배양 모니터링 시스템을 사용하여 이동 분석 이미징 및 수량화 자동화

실험 개요

세포 이동 정보는 상처 치유와 암 같은 많은 연구 분야에서 유용합니다.상처 치유 분야에서는 세포 이동을 촉진하여 상처를 아물게 하는 약물을 평가하는 데 사용됩니다.암 분야에서는 암세포의 전이와 침윤을 억제하는 약물을 평가하는 데 사용됩니다.이를 측정하는 한 가지 방법은 조직 배양 접시의 부착 세포가 무세포 갭으로 이동하는 것을 관찰하는 이동 분석 방법입니다.이동 분석을 수행할 때 가장 중요하고 어려운 부분은 적절한 이동 기간을 결정하는 것입니다.이동 분석을 너무 일찍 수행하면 조건 간의 차이를 보여주지 못하고, 이동 분석을 너무 늦게 수행하면 실험 및 대조 조건 모두에서 열린 영역이 완전히 세포로 채워집니다.이전에는 연구원이 수량화에 필요한 데이터를 얻기 위해 정확한 시점에 이동 분석을 수동으로 이미징한 후 수량화 방법을 수동으로 적용해야 했습니다.

여기에서 우리는 MCF7 인간 유방암 세포주에 대한 항암제 소라페닙의 세포 이동 억제 효과의 분석을 보고합니다.또한 Olympus Provi™ CM20 배양 모니터링 시스템을 사용하여 이동 분석의 이미징 및 수량화가 어떻게 자동화될 수 있는지 보여줍니다.

실험 절차

MCF7 세포를 10% 소태아혈청(FBS)과 1% 페니실린-스트렙토마이신이 보충된 RPMI-1640 배지에서 배양했습니다. 세포는 Ibidi Culture-Insert 2 Well(ibidi, Cat. No. ib80209)을 사용하여 105,000개 세포/70μL/챔버의 밀도로 24웰 플레이트에시딩되었습니다.Ibidi Culture-Insert 2 Well은 시딩 후 24시간 시점에 제거했고, 세포 이동을 위한 갭이 생겼습니다.세포는 3회 세척됐고 소라페닙(10 또는 30μM)으로 처리하거나, 처리 없이 대조군으로 두었습니다.CM20 모니터링 시스템은 최대 94시간 동안 1시간마다 세포를 자동으로 이미징하여 세포 이동 평가를 위해 포화도를 수량화했습니다.

결과

그림 1.이동 분석 중 세포 이미지.

위: 대조군, 중간: 10μM 소라페닙, 아래: 30μM 소라페닙.마스킹된 영역은 CM20 모니터링 시스템이 자동으로 감지한 포화 영역을 나타냅니다.

두 소라페닙 처리군 모두에서 세포 이동은 소라페닙 농도에 비례하여 감소하였고 48시간째에 갭이 여전히 열려 있었던 반면 대조군에서는 이 시점에 이르러 갭이 닫혔습니다.

그림 2.이동 분석에서 포화도의 수량화.

위: 대조군, 중간: 10μM 소라페닙, 아래: 30μM 소라페닙.

CM20 모니터링 시스템을 사용한 포화도의 수량화는 세포 관찰 결과와 일치했습니다.대조군 세포는 48시간째에 거의 100%의 포화도를 보인 반면, 소라페닙 처리 세포는 소라페닙 농도에 비례하여 낮은 포화도를 보였습니다.

그림 3.48시간째에 대조군과 관련된 갭 폐쇄의 수량화.

막대 = 평균 ± SE, n=3

표 1.이동 분석에서 세포 이동의 수량화.

세포 이동은 세포 처리 후 48시간 경과 시점의 포화도 수준에서 처리 시작 시 포화도 수준을 빼서 판단했습니다.세포 이동은 소라페닙 농도에 비례하여 유의미하게 억제되는 것으로 밝혀졌습니다.

배양 모니터링 시스템을 사용한 평가의 이점

CM20 배양 모니터링 시스템을 사용한 이동 분석에서 항암제의 세포 이동 억제 효과를 효과적으로 검출할 수 있었습니다.

적절한 측정 시간을 설정하는 것은 이동 분석에서 필수입니다.약물의 효과는 이동 완료 시점이 가장 빠른 조건(즉, 이 분석에서는 대조군)에서 평가할 때 가장 잘 감지될 수 있습니다.이전에는 이동을 확인하기 위해 몇 시간마다 세포를 관찰해야 했기 때문에 관찰할 연구원이 있는지를 고려하여 실험을 계획해야 했습니다.그렇다고 하더라도 하룻밤 새에 이동이 완료될 위험이 있었습니다.CM20 모니터링 시스템은 시간 경과에 따라 세포 이동을 자동으로 이미징 및 수량화하여 이 문제를 해결합니다.이 시스템을 통해 사용자는 편하게 세포를 분석할 수 있으므로 워크플로 효율성이 크게 향상됩니다.이동 실험에 배양 모니터링 시스템을 사용하면 연구원의 시간을 절약하고 정확도와 일관성을 개선하며 보다 성공적으로 분석을 할 수 있습니다.

감사의 글

이 애플리케이션 노트는 다음 연구원의 도움을 받아 작성되었습니다.

Takahiro Yamaguchi, PhD, ACEL, Inc.의 수석 연구원