* Estes autores contribuíram igualmente
Aqui nós apresentamos um protocolo para caracterizar subconjuntos de monócitos por citometria de fluxo de sangue total. Isso inclui como portão os subconjuntos e avaliar sua expressão de marcadores de superfície de estrutura de tópicos e dando um exemplo da avaliação da expressão de marcadores M2 (anti-inflamatório) e M1 (inflamatória).
Os monócitos são colaboradores-chave em várias doenças inflamatórias e alterações a estas células, incluindo suas proporções de subconjunto e funções, podem ter significado patológico. Um método ideal para examinar alterações de monócitos é citometria de fluxo de sangue total, como a manipulação mínima de amostras por este método limita a ativação de célula diferente. No entanto, muitas abordagens diferentes são levadas para portão os subconjuntos de monócitos levando a identificação inconsistente de subconjuntos entre estudos. Aqui vamos demonstrar um método usando citometria de fluxo de sangue para identificar e caracterizar os subconjuntos de monócitos humanos (clássicos, intermediários e não-clássica). Descrevem como preparar as amostras de sangue por citometria de fluxo, portão os subconjuntos (certifique-se de células contaminantes foram removidas) e determinar a expressão de subconjunto monócito de marcadores de superfície — neste exemplo M1 e M2 marcadores. Este protocolo pode ser estendido para outros estudos que requerem um método padrão associado para avaliar as proporções do subconjunto de monócitos e expressão de subconjunto monócito de outros marcadores funcionais.
Os monócitos são um tipo de glóbulos brancos que desempenham um papel importante na promoção e na resolução de inflamação. Existem três principais subconjuntos de monócitos reconhecidos, clássicos (~ 85%), intermediário (~ 5%) e os monócitos (~ 10%) não-clássica, que se caracterizam pelo seu grau de cluster de diferenciação (CD) 14 e CD16 expressão1. As proporções de subconjuntos de monócito podem ser diferente com a presença da doença, tais como uma maior percentagem de intermediários em vários Estados inflamatórios2,3 incluindo doenças cardiovasculares, onde o nível de intermediários é associados a eventos clínicos4,5. Além disso, em condições de doença, monócitos podem também sofrer alterações funcionais, com muitas mudanças detectáveis por uma diferença no marcador de superfície expressão6,7. Um exemplo é monócito M1-inclinação, um aumento de marcadores associados a macrófagos M1, que tem sido observado em doenças cardiovasculares, diabetes, obesidade e síndrome metabólica7,8,9 , 10.
Apesar da popularidade de citometria de fluxo, para avaliar a função e a proporção de subconjunto de monócitos, há uma variabilidade considerável na preparação da amostra e retenção de subconjunto entre os estudos, o que torna difícil comparar resultados entre tais estudos. Importante, não há consenso na delimitação de subconjuntos de monócitos, ainda uma abordagem padronizada é essencial dada a significância clínica das alterações nas proporções de subconjunto em várias doenças. Parte da dificuldade em gating surge do fato de que os monócitos diferenciarem o clássico através do intermediário para o subconjunto não-clássica11 e como tal, os monócitos existirem como um espectro contínuo em vez de populações distintas12 . Curiosamente, Zawada et al mostrou que usando qualquer um Retangular ou trapezoidal gating do subconjunto intermediário, resultou em um subconjunto de intermediário superior que previu um ponto de extremidade cardiovascular13. Isto ressalta que, pelo menos para o cálculo de proporções, a questão-chave está aplicando uma estratégia associada consistente entre amostras diferentes (e estudos), em vez de tentar definitivamente discriminar entre subconjuntos. Enquanto gating definitivo pode ser mais importante ao avaliar a função, a mudança na expressão de marcador entre subconjuntos é incremental12,14, e assim novamente, consistência em gating é talvez chave. Como tal, um objectivo gating método que reproducibly rateia os subconjuntos de monócitos entre diferentes amostras é necessária. O objetivo do método aqui apresentado é portão subconjuntos de monócitos com uma explicação clara e justificação para a técnica associada empregadas e avaliar os subconjuntos para expressão do marcador de superfície, proporcionando assim um método que permite aos investigadores têm confiança na utilização desta técnica ao avaliar amostras diferentes.
Este estudo foi aprovado pelo Comitê de ética em pesquisa humana WSLHD (HREC) (aprovação AU RED HREC/15/WMEAD/289).
