Summary

En mikroskopisk fenotypisk analyse for kvantifisering av intracellulær mykobakterier tilpasset høygjennomstrømning / screening av høyt innhold

Published: January 17, 2014
doi:

Summary

Her beskriver vi en fenotypisk analyse som gjelder for høygjennomstrømnings-/høyinnholdsskjermer av småintervenenserende syntetiske RNA (siRNA), kjemisk forbindelse og Mycobacterium tuberkulosemutantbiblioteker. Denne metoden er avhengig av påvisning av fluorescerende merket Mycobacterium tuberculosis innen fluorescerende merket vertscelle ved hjelp av automatisert konfikal mikroskopi.

Abstract

Til tross for tilgjengeligheten av terapi og vaksine, er tuberkulose (TB) fortsatt en av de mest dødelige og utbredte bakterielle infeksjonene i verden. Siden flere tiår er det plutselige utbruddet av multi- og omfattende legemiddelresistente stammer en alvorlig trussel for kontroll av tuberkulose. Derfor er det viktig å identifisere nye mål og veier som er kritiske for tuberkuloseens årsaksmiddel, Mycobacterium tuberkulose (Mtb) og å søke etter nye kjemikalier som kan bli TB-stoffer. En tilnærming er å sette opp metoder som passer for genetiske og kjemiske skjermer av store biblioteker som muliggjør søking av en nål i en høystakk. For dette formål utviklet vi en fenotypisk analyse som er avhengig av påvisning av fluorescerende merket Mtb i fluorescerende merkede vertsceller ved hjelp av automatisert konfokal mikroskopi. Denne in vitro-analysen tillater en bildebasert kvantifisering av koloniseringsprosessen til Mtb i verten og ble optimalisert for 384-brønns mikroplateformat, som er riktig for skjermer av siRNA-, kjemisk forbindelse- eller Mtb mutantbiblioteker. Bildene behandles deretter for multiparametrisk analyse, som gir avlesning på patogenesen av Mtb i vertsceller.

Introduction

Blant de fremvoksende og nye smittsomme patogenene som er rapportert i løpet av de siste årene, har Mycobacterium tuberculosis (Mtb) et fremtredende sted å være ansvarlig for 1,4 millioner dødsfall og 8,7 millioner nye infeksjoner i 2011 (Global tuberculosis report 2012, www.who.int/topics/tuberculosis/en/). Til tross for tilgjengeligheten av multidrug terapier, antall infiserte mennesker er fortsatt på vei opp og multidrug resistente (MDR) samt omfattende narkotikaresistente (XDR) Mtb sprer seg raskt over hele verden1. Videre, når man tar hensyn til tilstedeværelsen av Mtb antigener, er det tydelig at en tredjedel av den globale befolkningen anses å være latent smittet av Mtb. Statistisk sett, i ett tilfelle av ti, er det evolusjon mot den aktive sykdomsformen med påfølgende kliniske symptomer2. Derfor er det nødvendig med nye midler for å bekjempe Mtb. I denne sammenhengen utviklet vi en in vitro visuell fenotypisk analyse som er avhengig av å overvåke Mtb-invasjon og multiplikasjon i vertsceller ved automatisert konfokal fluorescensmikroskopi3. Tilpasningen av analysen i 384-brønns mikrotiterplater i kombinasjon med automatisert bildeanskaffelse og analyse tillot high-content/High-throughput Screening (HC/HTS) av mellomstore biblioteker av forbindelser, siRNAer og bakterielle mutanter. Screeningen av et genom bredt RNAi-bibliotek på denne fenotypiske analysen gjorde det dermed mulig å identifisere de viktigste vertsfaktorene som er involvert i Mtb-trafficking og intracellulær replikasjon, men også belysningen av vertsveier utnyttet av tuberkelbacillusen. En annen tilpasning av denne spesielle fenotypiske analysen var for identifisering av bakteriefaktorer som er avgjørende for Mtb intra-fagocomiell utholdenhet. For eksempel anses arrestasjonen av fagfellemodning som en av de viktigste mekanismene som letter overlevelse og replikering av Mtb i makrofag. Overvåkingen av subcellulær lokalisering av Mtb knock-out mutanter i fluorescerende merket-sure rom tillatt for identifisering av bakterielle gener involvert i overlevelsesprosessen4. Til slutt tilbyr høyinnholdsavbildningen av Mtb også en utmerket metode for å kvantifisere legemiddeleffektivitet for å hemme ulike fenomener som intracellulær bakterievekst3. Til sammen tillater denne typen høy gjennomstrømning fenotypisk analyse akselererende narkotikaoppdagelse mot TB, og dataene som samles inn av disse forskjellige tilnærmingene, bidrar til en bedre forståelse av vertsmanipulasjonen som utøves av Mtb.

