생물 의학 연구는 새로운 연구 사실 인정이 거의 치료 응용 프로그램으로 번역된다는 점에서 재현성 위기에 직면하고 있습니다. 이 프로토콜은 인적 요인을 줄이고 제조에 자동화 및 표준화를 도입합니다. 이 방법은 하이드로겔이 지난 10년 이내에 암 및 기타 질병 조직 모델에서 가장 많이 사용되는 플랫폼이 되었기 때문에 3D 세포 배양 응용 을 위한 사진 교차 링크 가능한 하이드로겔에 특히 초점을 맞추고 있습니다.
우리는 오픈 소스 기술 플랫폼의 개발과 함께 현재하드웨어 및 소프트웨어 제한을 성공적으로 해결했습니다. 이 플랫폼은 하이드로겔을 위해 특별히 설계되었으며 조직 엔지니어링 연구를 위한 자동화된 제조 워크플로우를 지원합니다. API를 설치하려면 명령줄 인터페이스를 엽니다.
작업 API를 설치하려면 핍 설치 오픈워크스테이션을 입력하고 Enter를 누릅니다. 파이펫팅 바이오 제작 모듈을 작동하려면 명령을 입력하여 opentrons API를 설치합니다. 그런 다음 명령줄을 사용하여 Python 스크립트를 열고 두 API가 성공적으로 설치되었는지 확인합니다.
프로토콜 코드를 생성하려면 프로토콜 디자인 응용 프로그램을 열어 플랫폼에서 실행될 사용자 지정된 프로토콜 스크립트를 생성합니다. 인터페이스는 일반적으로 사용되는 모든 인터넷 브라우저에서 실행됩니다. 설정 페이지에서 프로토콜 이름을 입력하고 계속을 클릭합니다.
입력 트레이 설정에서 입력 트레이를 정의하기 위해 3~4개의 가열 블록을 선택합니다. 재료 및 재고 농도를 정의하려면 정의 입력 메뉴에서 Gel 1을 선택하고 GelMA를 이름으로 입력합니다. 재고 농도를 20%로 설정하고 샘플 수를 3개로 설정하고 추가를 클릭하여 항목을 저장하고 첫 번째 열을 채웁니다.
정의 입력 메뉴에서 젤 2를 선택하고 Alginate를 이름으로 입력합니다. 재고 농도를 4%로 설정하고 샘플 수를 3개로 설정하고 추가를 클릭하여 항목을 저장하고 두 번째 열을 채웁니다. 포토니티에이터 및 희석 매개변수를 시연된 대로 설정한 후 사진 교차 연결을 선택하고 시간을 30초로 설정하고 강도를 2초로 설정하고 확인을 클릭합니다. 다음으로, 웰 플레이트 유형을 96웰 플레이트로 설정하고 그룹 1을 클릭하여 이중 네트워크 하이드로겔을 만들기 위한 매개 변수를 지정할 수 있도록 합니다.
그런 다음 필요한 경우 적용 고급 믹싱 프로토콜 상자를 확인하고 샘플 수를 96으로 설정하고 계속을 클릭합니다. 데크 레이아웃을 설정하려면 각 슬롯에 적합한 트레이 유형을 선택합니다. 모든 트레이 유형을 선택한 경우 파이펫 왼쪽 상자를 클릭하고 드롭다운 메뉴에서 10~100마이크로리터 양수 변위를 선택합니다.
멸망 속도를 600으로 설정하고 디스펜싱 속도를 800으로 설정합니다. 그런 다음 피펫 오른쪽 매개 변수를 동일한 방식으로 설정합니다. 그런 다음 프로토콜 생성을 클릭하여 프로토콜 스크립트를 생성하고 저장합니다.
프로토콜을 실행하기 전에 소모품을 70%에탄올로 분사하고 사용자 설정에 정의된 설정에 따라 배치합니다. 선택한 설정에 따라 온도 도크에 알루미늄 블록에 재료와 반응 튜브를 배치합니다. 다음으로, 장갑을 70% 에탄올로 스프레이하고 열린 튜브를 만지지 않고 반응 튜브를 조심스럽게 엽니다.
