Summary

Imaging- och flödescytometri-baserad analys av cell Position och cellcykeln i 3D Melanom Sfäroider

Published: December 28, 2015
doi:

Summary

We describe two complementary methods using the fluorescence ubiquitination cell cycle indicator (FUCCI) and image analysis or flow cytometry to identify and isolate cells in the inner G1 arrested and outer proliferating regions of 3D spheroids.

Abstract

Three-dimensional (3D) tumor spheroids are utilized in cancer research as a more accurate model of the in vivo tumor microenvironment, compared to traditional two-dimensional (2D) cell culture. The spheroid model is able to mimic the effects of cell-cell interaction, hypoxia and nutrient deprivation, and drug penetration. One characteristic of this model is the development of a necrotic core, surrounded by a ring of G1 arrested cells, with proliferating cells on the outer layers of the spheroid. Of interest in the cancer field is how different regions of the spheroid respond to drug therapies as well as genetic or environmental manipulation. We describe here the use of the fluorescence ubiquitination cell cycle indicator (FUCCI) system along with cytometry and image analysis using commercial software to characterize the cell cycle status of cells with respect to their position inside melanoma spheroids. These methods may be used to track changes in cell cycle status, gene/protein expression or cell viability in different sub-regions of tumor spheroids over time and under different conditions.

Introduction

Flercellig 3D sfäroider har varit känd som en tumörmodell i årtionden, men det är först nyligen som de har kommit in i mer allmänt bruk som en förebild för många fasta cancer in vitro. De används alltmer i hög genomströmning läkemedelsforskning skärmar som en intermediär mellan komplexa, dyra och tidsödande in vivo-modeller och enkel, billig 2D monolager modell 1-6. Studier i 2D kultur är ofta inte kan replikeras in vivo. Sfäroid modeller av många typer av cancer kan efterlikna egenskaper tillväxt, läkemedelskänslighet, läkemedelspenetrations, cell-cell interaktioner, begränsad tillgänglighet av syre och näringsämnen och utveckling av nekros som ses in vivo i solida tumörer 6-11. Sfäroider utvecklar en nekrotisk kärna, en vilande eller G1 arrested område som omger kärnan, och prolifererande celler vid periferin av den sfäroid 7. Utvecklingen av dessa regionerkan variera beroende på celldensiteten, proliferationshastighet och storleken på den sfäroid 12. Det har antagits att den cellulära heterogeniteten ses i dessa olika delregionerna kan bidra till cancerterapi motstånd 13,14. Därför förmåga att analysera celler i dessa regioner är separat avgörande att förstå tumörläkemedelssvar.

Fluorescens ubikvitinering cellcykelindikator (Fucci) Systemet bygger på den röda (Kusabira Orange – KO) och grön (Azami Green – AG) fluorescerande märkning av Cdt1 och geminin, som bryts ned i olika faser av cellcykeln 15. Således cellkärnor visas rött i G1, gul i början av S och grön i S / G2 / M-fasen. Vi beskriver här två komplementära metoder både med användning Fucci att identifiera cellcykeln, tillsammans med användning av bildgivande programvara eller en färgdiffusion flödescytometri analys för att bestämma huruvida celler är bosatta i G1 arrested centrum eller det yttre proliferating ring, och avståndet av enskilda celler från kanten av sfäroid. Dessa metoder har utvecklats i vår tidigare offentliggörande, där vi visat att melanomceller i hypoxiska regioner i mitten av sfäroid och / eller i närvaro av riktade behandlingar kan vara kvar i G1 gripande under längre tidsperioder, och kan åter ange cellcykeln när mer gynnsamma förhållanden uppstår 7.

Protocol

1. Fucci Transduction och Cell Culture Fucci transduktion Skapa cellinjer som stabilt uttrycker Fucci konstruerar mKO2-hCdt1 (30-120) och MAG-hGem (1-100) 15 med användning av lentivirus co-transduktion som tidigare beskrivits 7. Obs: Fucci system är nu kommersiellt tillgängliga. Skapa under kloner med ljusa fluorescens av encelliga sortering. Sortera enstaka celler var positiva för både AG och KO (gul) genom fluorescensaktiverad cellsortering i en 96-brunn…

Representative Results

Det finns flera metoder för framställning av tumör sfäroider, detta protokoll använder icke-vidhäftande tillväxtmetod, där celler odlas på agar eller agaros 3,7,9. Figur 1 visar ett exempel på en C8161 melanom sfäroid efter 3 dagar på agar. C8161 spheroids bildar normalstora sfäroider med en diameter på 500-600 pm (medelvärde = 565, SD = 19, n = 3) efter 3 dagar. Andra melanomcellinjer som kommer att bilda sfäroider omfattar: WM793, WM983C, WM983B, WM164, 1205lu (sfäroider bi…

