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筋肉間脂肪組織(IMAT)の生物学は、ヒト組織のアクセス性が限られているため、ほとんど未踏です。ここでは、このユニークな脂肪貯蔵庫の細胞組成を特定するための単一核RNAシーケンシングのための凍結ヒトIMATの核単離とライブラリ調製のための詳細なプロトコルを紹介します。
筋肉間脂肪組織(IMAT)は、筋繊維の間に位置する比較的研究されていない脂肪貯蔵庫です。IMAT含有量は、年齢とBMIとともに増加し、代謝性疾患および筋肉変性疾患に関連しています。しかし、IMATの生物学的特性と周囲の筋線維との相互作用についての理解は著しく不足しています。近年、シングルセルおよび核RNAシーケンシングにより、いくつかのヒト組織の細胞タイプ特異的なアトラスが得られました。しかし、ヒトIMATの細胞組成は、ヒトの生検収集からのアクセス可能性に固有の課題のために、ほとんど調査されていないままです。ヒトIMATは、採取される組織の量が限られていることに加え、骨格筋組織や筋膜に近いため、処理が複雑になります。脂肪細胞の脂質を多く含む性質により、脂肪細胞は単一細胞の単離と互換性がありません。したがって、単一核RNAシーケンシングは、単一細胞分解能で高次元トランスクリプトミクスを得るのに最適であり、IMATの正確な細胞組成を含むこのデポの生物学を明らかにする可能性を提供します。ここでは、単一核RNAシーケンシングのための凍結ヒトIMATの核単離とライブラリ調製のための詳細なプロトコルを紹介します。このプロトコルでは、液滴ベースのアプローチを使用して数千の核をプロファイリングできるため、希少で存在量が少ない細胞タイプを検出する能力が得られます。
筋肉間脂肪組織(IMAT)は、筋線維1の間および周囲に存在する異所性脂肪貯蔵庫です。Goodpasterらによる最近のレビューで詳細に説明されているように、IMATは、高解像度のコンピュータ断層撮影法(CT)および磁気共鳴画像法(MRI)(図1A、B)を使用して検出でき、全身の筋線維の周囲および内部に見られます1。IMATの量は個人によって大きく異なり、BMI、年齢、性別、人種、座りがちな状況に影響されます2,3,4。さらに、IMAT沈着は、筋肉の変性5に関連する病的状態によく見られ、多くの研究で、肥満、2型糖尿病、メタボリックシンドローム、およびインスリン抵抗性6,7,8,9の個人におけるIMAT量の増加が記録されています。それにもかかわらず、IMATの細胞的および生物学的特性は解明され始めたばかりです。アクセス性が限られていること、IMATの位置と内容物が全身に異なることが、このユニークな脂肪貯蔵所2からのサンプル収集を困難にしています。さらに、サンプルは収集時に骨格筋(SM)で容易に「汚染」されるため、異なる組織からの生物学的寄与の分離を解読するのが困難になります(図1C)。そのため、過去10年間で大きな注目を集めている一核RNAシーケンシング(snRNA-seq)は、IMATおよびSM由来の遺伝子発現パターンをシングルセルの分解能で分離するための理想的な方法論として機能します。さらに、核の単離は、脂質を多く含む脂肪細胞が大きいため、脂肪組織に特に有用であり、細胞の完全性を損なうことなく単一細胞懸濁液に解離することは不可能です。最後に、この技術は、IMAT特異的脂肪細胞の新規マーカーを発見し、異なる前駆細胞集団の組成と存在を明らかにするだけでなく、病理学的および正常な状態での細胞組成の変動を研究する可能性を秘めています。
