How the CM20 Improves the Cell Culture Process with Quantitative Data

서론

세포배양은 많은 유형의 생명과학 및 임상 연구를 위한 출발점입니다. 그러나 현재의 세포배양 과정은 비효율적이고 숙련된 연구자의 경험과 기술에 대한 의존성이 매우 높습니다.

현행 과정에서는 연구자가 배양기에서 세포를 분리한 후 현미경으로 세포의 상태를 관찰하여 평가합니다. 과정이 수작업으로 진행되고 연구자의 스킬과 경험에 따라 결과가 다릅니다. 몇몇 실험실에서는 각각의 연구자들이 다수의 세포주를 배양하기 때문에 실험에 필요한 세포의 품질을 유지하기가 어렵습니다. 세포 수와 같은 정량 데이터를 얻기 위해서는 매번 측정이 끝난 후 샘플을 필링하여 폐기해야 했습니다. 이처럼 시간이 많이 소요되는 과정에도 불구하고 파편적인 데이터만 얻을 수 있는 경우가 빈번했습니다. Olympus는 이런 문제를 해결하는데 도움이 되고자 CM20 세포배양 모니터링 시스템을 개발했습니다.

CM20 모니터링 시스템을 사용한 세포배양 측정

CM20 세포배양 모니터링 시스템은 배양기 안에서 세포배양이 진행되는 동안 비파괴적으로 측정 데이터를 얻을 수 있습니다. 이 스캐너의 첨단 기술은 일관성 있고 재생산 가능한 측정을 통해 인력을 줄이고 여러 연구자들이 각자 측정을 진행할 때 일반적으로 발생하는 차이를 줄입니다(그림 1).

그림 1. 연속 측정

연속적인 이미지 획득

이 시스템은 사용하기 쉽습니다. 먼저, 배양기구를 CM20 모니터에 올려놓고 관찰 시간과 위치를 설정합니다. 그러면 시스템이 이미지 획득을 시작합니다(그림 2). 연구자가 세포배양을 관찰하면서 수기로 관찰 위치를 기록하기 위한 시간을 따로 마련하지 않아도 됩니다. 또한, 시스템이 같은 위치에서 시간 경과에 따른 변화를 모니터링하기 때문에 세포의 행태와 성장 과정을 확실하게 파악할 수도 있습니다(그림 3).

그림 2. 세포 측정 비교 
 

그림 3. 같은 위치에서 시간에 따른 변화 관찰

적은 노력으로 얻을 수 있는 정량 데이터

이미지 처리 및 머신러닝 기술을 사용하는 CM20 모니터링 시스템은 이미지를 사용하고 세포 수를 계산하고 세포 밀도 분석을 실시한 후 간단한 매개변수 설정을 통해 정량 데이터를 만들어냅니다. 예를 들어, 숙련된 연구자가 설정한 매개변수를 실험실에서 공유한다면 일관성 있는 결과를 얻기 위해 획득된 이미지에 대해 동일한 분석을 수행할 수 있습니다.
 

세포 계수

세포 수는 최대 밝기를 인식하는 알고리즘으로 세포핵을 파악하여 계산합니다. 세포 크기와 대비 매개변수를 변경하여 조절할 수 있습니다(그림 4).

그림 4. 세포 계수; 세포핵을 청색으로 표시

세포 밀도 분석

세포 밀도는 이미지에서 세포 부분과 배경 부분의 밝기 변화 특성을 이용하는 알고리즘으로 계산합니다. 이미지에 표식한 후 머신러닝을 사용하여 세포 부분과 배경을 매개변수로써 조정할 수 있습니다(그림 5).
 

그림 5. 세포 밀도 분석(왼쪽: 머신러닝을 위해 표시한 이미지, 오른쪽: 세포 밀도 분석 결과

각기 다른 iPS 세포주를 갖는 세포의 성장 비교

연구자가 세포배양을 모니터링하면서 수기로 작성한 결과와 CM20 시스템에서 얻은 결과를 시험하기 위해 iPS Portal과 함께 세포주 2개에 관한 데이터를 획득했습니다.

세포: iPS 세포(1231A3、201B7）
기간: 1주
용기: 6웰 플레이트
연구자: 1명

그림 6. 용기 하나당 세포주 1개를 배치했으며, 배양기구가 있는 배양기 안에 CM20 모니터 2대를 설치했습니다.
 

연구자의 경험에 따르면, 세포주 1231A3은 201B7보다 쉽게 증식되었습니다. 그러나 기존 데이터 획득 방법의 복잡성으로 인해 두 세포주의 증식력 차이는 분명하게 파악되지 않았습니다. 이를 평가하기 위해 CM20 세포배양 모니터링 시스템을 사용하여 각 세포주의 이미지 및 세포 밀도 데이터를 획득했습니다.

그림 7: 이미지에서 얻은 정량적 정보는 같은 날 두 세포주의 세포 밀도가 다르다는 것을 보여줍니다.
그림 8: 세포 밀도에서 얻은 정량적 데이터(특히 제5일 후)는 1231A3의 증식력이 201B7보다 3%~6% 더 높다는 것을 분명하게 보여줍니다.

상기 데이터에 따르면, 연구자들이 직관과 경험을 통해 파악했던 두 세포주 사이의 성장률 차이가 CM20 시스템에서 얻은 정량 데이터로 분명하게 밝혀졌습니다. 이는 CM20 세포배양 모니터링 시스템의 중요한 가치를 보여줍니다. 즉, 모든 세포배양 과정이 CM20 시스템에 의해 모니터링되므로 연구 담당자가 바뀌어도 세포 밀도 데이터에 별다른 차이가 없을 것입니다. 혹시 비정상적인 값이 있는 경우는 쉽게 되돌아가서 이유를 조사할 수 있습니다. 그뿐만 아니라, 세포주 각각에 대해 획득한 데이터를 토대로 세포배양의 특징을 이해할 수 있기 때문에 적절한 시기에 실험을 전환하는 것이 가능해집니다.

결론

CM20 세포배양 모니터링 시스템을 사용하면, 매일매일의 세포 배양 데이터(세포 이미지, 세포 수, 세포 밀도)를 쉽고 직관적으로 획득할 수 있습니다. 사용자는 이런 데이터에 기초하여 세포배양에 차이를 유발하는 요인을 더 잘 이해하고 제거할 수 있으며, 이는 세포의 질과 세포 실험의 재현성을 개선하는데 기여합니다.

저자

Shogo Usui
SSPD 전기 엔지니어링
Olympus Corporation