Discussion

Halvautomatisk bildanalys identifierade sfäroid inre G1 greps regionen, och prolifererande yttre skikt. Denna metod kan användas på levande sfäroider med hjälp av en optisk avsnitt, eller i fasta sfäroida sektioner, för att identifiera förändringar i inte bara cellcykeln men markör uttryck (via immunofluorescens), celldöd, eller cellmorfologin i dessa olika områden. Cellmotiliteten inom olika sfäroida regioner kan också kvantifieras – om levande konfokal time lapse avbildning tillsammans med en spårning c…

Divulgazioni

The authors have nothing to disclose.

Acknowledgements

We thank Ms. Danae Sharp and Ms. Sheena Daignault for technical assistance. We thank Dr. Atsushi Miyawaki, RIKEN, Wako-city, Japan, for providing the FUCCI constructs, Dr. Meenhard Herlyn and Ms. Patricia Brafford, The Wistar Institute, Philadelphia, for providing cell lines, the Imaging and Flow Cytometry Facility at the Centenary Institute for outstanding technical support. We thank Mr. Chris Johnson and Dr. Andrew Barlow for Volocity software technical support. N.K.H. is a Cameron fellow of the Melanoma and Skin Cancer Research Institute, Australia. K.A.B. is a fellow of the Cancer Institute New South Wales (13/ECF/1-39). W.W. is a fellow of the Cancer Institute New South Wales (11/CDF/3-39). This work was supported by project grants RG 09-08 and RG 13-06 (Cancer Council New South Wales), 570778 and 1051996 (Priority-driven collaborative cancer research scheme/Cancer Australia/Cure Cancer Australia Foundation), 08/RFG/1-27 (Cancer Institute New South Wales), and APP1003637 and APP1084893 (National Health and Medical Research Council).

Materials

Hoechst 33342 Life Technologies H3570
agarose low melting point Life Technologies 16520-050 For sectioning
noble agar  Sigma A5431 For making spheroids
agarose for spheroids Fisher Scientific BP1356-100 For making spheroids
0.05% trypsin/EDTA Life Technologies 25300-054
HBSS Life Technologies 14175-103
10% formalin Sigma HT5014-1CS CAUTION: Harmful, corrosive. Use Personal Protective Equipment, do  not breath fumes (open in a fume cupboard).
live/dead near IR Life Technologies L10119
vibratome Technical Products International, Inc
coulture cup Thermo-Fisher Scientific SIE936 Mold for sectioning spheroids
hemocytometer Sigma Z359629
96-well tissue culture plate Invitro FAL353072
collagenase Sigma C5138 
confocal microscope Leica TCS SP5
Flow cytometer analyser Becton Dickinson LSRFortessa
volocity PerkinElmer Imaging software
flowjo Tree Star Flow cytometry software
Vaccuum grease Sigma Z273554
Mounting media Vector Laboratories H1000
FUCCI (commercial constructs) Life Technologies P36238 Transient transfection only
Cell strainer 70 um In Vitro FAL352350
Round bottom 5 mL tubes (sterile) In Vitro FAL352003
Round bottom 5 mL tubes (non-sterile) In Vitro FAL352008

