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La spectroscopie Raman est une technique appropriée pour le contact non-, sans étiquette analyse de cellules vivantes, de l'ingénierie tissulaire constructions et des tissus indigènes. Source spécifiques empreintes spectrales peuvent être générées et analysées en utilisant une analyse multivariée.
Technologies non-destructive, sans contact et sans étiquette pour surveiller cultures cellulaires et tissulaires sont nécessaires dans le domaine de la recherche biomédicale. 1-5 méthodes de routine Cependant, actuellement disponibles nécessitent des étapes de traitement et de modifier l'intégrité des échantillons. Spectroscopie Raman est un procédé rapide qui permet la mesure d'échantillons biologiques, sans la nécessité d'autres étapes de traitement. . Cette technologie à base de laser détecte la diffusion inélastique d'une lumière monochromatique 6 tant chaque vibration chimique est affecté à une bande de fréquences spécifique Raman (nombre d'onde en cm -1), chaque échantillon biologique comprend un motif typique spectrale en raison de leur composition biochimique inhérente 7. - 9 Dans les spectres Raman, les intensités des pics en corrélation avec le montant des obligations actuelles moléculaires. 1 Similitudes et différences des ensembles de données spectrales peuvent être détectés en utilisant une analyse multivariée (par exemple l'analyse en composantes principales (ACP)) 10. Ici, nous effectuons la spectroscopie Raman de cellules vivantes et de tissus natifs. Les cellules sont ensemencées sur des boîtes soit à fond de verre ou maintenues en suspension dans des conditions normales de culture cellulaire (37 ° C, 5% de CO 2) avant la mesure. Tissus autochtones sont disséqués et conservés dans un tampon phosphate salin (PBS) à 4 ° C des mesures préalables. En fonction de notre dispositif expérimental, nous avons alors soit porté sur le noyau de la cellule ou de la matrice extracellulaire (ECM) des protéines telles que l'élastine et du collagène. Pour toutes les études, un minimum de 30 cellules ou 30 points aléatoires d'intérêt au sein de l'ECM sont mesurés. De données des étapes de traitement de soustraction du fond incluses et la normalisation.
1. Préparation de l'échantillon biologique
2. Raman spectromètre
Notre spectromètre Raman personnalisée combine un microscope standard à fluorescence (Olympus IX 71) avec un spectromètre Raman qui permet la comparaison directe des images lumineuses sur le terrain-et la fluorescence avec les spectres Raman. L'ensemble de base se compose d'un laser à 784 nm diode (Toptica photonique AG / Allemagne), un filtre à encoche pour la séparation de la lumière Raman diffusée de-la lumière d'excitation, un microscope unend a. spectrographe (Kaiser Systems Inc optique, Ann Arbor / USA) avec un dispositif à couplage de charge (CCD) optimisé pour la détection de l'information spectrale (F-voir de systèmes d'imagerie soft / Allemagne)
3. Contrôle de la fonction laser
4. Raman des mesures spectroscopiques
Toutes les mesures sont réalisées à température ambiante.
5. Traitement et analyse des données
6. Les résultats représentatifs
Raman spECTRA générée à partir de cellules adhérentes révèlent souvent un faible rapport signal-sur-bruit et un signal de faible intensité globale (Fig. 1) 11. En raison du fait que la focalisation du laser doit être situé à proximité du fond de verre, l'influence de l'interférence signal de verre est assez élevé, ce qui provoque de masquage du signal réelle de l'échantillon. Par conséquent, le signal de l'échantillon peut être réduite ou même éliminée au cours d'une arrière-plan après la soustraction. Ainsi, nous préférons utiliser des cellules en suspension pour notre analyse spectroscopique Raman, car ils permettent la détection de plus amples renseignements spectrale détaillée. Cependant, les spectres de cellules adhérentes et la suspension présentent les mêmes pics principaux ne diffèrent que par leurs intensités.
