Промежуток времени, метки бесплатно, количественные фаза изображений исследования активных и неактивных человеческих раковых клеток
Summary
Спящие и активный рак клеток фенотипов характеризовались с использованием количественных этапа визуализации. Клетки распространения, миграции и морфология анализы были интегрированы и проанализированы в один простой способ.
Abstract
Приобретение ангиогенных фенотипа является важным компонентом побег из опухоли покоя. Хотя несколько классических в vitro анализов (например, распространение, миграция и другие) и в естественных условиях модели были разработаны для расследования и характеризуют ангиогенных и не ангиогенных клеток фенотипов, эти методы являются время и трудоемким и часто требуют дорогостоящих реагентов и инструментов, а также значительный опыт. В недавнем исследовании мы использовали Роман количественных этап визуализации (QPI) техника для проведения промежуток времени и без маркировки характеристики ангиогенных и не ангиогенных человека остеосаркома KHOS клеток. Группа клеточных параметров, включая морфологии клеток, распространение и моторики, измерялись количественно и анализируются с помощью QPI. Этот роман и количественный подход обеспечивает возможность непрерывно и неинвазивным изучить соответствующие клеточных процессов, поведения и характеристик раковых клеток и другие типы клеток в простой и комплексным образом. В настоящем докладе описываются наши экспериментальный протокол, включая подготовка клетки, QPI сбора и анализа данных.
Introduction
Один из первых контрольно-пропускных пунктов в развитии и прогрессировании твердых опухолей является приобретение ангиогенных фенотип, признаком рака. Этот прогресс включает в себя целый ряд биохимических и молекулярных процессов в1,2,3. Техническая проблема в изучении этой ключевой шаг в опухолевой прогрессии является отсутствие инструментов непрерывно и количественно охарактеризовать и дифференцировать между ангиогенных и не ангиогенных фенотипов живой раковых клеток в непредвзято. Традиционные анализы, используется для изучения клеточного поведения ангиогенных и не ангиогенных клеток обычно требуют дорогостоящих реагентов и инструментов, например, клеток распространения/миграции assays4,5, 6,,78,9,10,11,12,,1314 или Дополнительные в естественных условиях оценки4,5,6,8,15,16, а также требует значительного опыта и интенсивной расход времени и труда.
Недавно количественные этап визуализации (QPI) стала Роман технику, которая позволяет промежуток времени и маркировки свободной оценки различных клеток морфологии и поведении параметров17,18,19, 20 , 21 , 22. в отличие от обычных оптической микроскопии, QPI количественно вариации сдвиг фазы попиксельно после того, как свет проходит через оптический объект и реконструирует собственноручно с преобразованной оптической толщины и объем, таким образом позволяя прямой анализ живых клеток и следующие возможности: (1) количественные изображений, изображений (2)-неинвазивные и промежуток времени, (3) лейбл свободных изображений и (4) одновременно нескольких параметров визуализации. Эти особенности делают QPI мощный инструмент для оценки и понимания патологических процессов на клеточном уровне.
В недавнем исследовании, мы использовали QPI количественно охарактеризовать и дифференцировать между ангиогенных KHOS-A и не ангиогенных KHOS-N фенотипов клеток человека остеосаркома на основе систематического и количественных, объединяя анализ морфологии клеток, распространение и моторики23. С помощью программного обеспечения для анализа изображений, группа клеток морфологических и поведения параметров были количественно сравнить между ангиогенных и не ангиогенных клеток человека остеосаркома и были определены пять характерных отличий между этими двумя фенотипов. Этот новаторский подход обеспечивает комплексное и количественные платформу для оценки различных биологически соответствующих характеристик сотовой.
Protocol
Representative Results
Discussion
В этом исследовании мы описываем в пробирке, неинвазивная и этикетка бесплатно использование метода QPI количественно характеризовать ангиогенных и не ангиогенных фенотипов клеток человека остеосаркома. Одновременно были проанализированы несколько клеточных параметров этим ме?…
Disclosures
The authors have nothing to disclose.
Acknowledgements
Авторы с благодарностью признаем поддержку Фонд исследований рака молочной железы и расширенный медицинский исследовательский фонд.
Materials
| T75 flask | Corning, NY, USA | 353136 | |
| 6-well plates | Corning, NY, USA | 3506 | |
| Dulbecco’s modified Eagle medium (DMEM) | Thermo Fisher Scientific, MA, USA | 11965092 | |
| Fetal bovine serum (FBS) | Atlanta Biologicals, GA, USA | S11550 | |
| Penicillin Streptomycin | Thermo Fisher Scientific, MA, USA | 15140122 | |
| Phosphate buffered saline (PBS) | Thermo Fisher Scientific, MA, USA | 10010023 | |
| Beckman Z1 Coulter counter | Beckman Coulter, IN, USA | Z1 | |
| HoloMonitor M4 | Phase Holographic Imaging Phi AB, Lund, Sweden | M4 | Microscope |
| Hololid | Phase Holographic Imaging Phi AB, Lund, Sweden | PHI 8020 | |
| HStudioM4 | Phase Holographic Imaging Phi AB, Lund, Sweden | HStudioM4 | Software |
References
- Folkman, J. Angiogenesis in cancer, vascular, rheumatoid and other disease. Nature Medicine. 1 (1), 27-31 (1995).
- Hanahan, D., Folkman, J. Patterns and emerging mechanisms of the angiogenic switch during tumorigenesis. Cell. 86 (3), 353-364 (1996).
