samples is of fundamental importance in understanding biological function. In vitro microscopy methods are widely used for this task, but typically require diluting the blood with a buffer to allow for transmission of light. However whole blood provides crucial mechanical and chemical signaling cues that influence adhesion dynamics, which means that conventional approaches lack the full physiological complexity of living microvasculature. We propose to overcome this challenge by a new in vitro imaging method which we call motion blur microscopy (MBM). By decreasing the source light intensity and increasing the integration time during imaging, flowing cells are blurred, allowing us to identify adhered cells. Combined with an automated analysis using machine learning, we can for the first time reliably image cell interactions in microfluidic channels during whole blood flow. MBM provides a low cost, easy to implement alternative to intravital microscopy, the in vivo approach for studying how the whole blood environment shapes adhesion dynamics. We demonstrate the methods reproducibility and accuracy in two example systems where understanding cell interactions, adhesion, and motility is crucial--sickle red blood cells adhering to laminin, and CAR-T cells adhering to E-selectin. We illustrate the wide range of data types that can be extracted from this approach, including distributions of cell size and eccentricity, adhesion durations, trajectories and velocities of adhered cells moving on a functionalized surface, as well as correlations among these different features at the single cell level. In all cases MBM allows for rapid collection and processing of large data sets, ranging from thousands to hundreds of thousands of individual adhesion events. The method is generalizable to study adhesion mechanisms in a variety of diseases, including cancer, blood disorders, thrombosis, inflammatory and autoimmune diseases, as well as providing rich datasets for theoretical modeling of adhesion dynamics.
著者: Michael Hinczewski, U. Goreke, A. Gonzales, B. Shipley, M. Tincher, O. Sharma, W. Wulftange, Y. Man, R. An, U. A. Gurkan
最終更新: 2024-05-16 00:00:00
言語: English
ソースURL: https://www.biorxiv.org/content/10.1101/2023.10.08.561435
ソースPDF: https://www.biorxiv.org/content/10.1101/2023.10.08.561435.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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