Protocol

1. Høy gjennomstrømning Genome-wide siRNA Screening Screening utført i en human Type-II pneumocytter modell A549 celle linje ved infeksjon med Mtb H37Rv uttrykker Grønn Fluorescerende Protein (GFP). Denne fremgangsmåten er beskrevet i Figur 1A. Resuspend det tørkede siRNA-biblioteket som er lagret i moderplater (96-brønnsplater) med 1x siRNA-buffer for å nå en konsentrasjon på 4 μM, og overfør deretter 10 μl av blandingen til en 384-brønns datterplate (…

Representative Results

Høy gjennomstrømning genom-bred siRNA screening Mtb er i stand til å kolonisere immunceller in vitro samt flere andre lunge epitelceller. For eksempel er Mtbi stand til å infisere og skade A549 epitelceller som ofte brukes som modell for humane type II pneumocytter5-7. Dectin-1 ble rapportert som en vertscellereseptor involvert i Mtb-opptak, proinflammatorisk respons og antibakteriell effekt på intracellulær mykobakteriell vekst i A549 celle<su…

Discussion

Vi beskriver her metodene som kreves for en fenotypisk analyse ved hjelp av en GFP-uttrykkende Mtb H37Rv-stamme for å infisere fluorescerende merkede vertsceller, noe som gjør det hensiktsmessig for skjermer med høyt innhold / høy gjennomstrømning. Denne protokollen kan brukes på et bredt spekter av forbindelser, fluorescerende sonder og Mtb-mutanter. For hver protokoll som er beskrevet ovenfor, kan fikserings- og immunmerkingstrinn utføres før bildeinnhenting. Vi bruker et automatisert fluoresc…

Disclosures

The authors have nothing to disclose.

Acknowledgements

Økonomisk støtte til dette arbeidet ble gitt av Det europeiske fellesskap (ERC-STG INTRACELLTB Grant n° 260901, MM4TB Grant n° 260872), Agence Nationale de Recherche, Feder (12001407 (D-AL) Equipex Imaginex BioMed) og Regionen Nord Pas de Calais. Vi anerkjenner takknemlig den tekniske hjelpen til Gaspard Deloison, Elizabeth Werkmeister, Antonino Bongiovanni og Frank Lafont fra plattformen BICeL.

Materials

µclear-plate black, 384 well Greiner bio-one 781091 127.8/86/15 MM with Lid, TC treated
CellCarrier 384 well plate PerkinElmer 6007550 Black, Clear Bottom, with Lid, TC treated
V-bottom white , 384 well-plate Greiner bio-one 781280
sealing tape, breathable, sterile Corning 3345
Lipofectamine RNAiMax Life Technologies 13778150 Transfection reagent
Dimethyl sulfoxide Sigma-Aldrich 34943
RPMI 1640 + GlutaMAX-I Life Technologies 61870-010 Cell culture medium
D-PBS 1X [-]MgCl2/[-]CaCl2 Life Technologies 14190-094 Dulbecco's Phosphate Salin Buffer
D-PBS 1X [+]MgCl2/[+]CaCl2 Life Technologies 14190-091 Dulbecco's Phosphate Salin Buffer
Fetal bovine serum Life Technologies 2610040-79
FICOLL PAQUE PLUS DUTSCHER 17-1440-03 Ficoll for Peripherical Blood Monocyte Cells purification
CD14 MicroBeads, human Miltenyi 130-050-201 Purification of CD14+ Monocytes
Human M-CSF, premium gr. (1000 μg) Miltenyi 130-096-493 Macrophage Colony Stimulating Factor
LS Columns Miltenyi 130-042-401 Columns for CD14+ Monocytes isolation
Tween 80 Euromedex 2002-A Mycobacteria culture
Glycerol high purity Euromedex 50405-EX Mycobacteria culture
Middlebrook OADC enrichment Becton-Dickinson 211886 Mycobacteria culture
7H9 Becton-Dickinson W1701P Mycobacteria culture
Versene 1X Life Technologies 15040033 Non enzymatic cell dissociation solution
DAPI Life Technologies D1306 Nuclei dye
Hoechst 33342 Life Technologies H3570 Nuclei dye
Syto60 Life Technologies S11342 Nuclei/cytoplasm dye
Formalin Sigma-Aldrich HT5014 Cell fixation solution
siRNA targeting Dectin-1 Santa-Cruz sc-63276
*siGenome* Non targeted siRNA pool Dharmacon D-001206-14
Rifampicin Sigma-Aldrich R3501 antibiotic
Isoniazid (INH) Sigma-Aldrich I3377-50G antibiotic
Hygromycin B Life Technologies 10687-010 antibiotic
Amikacin Sigma-Aldrich A1774 antibiotic
Automated Confocal Microscope OPERA PerkinElmer Image acquisition
Columbus 2.3.1 Server Database PerkinElmer Data transfert, storage and analysis
Acapella 2.6 software PerkinElmer Image-based analysis
GraphPad Prism5 software GraphPad Statistical analysis
Excel 2010 Microsoft Statistical analysis