図1:IMATの画像。 (A)中年の痩せた女性と(B)肥満の中年男性からのIMATの代表的な磁気共鳴(MRI)画像。赤:皮下脂肪組織、黄:筋肉間脂肪組織、緑:骨格筋、青:骨。画像提供:Heather Cornnell氏、AdventHealth Translational Research Institute。(C)IMATを使用した新鮮な組織サンプル(黒の破線で囲まれています)。画像提供:AdventHealth Translational Research Institute の Meghan Hopf 氏とコロラド大学の Bryan Bergman 氏。この図は、Goodpaster et al.1 の許可を得て変更されています。 この図の拡大版を表示するには、ここをクリックしてください。
豚、鶏、牛の肉の霜降り(特にIMAT)をシングルセル(sc)とsnRNA-seq10を用いて調査した畜産業界から多くの研究が発表されています。これらの研究により、脂肪細胞のいくつかの亜集団とIMATの潜在的な前駆細胞のマーカーが特定されました11,12,13;しかし、これらの細胞組成物がヒトIMATに翻訳されるかどうかは不明です。私たちの知る限り、変形性股関節症の男性患者から得られた、脂肪浸潤を伴うヒト筋肉の細胞の不均一性をsnRNA-seq14を使用して調べた研究は1つだけです。研究者らは、小さな脂肪細胞集団といくつかの線維脂肪形成前駆細胞(FAP)亜集団を報告しました 筋核14の大規模な集団内。私たちの研究は、snRNA-seqを使用して、ヒトの筋肉から手動で解剖したIMATの細胞組成を直接調べる方法を開発した最初の研究です。
重要なことは、snRNA-seqのプロトコールは、利用可能な組織の量と特定の組織の物理的特性によって最適な処理ステップが決まるため、研究対象の特定の組織に合わせてカスタマイズする必要があるということです。IMATの組織収量は通常小さく、超音波ガイド下生検を行う場合でも、50 mgを超えないことがよくあります。したがって、この希少な組織の適切な処理が不可欠です。このプロトコルは、ヒトIMATを研究する研究者にとって貴重なリソースとなると考えています。
このプロトコルに使用されたサンプルは、Western IRB-Copernicus Group(WCG)の治験審査委員会によって承認され、ヘルシンキ宣言に従って実施されたStudy of Muscle Mobility, and Aging(SOMMA)15の一部でした。参加者は、研究への参加について書面によるインフォームドコンセントを提供しました。
注:このプロトコルは、ナノウェルベースのプラットフォーム16上で100mgのヒト腹部皮下脂肪組織を使用した以前のプロトコルから適応されています。現在のプロトコールは、50 mgのヒトIMATおよび液滴ベースのプラットフォームを使用したライブラリ調製に最適化されています。非ヒトIMATまたは他の脂肪デポーからの核単離のためのこのプロトコルのさらなる最適化が必要となる場合があります。
1. バッファーと試薬の調製(表1、表2)
注:実験当日にバッファーを新たに調製し、再利用しないでください。
試薬 | 容量 (μL) | 最終濃度(mM) | |
1倍 | 2倍 | ||
1 M MgCl2 | 10 | 20 | 5 |
1 M トリスバッファー、pH 8.0 | 20 | 40 | 10 |
2 M KCl | 25 | 50 | 25 |
1.5 Mショ糖(-4°C) | 334 | 668 | 250 |
1mM DTT | 2 | 4 | 0.001 (~1 μM) |
100xプロテアーゼ阻害剤 | 20 | 40 | 1倍 |
スーパーアシン 20 U/μL | 40 | 80 | 0.4 U/μL |
ヌクレアーゼフリー水 | 1549 | 3098 | - |
総ボリューム | 2000 | 4000 | - |
表1:均質化バッファー(HB)。 氷の上を保ってください。ボルテックスで混ぜます。
試薬 | 容量 (μL) | 最終濃度(mM) | |