1. amostra preparação para citometria de fluxo de sangue total
Nota: Como o sangue humano é potencialmente infeccioso, a afinação de amostra deve ser realizada em uma capa de risco biológico.
2. fluxo Cytometry
3. monócito Gating
4. validação de método de Gating
5. fenotípica monócito marcador expressão
A estratégia associada de monócitos e análise cytometry fluxo usado aqui (Figura 1) com êxito gated os subconjuntos de monócitos e revelaram suas proporções relativas. As proporções (para este exemplo) foram calculadas como 88,1% Então, 4.33% intermediários e não-7.49% então. Estes portões de subconjunto não estavam contaminados com as células B, células T, os neutrófilos ou células NK, que foi confirmado com marcadores CD19, CD3, CD56 e CD66b, respectivamente. Avaliando a posição relativa de outras populações, é evidente que as células T e neutrófilos cair fora da forma de monócitos "┐" em um terreno de CD16/CD14 (Figura 2A e 2D). No entanto, tanto a populações de células B e células NK em compromisso com a população de monócitos não-clássica (Figura 2B e 2C). As etapas da estratégia associada (Figura 1 e 1E) foram confirmadas para excluir as células NK (Figura 3A) e células B (Figura 3B). Embora a população de células B incluia uma pequena porção de monócitos não-clássica, a quantidade era insignificante.
Tendo fechado os subconjuntos, o grau a que expressaram diferentes marcadores de superfície, M1 (CD64, CD86 e CD120b) e M2 (CD163, CD11b e CD93) foi avaliada. Os marcadores mostraram expressão positiva em comparação com seus controles de isotipo correspondentes, como visto pela mudança de histogramas (Figura 4). A mediana dos marcadores foi maior do que os controles do isotipo.
A aplicação desta estratégia associada a uma amostra de sangue, que foi dividida em quatro tubos, manchado e analisados separadamente, produz resultados comparáveis entre os tubos (tabela 4).
Figura 1: representante monócito gating estratégia em sangue humano total. (A) FSC(A) vs. FSC(H) Sinopse: Gating as células que têm uma área igual e altura, eliminando assim os aglomerados (FSC(A) maior em relação ao FSC(H)) e detritos (FSC muito baixa) K = 1000. (B) FSC(A) vs. SSC(A) Sinopse: ampla seleção de monócitos com base nas suas propriedades SSC/FSC. (C) CD16 vs CD14 Sinopse: Gating para selecionar os monócitos com base na sua forma característica "┐". (D) CD16 vs HLA-DR Sinopse: associada ao selecionar células positivas de HLA-DR e remover as células NK. (E) CD14 vs HLA-DR: associada para excluir as células B (HLA-DR CD14 de alta/baixa) os monócitos. (F) selecionado monócitos reexibidos na CD16 vs CD14 trama para portão os subconjuntos de monócitos. Para A F cor representa a densidade celular com azul e verde, indicando baixa densidade, vermelho e laranja indicando high-density e laranja indicando a densidade do mid-range. Clique aqui para ver uma versão maior desta figura.
Figura 2: validação de gating estratégia por identificação de potencialmente contaminar células. Células potencialmente contaminantes são identificadas por marcadores células (A) T (CD3), células (B), B (CD19), células (C) NK (CD56) e (D) neutrófilos (CD66b). Os painéis do lado esquerdo mostram a identificação de cada população após gating conforme figura 1A e 1B, com a cor que representa a densidade celular de alta (vermelho) para baixo (azul). Os painéis do lado direito mostram cada população celular (azul) sobreposta sobre a trama de CD16/CD14 monócito final para revelar a proximidade dessas populações de monócitos (vermelhos). Clique aqui para ver uma versão maior desta figura.
Figura 3: confirmação que passos associados remover células contaminantes. Calor mapas mostrando o grau de expressão de alta (vermelho) para baixo (azul) de CD56 (A) e (B) CD19. Etapas associadas com êxito excluem células com alta CD56 (células NK) e alta CD19 (células B). Clique aqui para ver uma versão maior desta figura.
Figura 4: expressão de monócitos da M1 (CD120b) e M2 (CD93) marcadores. Alisado histogramas de monócitos M1 e M2 marcador expressão (azul), mostrando a clara mudança do isotipo (vermelho) para (A) Então, intermediários (B) e (C) não-então. Clique aqui para ver uma versão maior desta figura.