물질이 적절한 실험 온도에 도달하면 사용자 인터페이스를 사용하여 생성된 프로토콜을 실행합니다. 워크스테이션은 호밍 프로세스로 시작하여 저장소 모듈에서 빈 웰 플레이트를 얻습니다. 웰 플레이트에서 뚜껑을 제거한 후 플레이트는 다음 모듈로 이송됩니다.
프로토콜은 각 스톡 솔루션에서 파이펫되는 볼륨을 지정하고 교차 오염을 방지하기 위해 각 재질 후 팁을 자동으로 변경합니다. 점성 솔루션을 재현 가능한 방식으로 혼합하기 위해 워크스테이션은 점성 하이드로겔에 최적화된 특정 혼합 프로토콜을 실행합니다. 프로토콜 디자인 앱은 저장소의 충전 수준을 고려하고 자동으로 혼합 높이를 조정하여 점성 재료에 불필요한 침지 방지를 가합니다.
3D 모델과 웰 플레이트의 자동 생성 후 워크스테이션은 뚜껑으로 웰 플레이트를 다시 닫고 웰 플레이트를 저장소 모듈의 프로그래밍된 위치에 저장합니다. 프로토콜이 완료되면 저장 모듈에서 플레이트를 제거합니다. 수행된 프로토콜의 검증 및 검증을 위해 플레이트를 분광광계에 적재하고 450나노미터에서 흡수도를 두 번 읽습니다.
흡광도 값을 저장한 후, 발행물의 보충 재료로 제공되는 분석 스프레드시트 파일을 열고 원시 데이터 시트의 테이블에 흡광도 판독값을 복사합니다. 그런 다음 분석 시트를 클릭하여 평균 값, 표준 편차 및 분산 값계수를 볼 수 있으며, 이는 특정 행및 96 웰 플레이트의 특정 열에 대해 균일한 샘플 분포에 대해 자동으로 계산되고 표시됩니다. 글리세롤 솔루션에 대한 높은 재현성을 보장하는 설정을 찾기 위해 프로토콜은 온도 제어 없이 팁 터치 없이 온도 제어 없이 팁 터치 없이 온도 제어 없이 또는 온도 제어 및 팁 터치로 생성되었습니다.
세 번의 설정에 대한 변형 값의 계산된 계수는 온도 도크와 팁 터치 함수의 상당한 영향을 보여 주며, 두 피쳐를 모두 사용할 때 매우 재현 가능한 결과를 생성하는 프로토콜의 기능을 강조합니다. 온도 도크와 팁 터치 기능을 사용하여, 표준 편차는 셋업 3에서 크게 감소되었다. 세 번 설정에 대한 샘플 흡광도 값을 플로팅하는 것은 실험 전반에 걸쳐 값을 증가하거나 감소시키는 데 영향을 미치지 않으므로 흡광도 값에 대한 샘플 위치의 영향을 나타내지 않았다.
다음으로, GelMA 희석 시리즈는 20%의 GelMA 주식 솔루션을 희석하고 다른 GelMA 희석제의 차이를 평가하여 제조되었습니다. 각 농도 단계에서 측정된 흡광도 값은 현저하게 상이했으며 선형 회귀는 생성될 뚜렷한 농도 단계의 능력을 확인하는 높은 적합성을 입증했다. 또한, 팁 터치의 영향은 5%의 GelMA, 2%alginate 및 0.15%LAP를 가진 이중 네트워크 하이드로겔에 대해 평가되었으며, 이는 설정으로 자동으로 생성되었다.
팁 터치의 통합으로 재현 가능한 데이터 집합생성을 지원하는 표준 편차가 현저한 감소합니다. 흡광도 값과 열맵의 시각화는 팁 터치를 사용하여 팁터치를 사용하여 팁에서 과도한 재료를 제거할 때 편차를 줄이는 것을 확인했습니다. 당사의 기술은 3D 세포 배양 및 조직 공학을 위한 하이드로겔 제조의 자동화를 가능하게 합니다.
기술적으로 까다로운 워크플로우의 처리량과 재현성을 높이기 위한 저비용 솔루션입니다. 사용자 정의 오픈 소스 접근 방식을 제공함으로써,이 기술은 조직 공학 연구에서 공정 자동화의 광범위한 적응을위한 길을 열어줍니다.