Pour la caractérisation des différents types de cellules au sein d'une suspension, pas de pré-traitement est nécessaire. Les spectres Raman moyenne et les écarts types de fibroblastes humains, les cellules souches mésenchymateuses (CSM), les chondrocytes et les kératinocytes mesurée en suspension sontreprésentée sur la figure 2. Tous les spectres Raman ont une structure similaire, avec des pics provenant de biomolécules typiques tels que les protéines, les acides nucléiques et des lipides (voir tableau 1). 12 Pour ces types de cellules, la région spectrale entre 600 et 1800 cm -1 contient la plus pertinente l'information spectrale, par où les différences claires entre les sont détectables différents types de cellules (Fig. 2A). Exemplaire, nous avons souligné une région spectrale (1280-1350 cm -1) affichant de nettes différences structurelles, ce qui n'est plus assignable à des vibrations moléculaires de collagène et des lipides. En revanche, les analyses morphologiques ne sont pas adaptés pour l'identification et la distinction de la plupart des cellules (Fig. 2B-I). Bien que la différence entre les chondrocytes et les cellules de la peau est observable (Fig. 2D, H par rapport à B, F et E, I), les fibroblastes et les MSC sont difficiles à séparer en utilisant uniquement champ lumineux micrsocopier (Fig. 2B, F par rapport à C, G) 13.
Raman analyse spectroscopique de tissu natif, en particulier des protéines ECM, exige que le retour sur investissement peut être visualisée par imagerie à champ clair afin d'être en mesure de se concentrer sur la structure respective. Pour l'attribution d'une protéine à un large empreinte spécifique, nous avons généré des spectres Raman disponibles dans le commerce des protéines pures et cryosections immunohistologically colorées. Ici, nous avons identifié les spectres d'empreintes digitales des fibres élastiques dans les tissus natifs comparant élastine lyophilisée et immunofluorescence tachés de cryosections employant un anticorps dirigé contre l'élastine. Cependant, depuis l'élastine dispose d'un autofluorescence élevée, ce qui se reflète dans les spectres Raman, l'analyse des données est difficile (figure 3A). Afin de réduire l'échec systématique due à l'échantillon des propriétés spécifiques telles que l'autofluorescence, un traitement approprié des ensembles de données est cruciale. Dans nos données, unealyses, nous avons utilisé la normalisation afin d'éliminer l'intensité du signal significativement plus élevé de la protéine pure élastine, et donc, nous étions en mesure de générer comparables spectres Raman (Fig. 3B). L'élastine est une des protéines de la MEC les plus stables dans le corps et est donc très difficile à se dégrader. 14 Dans notre dispositif expérimental, nous avons provoqué la dégradation de l'élastine dans les tracts porcine sains de la valve aortique en effectuant une digestion enzymatique. L'application de l'analyse multivariée PCA, nous avons identifié des différences significatives entre les spectres Raman de enzymatiquement échantillons traités et les contrôles natifs (figure 3C). Ces différences spectrales ont été observées dans le spectre de chargement à 861, 1003 et 1664 cm -1. Attendus des changements structurels dans les fibres d'élastine contenant dus aux délais de exposition prolongée à l'élastase ont été présentés par coloration HART (fig. 4), qui ont également été traduit dans plus de groupes distincts marquer séparables (Fig. 3C).
Figure 1. Moyenne des spectres Raman des fibroblastes détachées et adhérente.
Figure 2. (A) moyenne des spectres Raman et écarts-types des quatre différents types de cellules primaires isolées (fibroblastes, cellules souches mésenchymateuses, les chondrocytes et les kératinocytes). La trame met en évidence la région spectrale de 1280 - 1350 cm -1 avec des différences de structure. (BE) Bright images en champ de détachés (B) des fibroblastes, (C) MSCS, (D) et les chondrocytes (E) kératinocytes. La barre d'échelle est égal à 20 um. (FI) à champ clair des images de adhérentes (F), des fibroblastes (G) MSCS, (H) et les chondrocytes (I) kératinocytes. La barre d'échelle est égal à 200 um.