Anticorpo | Volume (sangue de 50 µ l) | Sangue de 800 µ l de volume (16x) |
CD14 - V450 | 0,75 Μ l | 12 Μ l |
CD16 - APC | 0,5 Μ l | 8 Μ l |
HLA-DR-PerCP | 0,625 Μ l | 10 Μ l |
Tabela 1: Anticorpos para o fluxo de sangue total e mistura de mestre.
Tubo | Anticorpos de PE | Código | Isotipo do jogo | Concentração das ações | Volume de trabalho |
1 | IgG1 | BD (555749) | AT | 1,0 µ l µ g/20 | 0,625 Μ l |
2 | CD163 | BD (556018) | IgG1 BD | 0.125 µ l µ g/20 | 5 Μ l |
3 | CD64 | BD (558592) | IgG1 BD | 0,06 µ g/20µL | 10 Μ l |
4 | IgG1 | BD (555749) | AT | 1,0 µ l µ g/20 | 1,25 Μ l |
5 | CD86 | BD (555658) | IgG1 BD | 1,0 µ l µ g/20 | 1,25 Μ l |
6 | CD11b | BD (561001) | IgG1 BD | 1,0 µ l µ g/20 | 1,25 Μ l |
7 | IgG2a | P & D (IC003P) | AT | 25 µ g/mL | 5 Μ l |
8 | CD120b (TNFRII) | P & D (FAB226P) | R & D IgG2a | 25 µ g/mL | 5 Μ l |
9 | IgG1 | BL (400112) | AT | 0,2 mg/mL | 2,5 Μ l |
10 | CD93 | BL (336108) | IgG1 BL | 50 µ g/mL | 1,25 Μ l |
Tabela 2: M1/M2-PE fluorocromo rotulado de anticorpos monoclonais para o fluxo de sangue total.
Tubo | Anticorpo | Volume de trabalho |
11 | CD3 | 5 Μ l |
12 | CD19 | 5 Μ l |
13 | CD66b | 1,25 Μ l |
14 | CD56 | 5 Μ l |
Tabela 3: PE fluorocromo rotulado de anticorpos monoclonais para células NK, neutrófilos e linfócitos (células T, células B).
Tubo | % De música clássica | % Intermediário | % Não-clássico |
1 | 84,3 | 5.11 | 10.1 |
2 | 84,2 | 5.05 | 10.5 |
3 | 84,3 | 5,03 | 10.7 |
4 | 81,6 | 5,03 | 12.1 |
Tabela 4: Proporções de subconjunto de monócitos da amostra de sangue de um manchado e analisados separadamente.
Citometria de fluxo de sangue total é uma abordagem ideal para estudar os monócitos, como as células são examinadas em condições perto seu microambiente fisiológica, proporcionando uma visão sobre seu papel na infecção e condições inflamatórias. Além disso, o uso de fresco (ou seja, não transformados) amostras de sangue minimiza as alterações ou transformações de celular que podem ocorrer devido a armazenamento ou manipulação de18,19, tais como aqueles conhecidos que ocorrem com os monócitos congelamento-descongelamento 20. preparação da amostra de prompt é recomendada como alguns marcadores são upregulated se amostras mantidas à temperatura ambiente antes de processamento19. As concentrações ideais de marcadores M1 e M2 foram determinadas por titulação, e isso deve ser feito para qualquer novo anticorpo limitar inespecificas, assegurando que o grau de mudança é devido a expressão do antígeno e não restringido pela falta de anticorpo. A remoção das células vermelhas do sangue e a fixação das células brancas do sangue com a solução de Lise são uma etapa importante no presente protocolo, como a presença de glóbulos vermelhos pode interferir com o fluxo cytometry21,22. Observe que, enquanto algumas soluções de Lise são compatíveis com coloração não-lavagem, populações mais claras são evidentes em nossas mãos quando é usada uma etapa de lavagem.
Configuração correta do citômetro de fluxo também é fundamental quando se compara a expressão de marcadores de monócitos. Recomendamos que os investigadores mantêm intensidades de fluorescência alvo consistente dos grânulos de controle e realizar o controle de qualidade do instrumento deve ser usado para fornecer resultados consistentes através de amostras diferentes executados em dias diferentes. Além disso, o isotipo controles são usados para auxiliar na interpretação de qualquer sinal de fundo específico gerado pela ligação de anticorpo específico. Os monócitos têm altos níveis de receptores de Fc11 e, portanto, são propensos a ligação não-específica. Digno de nota, o nível de ligação não-específica é diferente para os subconjuntos diferentes, e, portanto, o uso de um isotipo controle torna-se importante quando se compara o grau de expressão do marcador entre subconjuntos.