References

  1. Gandhi, N. R., et al. Multidrug-resistant and extensively drug-resistant tuberculosis: a threat to global control of tuberculosis. Lancet. 375, 1830-1843 (2010).
  2. Barry, C. E., et al. The spectrum of latent tuberculosis: rethinking the biology and intervention strategies. Nat. Rev. Microbiol. 7, 845-855 (2009).
  3. Christophe, T., Ewann, F., Jeon, H. K., Cechetto, J., Brodin, P. High-content imaging of Mycobacterium tuberculosis-infected macrophages: an in vitro model for tuberculosis drug discovery. Future Med. Chem. 2, 1283-1293 (2010).
  4. Brodin, P., et al. High content phenotypic cell-based visual screen identifies Mycobacterium tuberculosis acyltrehalose-containing glycolipids involved in phagosome remodeling. PLoS Pathog. 6, (2010).
  5. Bermudez, L. E., Goodman, J. Mycobacterium tuberculosis invades and replicates within type II alveolar cells. Infect. Immun. 64, 1400-1406 (1996).
  6. Dobos, K. M., Spotts, E. A., Quinn, F. D., King, C. H. Necrosis of lung epithelial cells during infection with Mycobacterium tuberculosis is preceded by cell permeation. Infect. Immun. 68, 6300-6310 (2000).
  7. McDonough, K. A., Kress, Y. Cytotoxicity for lung epithelial cells is a virulence-associated phenotype of Mycobacterium tuberculosis. Infect. Immun. 63, 4802-4811 (1995).
  8. Lee, H. M., Yuk, J. M., Shin, D. M., Jo, E. K. Dectin-1 is inducible and plays an essential role for mycobacteria-induced innate immune responses in airway epithelial cells. J. Clin. Immunol. 29, 795-805 (2009).
  9. Zhang, J. H., Chung, T. D., Oldenburg, K. R. A Simple Statistical Parameter for Use in Evaluation and Validation of High Throughput Screening Assays. J. Biomol. Screen. 4, 67-73 (1999).
  10. Birmingham, A., et al. Statistical methods for analysis of high-throughput RNA interference screens. Nat. Methods. 6, 569-575 (2009).
  11. Carralot, J. P., et al. Automated high-throughput siRNA transfection in raw 264.7 macrophages: a case study for optimization procedure. J. Biomol. Screen. 14, 151-160 (2009).
  12. Zhang, X. D. Illustration of SSMD, z score, SSMD*, z* score, and t statistic for hit selection in RNAi high-throughput screens. J. Biomol. Screen. 16, 775-785 (2011).
  13. Song, O. R., et al. Confocal-based method for quantification of diffusion kinetics in microwell plates and its application for identifying a rapid mixing method for high-content/throughput screening. J. Biomol. Screen. 15, 138-147 (2010).
check_url/51114?article_type=t

Play Video

Cite This Article
Queval, C. J., Song, O., Delorme, V., Iantomasi, R., Veyron-Churlet, R., Deboosère, N., Landry, V., Baulard, A., Brodin, P. A Microscopic Phenotypic Assay for the Quantification of Intracellular Mycobacteria Adapted for High-throughput/High-content Screening. J. Vis. Exp. (83), e51114, doi:10.3791/51114 (2014).

View Video