Figure 3. (A) des spectres Raman sans normalisation des lyophilized élastine (ligne bleue), immunofluorescence (IF)-étiquetés cryosections (ligne orange) et des fibres élastiques (ligne rouge) mesurées dans les natifs des tracts de la valve aortique. L'intensité du signal élevé de l'élastine lyophilisée est causée par autofluorescence. (B) des spectres Raman après la normalisation en vue d'éliminer les défaillances systémiques. (C) Les scores et les charges de la comparaison entre la non-traitée de contrôle (rouge) et enzymatiquement dégradé (bleu et vert) fibres élastiques au sein du tissu natif.
Figure 4. HART's tachés tracts porcine valve aortique. Les fibres élastiques sont visualisées en noir. (A) et (B) démontrer la non-traité le contrôle et (C) et (D) représentent des échantillons de tissus qui ont été exposés à l'élastase enzyme dégradant pour l'élastine-30 minutes.
Nombre d'onde en cm -1 | Affectation 12 | |
717-719 | CN | Les phospholipides |
785-788 | ADN / ARN de bases, Épine dorsale OPO | ADN / ARN |
1003 - 1005 | Phénylalanine | Protéine |
1220-1280 | Amide III | Protéine |
1445-1447 | CH 2 | Protéine / lipide |
1655-1680 | Amide IC = C | Des lipides Protéines |
Tableau 1. Bandes Raman qui sont détectés dans les spectres de tous les types de cellules (fibroblastes, cellules souches mésenchymateuses, les chondrocytes et les kératinocytes).
La spectroscopie Raman est un outil approprié pour analyser les échantillons biologiques, tels que in vitro des cultures de cellules et des protéines ECM ainsi que les cellules dans les tissus natifs. 11,15,16 Ici, nous avons démontré que ce contact non, sans étiquette technique permet la la discrimination des différents types de cellules et la détection de la dégradation des protéines ECM fondée uniquement sur la composition biomoléculaire intrinsèque de ces échantillons biologiques.
Le principal avantage de la spectroscopie Raman est la capacité à quantifier de manière non invasive l'empreinte biochimique d'un échantillon par son spectres Raman qui en résulte. Contrairement à la spectroscopie infrarouge, ce qui donne des informations similaires, les spectres Raman peuvent être recueillies à partir d'échantillons aqueux, comme la dispersion Raman de l'eau est faible. En outre, la spectroscopie Raman est uniquement sur la base de la détection de la rétrodiffusion de la lumière monochromatique, par conséquent, aucun traitement d'échantillonnage est nécessaire de mesure précédent. Ces attributs font de Raspectroscopie homme une alternative prometteuse pour le potentiel dans les applications d'imagerie in vivo. À ce sujet, anti-Stokes cohérente spectroscopie Raman (CARS) est une technique très intéressante car elle permet d'accélérer et d'acquisition plus sensible des données basées sur les mêmes signaux vibratoires utilisés dans nos expériences. 15,16 D'autres méthodes alternatives, y compris multiphotonique induite par autofluorescence et imagerie de seconde génération d'harmoniques ont déjà été avérée appropriée pour le suivi des échantillons biologiques non invasive ou minime 17. Cependant, ces modalités d'imagerie sont associés à des coûts très élevés et sont limités à autofluorescence génératrices de molécules. En outre, spectromètre Raman est facile à combiner avec microscopes optiques conventionnels. Ces caractéristiques font de la spectroscopie Raman un outil précieux pour étudier des échantillons biologiques dans les environnements physiologiques.
Une des limites actuelles de notre spectroscopie Raman est mis en placela mise au point laser relativement petite (250 nm au maximum à moitié pleine largeur (FWHM) latérale et 700 nm FWHM axiale) qui est créé par un objectif à grande ouverture numérique (NA = 1,2). Même si une grande ouverture numérique permet de couvrir une bonne quantité de la lumière émise Raman cédant dans un fort rapport signal sur bruit, la haute NA ne produit qu'une petite collection accent sein de l'échantillon qui est généralement beaucoup plus petite qu'une cellule. Afin de comparer les spectres Raman de différentes cellules, la collection d'un éventail représentatif est essentiel, qui est difficile à obtenir avec une zone de petit foyer. Pour résoudre ce problème, nous travaillons sur un processus visant à automatiser la collecte de signal à différents points de la cellule (= cartographie spectroscopique Raman), résultant en une moyenne spectrale et se livrant à un éventail représentatif. En outre, cette technique vous donnera un aperçu de la répartition des bandes Raman spécifiques, par exemple de la distribution des protéines dans une cellule.