Outro critério importante a ser considerado é as associada etapas empregadas. Alguns estudos sugerem que é crucial para desenhar um portão apertado em torno do monócito população em FSC(A)/SSC(A) trama para se livrar da maioria dos não-monocítica CD16 células positivas23,24,25, mas isso pode levar a perda de alguns os monócitos como células não-monócitos podem sobrepor com monócitos no FSC/SSC parcelas26. Pelo contrário, para excluir outras células do sangue que podem contaminar os monócitos, a inclusão de um terceiro marcador de monócitos além CD14 e CD16, é essencial26,,27. Por esta razão, HLA-DR é usado frequentemente e é ideal como ela não é expressa por NK células ou neutrófilos17,28. Apesar de linfócitos (células B e células T) podem exprimir o HLA-DR, eles diferem de monócitos em relação à expressão de CD14. Enquanto HLA-DR é um marcador de terceiro ideal, CD86 também tem sido recomendada de27,5,29 , mas não foi usada aqui como também é um marcador de M1 e, portanto, o seu grau de expressão nos subconjuntos de monócitos foi avaliada.
Validação da estratégia associada usada é de importância crucial. Enquanto as células NK são conhecidas por se sobrepor com não-Então, se eles não são bloqueados por28, notamos que as células B podem também sobreposição com o não-então (Figura 2B); Se for esse o caso em outros estudos pode depender a escolha de fluorocromo, configuração do instrumento, sensibilidade do detector ou mesmo a condição da doença a ser examinado. Aqui, a sobreposição B células mostrou alta expressão de HLA-DR e não foram bloqueadas fora pela seleção de células positivas de HLA-DR em Figura 1. Pelo contrário, para remover as células B, usamos uma parcela adicional de CD14 / HLA-DR, onde as células B separam a partir de então-não devido à sua maior HLA-DR e baixa expressão de CD14.
Também existem muitas maneiras diferentes em que os portões para os monócitos se foram estabelecidos na literatura; Estes incluem quadrantes (os subconjuntos são separados por marcadores de quadrante) e caixas retangular ou trapezoidal13 (com caixas separadas para cada subconjunto) que além disso diferem em sua colocação delineando onde um subconjunto termina e outra começa. Essas diferenças provavelmente refletem o fato de que os monócitos existem como um continuum de células, diferenciando-se do clássico para não-clássica, em vez de populações claramente distintas. No entanto, porque as variações de técnicas para identificar os subconjuntos próprios podem levar a diferenças nas proporções calculadas monócito subconjunto, torna-se importante que o método associado é razoavelmente objetiva, ao invés de subjetivo, como isso será tornar o método mais robusto e reprodutível. Alguns estudos usam um isotipo controle para CD16 para determinar a fronteira entre o clássico e intermediário subconjuntos30. Por outro lado, para definir a separação entre intermediários e não-Então, foi proposto que a linha de corte pode ser vertical ou oblíqua, com a escolha para os investigadores, a condição de ser deve ser reprodutível, mas um portão retangular tem sido recomendado para facilitar comparações entre estudos13,30,31. Aqui, maior objectividade foi obtida plotando os dados em um terreno de zebra e aplicando regras visuais objetivas, porque parcelas zebra fornecem uma sugestão de visualização adicional através da mistura de gradiente de cor para cada bin igual probabilidade sobre uma parcela de contorno tradicional. A borda direita do subconjunto clássica foi desenhada tal que a população foi distribuída uniformente em torno da mediana da população. A divisão entre os intermediários e não-então também foram padronizada por ter a base de intermediários alinhe com a parte inferior dos círculos concêntricos no seio da população clássica (ou seja, a população intermediária claramente expressa níveis elevados de CD14, conforme a nomenclatura padrão1).