- Harper, J., Moses, M. A. Molecular regulation of tumor angiogenesis: mechanisms and therapeutic implications. EXS. (96), 223-268 (2006).
- Naumov, G. N., et al. A model of human tumor dormancy: an angiogenic switch from the nonangiogenic phenotype. Journal of the National Cancer Institute. 98 (5), 316-325 (2006).
- Fang, J., et al. Matrix metalloproteinase-2 is required for the switch to the angiogenic phenotype in a tumor model. Proceedings of the National Academy of Sciences of the United States of America. 97 (8), 3884-3889 (2000).
- Almog, N., et al. Transcriptional switch of dormant tumors to fast-growing angiogenic phenotype. Cancer Research. 69 (3), 836-844 (2009).
- Hu, J., et al. Gene expression signature for angiogenic and nonangiogenic non-small-cell lung cancer. Oncogene. 24 (7), 1212-1219 (2005).
- Harper, J., et al. Repression of vascular endothelial growth factor expression by the zinc finger transcription factor ZNF24. Cancer Research. 67 (18), 8736-8741 (2007).
- Jia, D., et al. Transcriptional repression of VEGF by ZNF24: mechanistic studies and vascular consequences in vivo. Blood. 121 (4), 707-715 (2013).
- Jia, D., Huang, L., Bischoff, J., Moses, M. A. The endogenous zinc finger transcription factor, ZNF24, modulates the angiogenic potential of human microvascular endothelial cells. FASEB journal: official publication of the Federation of American Societies for Experimental Biology. 29 (4), 1371-1382 (2015).
- Almog, N., et al. Prolonged dormancy of human liposarcoma is associated with impaired tumor angiogenesis. FASEB journal: official publication of the Federation of American Societies for Experimental Biology. 20 (7), 947-949 (2006).
- Almog, N., et al. Consensus micro RNAs governing the switch of dormant tumors to the fast-growing angiogenic phenotype. PloS One. 7 (8), e44001 (2012).
- Satchi-Fainaro, R., et al. Prospective identification of glioblastoma cells generating dormant tumors. PloS One. 7 (9), e44395 (2012).
- Almog, N., et al. Transcriptional changes induced by the tumor dormancy-associated microRNA-190. Transcription. 4 (4), 177-191 (2013).
- Gao, D., Nolan, D. J., Mellick, A. S., Bambino, K., McDonnell, K., Mittal, V. Endothelial progenitor cells control the angiogenic switch in mouse lung metastasis. Science. 319 (5860), 195-198 (2008).
- Folkman, J., Watson, K., Ingber, D., Hanahan, D. Induction of angiogenesis during the transition from hyperplasia to neoplasia. Nature. 339 (6219), 58-61 (1989).
- Popescu, G. . Quantitative phase imaging of cells and tissues. , (2011).
- Lee, K., et al. Quantitative Phase Imaging Techniques for the Study of Cell Pathophysiology: From Principles to Applications. Sensors. 13 (4), 4170-4191 (2013).
- Mir, M., Bhaduri, B., Wang, R., Zhu, R., Popescu, G. Quantitative Phase Imaging. Progress in Optics. 57, 133-217 (2012).
- Marrison, J., Räty, L., Marriott, P., O’Toole, P. Ptychography–a label free, high-contrast imaging technique for live cells using quantitative phase information. Scientific Reports. 3, 2369 (2013).
- Falck Miniotis, M., Mukwaya, A., Gjörloff Wingren, A. Digital holographic microscopy for non-invasive monitoring of cell cycle arrest in L929 cells. PloS One. 9 (9), e106546 (2014).
- Popescu, G., et al. Optical imaging of cell mass and growth dynamics. AJP: Cell Physiology. 295 (2), C538-C544 (2008).
- Guo, P., Huang, J., Moses, M. A. Characterization of dormant and active human cancer cells by quantitative phase imaging. Cytometry. Part A: The Journal of the International Society for Advancement of Cytometry. 91 (5), 424-432 (2017).
- Mir, M., Bergamaschi, A., Katzenellenbogen, B. S., Popescu, G. Highly sensitive quantitative imaging for monitoring single cancer cell growth kinetics and drug response. PloS One. 9 (2), e89000 (2014).
- Mir, M., Tangella, K., Popescu, G. Blood testing at the single cell level using quantitative phase and amplitude microscopy. Biomedical Optics Express. 2 (12), 3259-3266 (2011).
- Park, Y., et al. Measurement of red blood cell mechanics during morphological changes. Proceedings of the National Academy of Sciences of the United States of America. 107 (15), 6731-6736 (2010).
- Pham, H. V., Bhaduri, B., Tangella, K., Best-Popescu, C., Popescu, G. Real time blood testing using quantitative phase imaging. PloS One. 8 (2), e55676 (2013).
- Sridharan, S., Macias, V., Tangella, K., Kajdacsy-Balla, A., Popescu, G. Prediction of prostate cancer recurrence using quantitative phase imaging. Scientific Reports. 5, 9976 (2015).
- Park, H., et al. Measuring cell surface area and deformability of individual human red blood cells over blood storage using quantitative phase imaging. Scientific Reports. 6, 34257 (2016).
- Bishitz, Y., Gabai, H., Girshovitz, P., Shaked, N. T. Optical-mechanical signatures of cancer cells based on fluctuation profiles measured by interferometry. Journal of Biophotonics. 7 (8), 624-630 (2014).