1倍 | 2倍 | ||
EDTAの | 0.4 | 0.8 | 0.1 |
リボロックRNAse阻害剤(40U/μL) | 40 | 80 | 0.8 U/μL |
1%BSA-PBS(-/-) | 1959.6 | 3919.2 | - |
総ボリューム | 2000 | 4000 | - |
表2:核分離培地(NIM)。 氷の上を保ってください。ボルテックスで混ぜます。
2. 凍結組織の粉砕(図2A)
3. 粉砕組織の均質化
4. 原子核の単離とクリーンアップ(図2B)
5. 核の染色とカウント(図2C および 図3)
注:カウントを容易にするために、明視野とDAPIチャネルの調整がカウントに大きく影響する可能性があるため、自動セルカウンターで「核カウント」プロトコルを設定します。破片ではなく原子核のみが捕捉されるようにチャネルを調整します。明視野チャンネルが、DAPI染色も持っている「オブジェクト」のみをマークするようにしてください。
図3:単離された核の染色。 NucBlue/DAPIで染色した核のセルカウンターからの画像(左の画像)と対応する明視野の画像(右の画像)。微量の破片の存在は、明視野画像で明らかです。ここで使用する自動セルカウンターには、スケールバーを含めるオプションはありません。 この図の拡大版を表示するには、ここをクリックしてください。
6. ライブラリ調製およびシーケンシングパラメータ
図2:プロトコルワークフロー。 プロトコルの(A)ステップ2および3、(B)ステップ4、および(C)ステップ5のワークフローの概略図。フィギュアは BioRender.com で作成しました。 この図の拡大版を表示するには、ここをクリックしてください。
7. データ処理と分析
注:このプロトコルでは、結果として得られるシーケンシングデータの処理に使用される推奨ソフトウェアとRパッケージの一部が、初期前処理後のステップに焦点を当てて簡単に紹介されています(表3)。この研究では、一般的な品質管理(QC)メトリクスと、 図4の均一多様体近似および投影(UMAP)の例を提供します。ただし、バイオインフォマティクス分析の詳細な説明は、このプロトコルの範囲外です。したがって、読者はHeumosらによるシングルセル解析のベストプラクティスに関する最近のレビューを参照することができます18。
データワークフローで使用されるソフトウェア/Rパッケージ | 代替ソフトウェア/パッケージ | 処理ステップ |
セルレンジャー | スターソロ、カリスト | トリミング、整列、マッピング |
スーラ | SingleCellExperiment、セルレンジャー | QC、分析、データ探索 |
ダブレットファインダー | scds、scdblFinder、スクラブレット | ダブレット検出 |
デコントX | SoupX、セルベンダー | アンビエントRNA調整 |
表3:データワークフロー用のソフトウェア/ツール。
このワークフローは、凍結ヒトIMATサンプルの処理をガイドして、単一核の分解能で遺伝子発現プロファイルを取得し、細胞タイプの同定を可能にするように設計されています。ここでは、SOMMA試験の参加者から代表的なIMATサンプルを1つ紹介します。
snRNA-seqデータの解析の最初のステップは、データの品質を評価して、データセットから削除する必要がある可能性のある...
IMATとの連携には、いくつかの固有の課題があります。その限られたアクセス性に加えて、サンプル材料の収量は非常に少ないことが多く、骨格筋の「汚染」を避けることはほとんど不可能です。最高品質のサンプルを得るためには、生検針を挿入する際に筋筋膜を貫通し(皮下脂肪組織を採取しないようにするため)、採取後すぐに顕微鏡でサンプルを解剖してできるだけ多くの筋肉組織を切?...