Enquanto alguns estudos têm sugerido o uso de marcadores adicionais, tais como C-C chemokine receptor tipo 2 (CCR2) ou 6-sulfo LacNAc (Slam) para a obtenção de sucesso enumeração de monócitos e revelar sua significância clínica32,33 , em nossas mãos o nível de expressão dos muitos marcadores funcionais de monócitos varia amplamente entre os indivíduos de14. Tal variação pode limitar a utilidade destes marcadores para definir subgrupos com base em sua expressão. Abordagens computacionais automatizadas também têm sido usadas para visualizar e cluster subconjuntos de monócitos, incluindo visual interativo estocástico vizinho incorporação (viSNE), t-distribuído estocástico vizinho incorporação (tSNE) ou progressão de Spanning-tree Análise da densidade-normalizado eventos (SPADE)34,35, que pode fornecer uma representação visual das células baseado no conjunto de vários marcadores usados. Enquanto isto foi mostrado para aumentar a precisão da estratégia associada na classificação de subconjunto de monócitos, é reconhecido que um inconveniente é o número de anticorpos (e canais correspondentes fluoróforo) necessários. Sua utilidade dependerá de perguntas que serão feitas; a complexidade extra não pode ser utilizada, por exemplo, em estudos de enumeração.
Condomínio fechados com nossa técnica de monócitos mostram proporções em consonância com a literatura e a expressão de marcadores de superfície por três subconjuntos pode ser facilmente determinada. Em geral, a técnica e a metodologia explicado aqui fornece um método simples e padronizado de enumerar as proporções de subconjunto de monócitos e avaliar a expressão do marcador de superfície, que pode ser estendida para incluir outros marcadores também, assim validar seus papéis funcionais em várias outras condições.
Os autores não têm nada para divulgar.
Citometria de fluxo foi realizada na instalação de núcleo de citometria de fluxo que é suportado pelo Instituto de pesquisa, Westmead Hub, câncer Instituto de pesquisa médica de New South Wales e nacional de saúde e Conselho de pesquisa médica de Westmead. Este estudo foi suportado pelo fundo de educação e pesquisa de química clínica.
Name | Company | Catalog Number | Comments |
BD vacutainer blood collection set | Becton Dickinson | 367286 | |
BD vacuitainer K2E 5.5 mg plus blood collection tubes -3.0 ml | Becton Dickinson | 7128959 | |
Phospahate Buffered Saline (PBS) | Lonza | 17-516F | |
5ml polystyrene round bottom FACS tube (12 x 75 mm style) | Invitro technologies | 352054 | |
V450 Mouse Anti-Human CD14 Antibody [MφP9] | BD Biosciences | 560349 | |
APC Mouse monoclonal Anti-CD16 Antibody [3G8] | Abcam Australia | ab140477 | |
Per CP Anti-Human HLA-DR Antibody [L243] | BioLegend | 307628 | |
PE Mouse IgG1 κ Isotype Control [MOPC-21] | BD Biosciences | 555749 | Lot # 4283901 |
PE Mouse Anti-Human CD163 Antibody [GHI/61] | BD Biosciences | 556018 | Lot # 2335626 |
PE Mouse Anti-Human CD64 Antibody [10.1] | BD Biosciences | 558592 | Lot # 36768 |
PE Mouse Anti-Human CD86 Antibody [2331 (FUN-1)] | BD Biosciences | 555658 | Lot # 3109766 |
PE Mouse Anti-Human CD11b/Mac-1 Antibody [ ICRF44] | BD Biosciences | 561001 | Lot # 3228959 |
PE Mouse IgG2A Isotype control [20102] | R&D Systems | IC003P | Lot # 1212031 |
PE Human TNF RII/TNFRSF1B Antibody [22235] | R&D Systems | FAB226P | Lot # 612051 |
PE Mouse IgG1, κ Isotype Control [MOPC-21] | BioLegend | 400112 | Lot # B220359 |
PE Anti-human CD93 Antibody [VIMD2] | BioLegend | 336107 | Lot # B143544 |
PE Mouse Anti-Human CD3 Antibody [SK7] | BD Biosciences | 347347 | Lot # 3010929 |
PE Mouse Anti-Human CD19 Antibody [HIB19] | BD Biosciences | 561741 | Lot # 2307721 |
PE Mouse Anti-Human CD56 Antibody [B159] | BD Biosciences | 561903 | Lot # 3011796 |
PE Anti-human CD66b Antibody [G10F5] | BioLegend | 305105 | Lot # B154037 |
OptiLyse C | Beckman Coulter | A11895 | |
Formaldehyde solution 37% | Sigma | F1635 | |
BD FACSCanto II Flow Cytometer | BD Biosciences | ||
Automatic haematology analyser, XT-1800i | Sysmex | ||
Centrifuge GS-6R | Beckman | ||
Flowjo software v10.0.7 | Tree Star Inc |
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