Bioléchantillons LOGIQUE sont très complexes et se composent d'un mélange hétérogène de biomolécules qui contribuent à la spectres Raman recueillis. Par conséquent, le motif spectrale est grande complexité et la surveillance d'un type unique d'une molécule dans un spectre Raman est difficile à atteindre avec le chevauchement de signaux différents molécule. En outre, la fluorescence intrinsèque de l'échantillon peut masquer des informations précieuses sur les plus faibles signaux Raman. Fait intéressant, dans certains de nos études précédentes, nous avons identifié autofluorescence dans les spectres Raman comme le principal facteur de différenciation entre les types cellulaires (cellules souches mésenchymateuses et les fibroblastes) en utilisant un outil d'analyse appropriée 13. Nous avons également identifié que les changements dans l'intensité du signal Raman globale peut servir un indicateur de l'état de collagène et des fibres de collagène au sein de l'ECM de tracts de la valve aortique. 9 Toutefois, lorsque l'on analyse l'état de l'élastine dans ces tissus, nous n'étions pas en mesure de détecter des résultats similaires. Comme mentionné dans le résultatla section s, nous étions seulement capables de détecter des altérations de bandes spécifiques Raman dans les échantillons traités par l'élastase par rapport aux contrôles natifs. Nous n'avons pas vu une diminution du signal global Raman dans les échantillons traités par voie enzymatique comme prévu. Ces observations entraîné dans un complot score qui n'a pas révélé de la formation de grappes clair comme on le voit dans l'étude précédente. 9 En revanche, l'influence du traitement enzymatique est détectable dans les résultats de l'ACP. Nous supposons que ces divergences entre les deux protéines de la MEC, l'élastine et le collagène, sont basées sur les différences morphologiques et différents processus de dégradation enzymatiques: dans le dépliant de la valve aortique, la zone riche en collagène (fibreuse) est une couche continue qui devient desserré en raison de la traitement enzymatique, grâce à quoi l'élastine contenant la zone (ventricularis) présente une configuration de réseau qui apparaît après une exposition à une fragmentation de l'élastase (fig. 4). Des mesures ponctuelles simples ne sont donc pas appromangé à détecter de telles ruptures de petits au sein du réseau d'élastine. Ici, une cartographie Raman du tissu aiderait à identifier les pannes de réseau.
Un autre défi en spectroscopie Raman d'échantillons biologiques est de réduire les temps de mesure. Une solution consiste à augmenter la puissance du laser, qui est adapté aussi longtemps que les échantillons biologiques ne sont pas affectés par la photo-dommages. Toutes nos expériences actuelles sont la preuve de principe des études portant sur la recherche fondamentale, mais notre objectif global est de mettre en œuvre la spectroscopie Raman pour des applications cliniques, y compris la médecine régénérative (contrôle de la qualité par exemple de l'ingénierie tissulaire produits), suivi du greffon pré-transplantation et le diagnostic du cancer.
Pas de conflits d'intérêt déclarés.
Nous tenons à remercier Steffen Koch pour son soutien technique et Shannon Lee Layland (à la fois Fraunhofer IGB Stuttgart) pour ses suggestions utiles sur le manuscrit. Ce travail a été soutenu financièrement par le programme Attirer de la Fraunhofer-Gesellschaft et le BMBF (à la fois pour KS-L.).
Name | Company | Catalog Number | Comments |
Nom du réactif | Entreprise | Numéro de catalogue | Commentaires |
élastase | Worthington | LS006363 | |
Anticorps anti-élastine | Sigma | HPA018111 | 1:75; tampon citrate |
PBS | Lonza | 17-512F | |
plats à fond de verre | Greiner BioOne | 627860 | |
The Unscrambler | CAMO | ||
Opus | Bruker |
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