Riferimenti

  1. LaBarbera, D. V., Reid, B. G., Yoo, B. H. The multicellular tumor spheroid model for high-throughput cancer drug discovery. Expert opinion on drug discovery. 7, 819-830 (2012).
  2. Beaumont, K. A., Mohana-Kumaran, N., Haass, N. K. Modeling Melanoma In Vitro and In Vivo. Healthcare. 2, 27-46 (2014).
  3. Smalley, K. S., Lioni, M., Noma, K., Haass, N. K., Herlyn, M. In vitro three-dimensional tumor microenvironment models for anticancer drug discovery. Expert opinion on drug discovery. 3, 1-10 (2008).
  4. Reid, B. G., et al. Live multicellular tumor spheroid models for high-content imaging and screening in cancer drug discovery. Current chemical genomics and translational medicine. 8, 27-35 (2014).
  5. Kunz-Schughart, L. A., Freyer, J. P., Hofstaedter, F., Ebner, R. The use of 3-D cultures for high-throughput screening: the multicellular spheroid model. Journal of biomolecular screening. 9, 273-285 (2004).
  6. Hirschhaeuser, F., et al. Multicellular tumor spheroids: an underestimated tool is catching up again. Journal of biotechnology. 148, 3-15 (2010).
  7. Haass, N. K., et al. Real-time cell cycle imaging during melanoma growth, invasion, and drug response. Pigment cell & melanoma research. 27, 764-776 (2014).
  8. Lucas, K. M., et al. Modulation of NOXA and MCL-1 as a strategy for sensitizing melanoma cells to the BH3-mimetic ABT-737. Clinical cancer research : an official journal of the American Association for Cancer Research. 18, 783-795 (2012).
  9. Smalley, K. S., et al. Multiple signaling pathways must be targeted to overcome drug resistance in cell lines derived from melanoma metastases. Molecular cancer therapeutics. 5, 1136-1144 (2006).
  10. Thoma, C. R., Zimmermann, M., Agarkova, I., Kelm, J. M., Krek, W. 3D cell culture systems modeling tumor growth determinants in cancer target discovery. Advanced drug delivery reviews. 69-70, 29-41 (2014).
  11. Santini, M. T., Rainaldi, G. Three-dimensional spheroid model in tumor biology. Pathobiology : journal of immunopathology, molecular and cellular biology. 67, 148-157 (1999).
  12. Sutherland, R. M. Cell and environment interactions in tumor microregions: the multicell spheroid model. Science. 240, 177-184 (1988).
  13. Haass, N. K. Dynamic tumour heterogeneity in melanoma therapy: how do we address this in a novel model system?. Melanoma Manag. 2, 93-95 (2015).
  14. Desoize, B., Jardillier, J. Multicellular resistance: a paradigm for clinical resistance. Critical reviews in oncology/hematology. 36, 193-207 (2000).
  15. Sakaue-Sawano, A., et al. Visualizing spatiotemporal dynamics of multicellular cell-cycle progression. Cell. 132, 487-498 (2008).
  16. Basu, S., Campbell, H. M., Dittel, B. N., Ray, A. Purification of specific cell population by fluorescence activated cell sorting (FACS). Journal of visualized experiments : JoVE. , (2010).
  17. Smalley, K. S., et al. Up-regulated expression of zonula occludens protein-1 in human melanoma associates with N-cadherin and contributes to invasion and adhesion. The American journal of pathology. 166, 1541-1554 (2005).
  18. Wang, Q., et al. Targeting glutamine transport to suppress melanoma cell growth. International journal of cancer. Journal international du cancer. 135, 1060-1071 (2014).
  19. Lorenzo, C., et al. Live cell division dynamics monitoring in 3D large spheroid tumor models using light sheet microscopy. Cell division. 6, 22 (2011).
  20. Pampaloni, F., Ansari, N., Stelzer, E. H. High-resolution deep imaging of live cellular spheroids with light-sheet-based fluorescence microscopy. Cell and tissue research. 352, 161-177 (2013).
  21. Durand, R. E. Use of Hoechst 33342 for cell selection from multicell systems. The journal of histochemistry and cytochemistry : official journal of the Histochemistry Society. 30, 117-122 (1982).
  22. Laurent, J., et al. Multicellular tumor spheroid models to explore cell cycle checkpoints in 3D. BMC cancer. 13, 73 (2013).
  23. LaRue, K. E., Khalil, M., Freyer, J. P. Microenvironmental regulation of proliferation in multicellular spheroids is mediated through differential expression of cyclin-dependent kinase inhibitors. Cancer research. 64, 1621-1631 (2004).
  24. Kyle, A. H., Huxham, L. A., Baker, J. H., Burston, H. E., Minchinton, A. I. Tumor distribution of bromodeoxyuridine-labeled cells is strongly dose dependent. Cancer research. 63, 5707-5711 (2003).
  25. Minchinton, A. I., Tannock, I. F. Drug penetration in solid tumours. Nature reviews. Cancer. 6, 583-592 (2006).
  26. Giesbrecht, J. L., Wilson, W. R., Hill, R. P. Radiobiological studies of cells in multicellular spheroids using a sequential trypsinization technique. Radiation research. 86, 368-386 (1981).
check_url/it/53486?article_type=t

Play Video

Citazione di questo articolo
Beaumont, K. A., Anfosso, A., Ahmed, F., Weninger, W., Haass, N. K. Imaging- and Flow Cytometry-based Analysis of Cell Position and the Cell Cycle in 3D Melanoma Spheroids. J. Vis. Exp. (106), e53486, doi:10.3791/53486 (2015).

View Video