Nature Communications 4, February 12, 2013, Article number:1467, doi:10.1038/ncomms2475
Carlos Pardo-Martin, Amin Allalou, Jaime Medina, Peter M. Eimon, Carolina Wählby Mehmet Fatih Yanik
1 Department of Electrical Engineering and Computer Science, Massachusetts Institute of Technology (MIT)
2 Division of Health Sciences and Technology, MIT,
3 School of Engineering and Applied Sciences, Harvard University
4 Centre for Image Analysis, Science for Life Laboratory, Uppsala University, Sweden.
5 Imaging Platform, Broad Institute of Massachusetts Institute of Technology and Harvard
6 Department of Biological Engineering, MIT
關(guān)鍵詞:
大顆粒流式分選系統(tǒng),脊椎動物,斑馬魚(zebrafish、Danio rerio),體內(nèi)多維表型研究,致畸劑,高通量光學投影層析成像系統(tǒng),高通量篩選(HTS),高內(nèi)涵篩選(HCS),OPT系統(tǒng),三維重構(gòu)
摘要:
動物個體內(nèi),多數(shù)由基因突變與生物活性分子所引發(fā)的復雜生理應(yīng)答機制,無法使用細胞培養(yǎng)模型進行預測,而動物水平研究卻進展緩慢。本研究中,我們利用微米分辨率的高通量光學投影層析成像系統(tǒng),
結(jié)合高效的大顆粒流式分選系統(tǒng)(Union Biometrica),實現(xiàn)了
脊椎動物的整體多維度掃描。系統(tǒng)以前所未有的速度與細節(jié),在三個維度水平,自動獲取了半透明
斑馬魚幼體數(shù)以百計的獨特形態(tài)特征與復雜
表型。通過聚集、量化多種表型特征,我們能夠?qū)崿F(xiàn)同時檢測、分類多個生物學進程中的精細變化。我們將這種方法稱為
體內(nèi)多維表型研究。為了驗證
體內(nèi)多維表型研究方法的巨大作用,我們利用200個獨立形態(tài)檢測參數(shù),對數(shù)十種
致畸劑(可引起軟骨形成異常)效應(yīng)進行分析,結(jié)合
致畸劑的已知機制,識別其相似和不同之處。
背景:
針對多種因素引起的形態(tài)學變化特征,進行高通量篩選,是現(xiàn)代生物學研究與藥物篩選中必不可少的。當前研究中,在細胞學水平高通量篩選(HTS)獲得的有效藥物,在進一步動物水平研究和臨床研究時,結(jié)果不盡如人意。即使是最復雜的體外模型,也無法完全展現(xiàn)器官形成的復雜程度與構(gòu)成等信息。為了克服體外模型在藥物篩選等應(yīng)用中的不足,越來越多的化學藥物使用斑馬魚(zebrafish、Danio rerio)個體進行篩選研究。斑馬魚幼體是目前廣泛應(yīng)用于藥物篩選的脊椎動物模型。針對斑馬魚的大規(guī);蛩胶Y選工作已經(jīng)開展了數(shù)十年,但由于所讀取的結(jié)果往往無法定量說明或局限在有限的參數(shù)記錄,因此需要更完善的解決方案。
為了將數(shù)百種表型的改變進行定量記錄分析,并實現(xiàn)高內(nèi)涵篩選(HCS),我們應(yīng)用高通量光學投影層析成像系統(tǒng)(high-throughput optical projection tomography system,OPT),該系統(tǒng)結(jié)合高效的大顆粒流式分選系統(tǒng)(Union Biometrica),配合特殊的圖像處理算法,能夠兼容各種顯微鏡,從而獲得微米級分辨率的3D器官或復雜形態(tài)學特征參數(shù)。這一技術(shù)幫助我們從大量動物樣本中快速獲得數(shù)百種獨特形態(tài)特征和復雜表型的信息。
結(jié)果與分析:
1.Union Biometrica BioSorter® Flow Cytometry(新式高通量分選OPT系統(tǒng)):射流系統(tǒng)與顯微觀察系統(tǒng)組。BioSorte®不需要對斑馬魚樣本進行預處理,避免了常規(guī)OPT技術(shù)中最耗費時間的步驟。
