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La visualisation des interactions hôte-pathogène au niveau cellulaire est une méthode puissante pour obtenir des idées sur les stratégies pathogènes et pour identifier les voies cellulaires clés. En effet, les agents pathogènes peuvent être utilisés comme outils pour identifier des cibles ou des structures cellulaires importantes, car les agents pathogènes ont évolué pour subvertir les processus cellulaires centraux en tant que stratégie pour leur propre survie ou propagation. La visualisation des composants cellulaires peut être obtenue par l'expression recombinante de protéines hôtes marquées par fluorescence. Bien que cela permette une analyse en temps réel, la génération de lignées cellulaires avec des protéines hôtes spécifiquement étiquetées est très laborieuse et peut entraîner des effets secondaires indésirables. Plus pratique est la détection de facteurs cellulaires à l'aide d'anticorps spécifiques, car plusieurs facteurs d'hôte peuvent être analysés simultanément et l'un n'est pas limité à un type de cellule particulier. Un inconvénient est que seule une vue statique peut être capturée car l'analyse d'immunofluorescence nécessite une fixation de cellule hôteion. Cependant, un avantage important de l'imagerie immunofluorescente est qu'il se prête facilement à l'analyse qualitative et quantitative. Ceci à son tour peut être utilisé pour obtenir des différences statistiquement significatives pour fournir de nouvelles idées sur les interactions hôte-pathogène.
Les programmes d'analyse d'image fluorescente sont des outils analytiques puissants pour effectuer des analyses 3D et 4D. Cependant, le coût élevé du logiciel et de sa maintenance rend les méthodes basées sur des logiciels open source gratuits plus largement attrayantes. Une analyse d'image minutieuse utilisant un logiciel de bioannalyse est précieuse car elle confirme l'analyse visuelle et, lorsqu'on attribue des significations statistiques, augmente la confiance dans l'exactitude d'un phénotype donné. Auparavant, les SG ont été analysés à l'aide du logiciel ImageJ gratuit, ce qui nécessite l'identification manuelle des SG individuels 4 . Ici, nous fournissons un protocole pour l'induction et l'analyse de la formation de SG cellulaire dans le contexte du bacInfections tertiaires en utilisant le logiciel d'analyse de bio-image libre open source ICY (http://icy.bioimageanalysis.org). Le logiciel d'analyse de bio-image dispose d'un programme intégré de détection de points qui est très adapté à l'analyse SG. Il permet le réglage précis du processus de détection automatisé dans les régions d'intérêt spécifiées (ROI). Cela surmonte la nécessité d'une analyse manuelle des SG individuels et supprime le biais d'échantillonnage.
Beaucoup de contraintes environnementales induisent la formation de SG, qui sont des structures cytosoliques, non membranées densément denses, de 0,2 à 5 μm de diamètre 5 , 6 . Cette réponse cellulaire est évolutive conservée dans les levures, les plantes et les mammifères et se produit lorsque la traduction globale des protéines est inhibée. Il implique l'agrégation des complexes d'initiation de traduction bloqués en SG, qui sont considérés comme des lieux de maintien pour les ARNm traductionnellement inactifs, permettant la traduction sélective d'un sous-ensemble d'ARNm cellulaires.Après élimination du stress, les SG se dissolvent et les taux globaux de synthèse des protéines reprennent. Les SG sont composés de facteurs d'initiation à l'allongement de la traduction, des protéines impliquées dans le métabolisme de l'ARN, des protéines liées à l'ARN, ainsi que des protéines d'échafaudages et des facteurs impliqués dans la signalisation 2 de la cellule hôte, bien que la composition exacte puisse varier en fonction du stress appliqué. Les facteurs environnementaux qui induisent la formation de SG comprennent la famine des acides aminés, l'irradiation UV, les chocs thermiques, le choc osmotique, le stress du réticulum endoplasmique, l'hypoxie et l'infection virale 2 , 7 , 8 . De nombreux progrès ont été réalisés dans la compréhension de la façon dont les virus induisent et subent également la formation de SG, alors que peu de choses sont encore connues sur la façon dont d'autres agents pathogènes, tels que les agents pathogènes bactériens, fongiques ou protozoaires, affectent cette réponse de stress cellulaire 1 , 7 .
ShigeLla flexneri est un agent pathogène cytosolique facultatif gram-négatif des humains et l'agent causal de la diarrhée sévère ou de la shigellose. La shigellose est un fardeau majeur de la santé publique et entraîne 28 000 décès par année chez les enfants de moins de 5 ans 9 , 10 ans . S. flexneri infecte l'épithélium colique et se propage de cellule à cellule en détournant les composants cytosquelettiques de l'hôte 11 , 12 . L'infection de l'épithélium soutient la réplication de S. flexneri dans le cytosol, mais les macrophages infectés meurent à travers un processus de mort inflammatoire cellulaire appelé pyroptose. L'infection entraîne un recrutement massif de neutrophiles et une inflammation sévère accompagnée de chaleur, de stress oxydatif et de destruction des tissus. Ainsi, alors que les cellules infectées sont soumises à des contraintes internes induites par une infection, telles que la perturbation de Golgi, le stress génotoxique et le réarrangement cytosquelettiqueS, les cellules infectées sont également soumises à des contraintes environnementales dues au processus inflammatoire.
La caractérisation de l'effet de l'infection par S. flexneri sur la capacité des cellules à répondre aux contraintes environnementales en utilisant un certain nombre de marqueurs SG a démontré que l'infection entraîne des différences qualitatives et quantitatives dans la composition SG 3 . Cependant, on connaît peu d'autres agents pathogènes bactériens. Nous décrivons ici une méthodologie pour l'infection des cellules hôtes avec le pathogène cytosolique S. flexneri , le stress des cellules avec différents contraintes environnementales, l'étiquetage des composants SG et l'analyse qualitative et quantitative de la formation et de la composition du SG dans le contexte des infections Et des cellules non infectées. Cette méthode est largement applicable à d'autres agents pathogènes bactériens. En outre, l'analyse d'image de la formation SG peut être utilisée pour les infections par des virus ou d'autres agents pathogènes. Il peut être utilisé pour analyser SGFormation sur l'infection ou l'effet de l'infection sur la formation de SG en réponse à des contraintes exogènes.