著者は何も開示していません。
著者らは、コロラド大学のBryan Bergman博士が、MoTrIMAT研究(R01AG077956)の図1CのIMAT生検の画像を提供してくれたことに感謝の意を表します。私たちは、代表的な結果セクションにデータが示されているIMATサンプルを提供した筋肉、可動性、老化の研究に感謝しています。国立老化研究所(NIA)は、筋肉、可動性、老化の研究(SOMMA;R01AG059416)およびその補助的な研究SOMMA AT(R01AG066474)およびSOMMA Knee OA(R01AG070647)。研究インフラストラクチャのサポートは、ピッツバーグ大学(P30AG024827)とウェイクフォレスト大学(P30AG021332)のNIAクロード・D・ペッパー高齢者アメリカ独立センターと、ウェイクフォレスト大学の国立トランスレーショナルサイエンス推進センター(UL1 0TR001420)が資金提供した臨床およびトランスレーショナルサイエンス研究所によって部分的に資金提供されました。
Name | Company | Catalog Number | Comments |
0.2 µm corning syringe filters | Millipore Sigma | CLS431229 | |
1.7 mL DNA LoBind tubes | Eppendorf | 22431021 | low-bind tubes |
10% Tween 20 | Bio-Rad | 1662404 | |
100x protease inhibitor | Thermo Fisher Scientific | 78437 | |
10X Magnetic Separator | 10X Genomics | 230003 | |
10X Vortex Adapter | 10X Genomics | 330002 | |
15 mL canonical tubes | Sarstedt | 6,25,54,502 | |
2100 Bioanalyzer | Agilent | G2939BA | |
50 mL conical tubes | Sarstedt | 6,25,47,254 | |
CellRanger | Genomics | N/A | |
Chromium iX accesory kit | 10X Genomics | PN1000323 | |
Chromium iX Controller | 10X Genomics | PN1000326 | |
Chromium Next GEM Chip G Single Cell Kit | 10X Genomics | PN1000127 | |
Chromium Next GEM Single Cell 3' Kit v 3.1 | 10X Genomics | PN1000269 | |
Chromium Next GEM Single Cell 3' Gel Bead Kit v3.1 | 10X Genomics | PN1000129 | |
Chromium Next GEM Single Cell GEM Kit v3.1 | 10X Genomics | PN1000130 | |
Countess 3 Automated Cell Counter | Thermo Fisher Scientific | AMQAX2000 | Automated cell counter |
Countess cell counting chamber slides | Thermo Fisher Scientific | C10228 | |
DoubletFinder | R | N/A | |
DPBS (no calcium, no magnesium) | Thermo Fisher Scientific | 14190144 | |
DTT | Thermo Fisher Scientific | R0861 | |
Dual Index Kit TT Set A, 96 rxns | 10X Genomics | PN1000215 | |
Dynabeads MyOne SILANE | 10X Genomics | PN2000048 | |
Falcon 100 µm Cell strainer | Corning Life Science | 352360 | |
Falcon 40 µm Cell strainer | Corning Life Science | 352340 | |
Glycerin (glycerol), 50% (v/v) Aqueous Solution | Ricca Chemical Company | 3290-32 | |
KCL | Thermo Fisher Scientific | AM9640G | |
Library Construction Kit v3.1 | 10X Genomics | PN1000196 | |
MACS SmartStrainers (30µm) | Miltenyi Biotec | 130-098-458 | |
Mastercycler Nexus Gradient Thermal cycler | Eppendorf | 6331000017 | |
MgCl2 | Ambion | AM9530G | |
Mortar and pestel | Health care logistics | 14075 | |
NucBlue Live Ready Probes Reagent | Thermo Fisher Scientific | R37605 | |
Nuclease Free Water (not DEPC treated) | Thermo Fisher Scientific | AM9930 | |
Probumin Bovine Serum Albumin Fatty Acid Free, Powder | Sigma-Aldrich | 820024 | |
Qiagen Buffer EB | Qiagen | 19086 | |
Ribolock RNAse inhibitor | Thermo Fisher Scientific | EO0382 | |
Seurat | R | N/A | |
Sucrose | Sigma-Aldrich | S0389 | |
SUPERasin 20 U/µL | Thermo Fisher Scientific | AM2695 | |
ThermoMixer C | Eppendorf | 5382000015 | |
Tissue homogenizer | Glass-Col | 099C K54 | |
Tris buffer pH 8.0 | Thermo Fisher Scientific | AM9855G | |
Triton X-100 | Thermo Fisher Scientific | AC327372500 | |
UltraPure 0.5M EDTA pH 8.0 | Gibco | 15575020 |
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