2.圖像矯正過程:通過多步圖像軟件矯正,獲得準確的層析重建圖像。
3.顱面畸形三維重建與評估:每條斑馬魚幼體,記錄高達320幀的圖像,通過三維重構(gòu)技術(shù),形象化展示了斑馬魚幼體軟骨復雜表型。圖像顯示的層析效果圖充分顯示了三種不同藥物處理后的5dpf斑馬魚幼體的顱面骨骼變化。三種藥物是:retinoic acid(視黃酸)、cyclopamine(環(huán)巴胺)和flusilazole(氟硅唑)。
4.藥物篩選研究實例:不同濃度環(huán)巴胺藥物對三種軟骨生長的影響
5.體內(nèi)多維度表型分析:為了全面定量斑馬魚幼體表型變異情況,研究者計算了202個獨立的指標,用于重建3D表型圖。這些參數(shù)包含了長度、3D方向、表面積及各種骨骼體積等等。
6.大量斑馬魚幼體表型變化陣列分布:每一行代表了一種藥物作用斑馬魚幼體的影響。檢測結(jié)果以顏色表示,紅色代表幼體個體表型相對未處理幼體表達下降,綠色代表表達增長。
結(jié)論:
傳統(tǒng)藥物高內(nèi)涵篩選(HCS)技術(shù)局限在簡化的生物模型,如無線增殖的細胞系等,而在使用原代細胞、in vivo動物模型等進行HCS研究時,傳統(tǒng)技術(shù)面臨眾多的問題。本研究利用微米分辨率的高通量光學投影層析成像系統(tǒng),結(jié)合高效的大顆粒流式分選系統(tǒng)(Union Biometrica),實現(xiàn)了脊椎動物的整體多維度掃描。本技術(shù)能夠提供脊椎動物器官和組織的3D重建圖像,針對斑馬魚幼體的研究,本技術(shù)通過能夠為研究者提供樣本個體的多種表型特征,為動物個體水平實現(xiàn)藥物高內(nèi)涵篩選(HCS)提供了可行的技術(shù)平臺。
相關(guān)介紹:
Union Biometrica大顆粒流式分選系統(tǒng):是基于流式細胞技術(shù)開發(fā)的,與普通的流式細胞技術(shù)相比有非常很重要的特點和優(yōu)勢:
這是市面上唯一的能夠分選1-1500um生物微粒的全自動高通量分選系統(tǒng)。他的管路直徑大,可以用來分選體積較大的生物微粒,因此可以用來應(yīng)用于小的模式生物,比如斑馬魚,線蟲、果蠅等,也可應(yīng)用于大體積細胞:胚胎干細胞,胰島細胞、肝細胞,細胞簇等,還可用于藥物化合物的高通量的藥物篩選。這款儀器的技術(shù)核心,是氣流分選裝置,通過氣流就行微粒的分選,這種方式非常溫和,確保了收集到的生物活體或敏感物質(zhì)的活性和完整性。
Union Biometrica流式分選系統(tǒng)進行斑馬魚研究的文獻:
1.Presenting VAST BioImager™: A new modular, expandable platform to automate the orientation of 2-7 day old zebrafish larvae for imaging
2.Development and Validation of an Automated High-Throughput System for Zebrafish In Vivo Screenings
3.Fully automated cellular-resolution vertebrate screening platform with parallel animal processing
4.Fully automated cellular-resolution vertebrate screening platform with parallel animal processing
5.A High-Throughput Screen for Tuberculosis Progression
6.Zebrafish high throughput screening using robotic injection technology
7.High-throughput in vivo vertebrate screening.
8.Zebrafish High-Throughput Screening of Innate Immune Responses.
9.A High-Throughput Assay To Measure Whole Body Metabolic Rate Using Zebrafish Larvae.
10.A Whole-Animal Microplate Assay for Metabolic Rate Using Zebrafish