구스타브 루시 암 센터는 ImageXpress Widefield 시스템을 이용하여 암 치료에서의 세포 스트레스와 사망의 작용 기전을 평가합니다.

도전

The Kroemer Lab은 cellular stress 및 세포사에 대한 분자 작용기전에 관심을 가집니다. 암 치료 중 촉진되는 cellular stress와 세포사 양상은 치료에 있어 중요한 함의를 가집니다. 특정한 세포 스트레스 또는 세포사 서브루틴이 우선적으로 실행되는지 여부를 ‘결정’하는 분자 스위치를 식별하기 위해 체계적인 검색을 시작하였습니다. 또한, 암세포 사멸 양상과 면역 시스템에 미치는 영향을 체계적인 방식으로 분석하여 치료 성공 가능성을 높이는 전략을 개발합니다.

Kroemer Lab 내부의 세포 생물학 플랫폼(사진, 우측)은 대규모 화합물 및 siRNA 라이브러리의 표현형 스크리닝을 허용하는 완전 자동화 세포 생물학 실험과정을 제공하므로 스크리닝 접근법을 수행하는 허브로서 사용됩니다. 모든 유형의 cellular stress와 세포사를 평가하기 위해 형광 바이오 센서 세포의 배터리를 사용합니다.

이 최신 연구를 수행하기 위해, 연구 그룹은 화합물 관리와 자동화 세포 배양을 포함한 자동화 플랫폼으로 완전히 통합될 수 있는 high-content analysis 시스템이 필요했습니다.

솔루션

연구 그룹은 ImageXpress® Micro XLS Widefield High-Content Analysis 시스템을 사용하기로 결정하기 전에, 시판된 제품을 신중하게 스크리닝하고 대부분의 이용 가능한 시스템을 시험해 보았습니다. 현재 연구 그룹 내에 5대의 ImageXpress 시스템을 갖추고 있습니다. 이 중 2대는 그룹의 자동화 플랫폼에 영구적으로 통합되었고, 1대는 필요한 경우 플랫폼 내외로 이동할 수 있으며, Live Cell assay에서의 스크리닝 플랫폼과 미세 유체 장치에서의 발견을 검증할 수 있는 환경 제어 기능을 탑재한 2대의 독립형 시스템이 있습니다.

결정된 구성으로 다중 대역 통과 필터를 강력한 LED 조명 엔진과 함께 사용할 수 있게 되어, 기계적 움직임을 최소화하고 획득 속도를 가속화하였습니다.

Kepp은 플랫폼에 대해 "ImageXpress 시스템의 통합으로, 2대의 동일하게 구축된 기계가 플랫폼에서 병렬로 작동하여 빠른 속도의 솔루션을 만들 수 있었으며, 이를 통해 생성한 반복성으로 솔루션의 신뢰도를 갖추게 되었습니다."라고 말합니다.

연구팀은 데이터 획득과 분석에 맞춤형 R 알고리즘과 함께 MetaXpress® High-Content Image 이미지 획득 및 분석 소프트웨어를 사용합니다.

ImageXpress Micro XLS Widefield High-Content Analysis 시스템

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MetaXpress High-Content 이미지 획득 및 분석 소프트웨어

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사용한 제품

전체 생물 및 세포 또는 세포 내 사건의 이미지 포착

ImageXpress Micro XLS High-Content Analysis 시스템은 4세대 이미징에서 전문성의 정점을 찍은 ImageXpress Micro 4 High-Content Analysis 시스템으로 대체되었습니다. 최신의 애자일 설계를 통해 그 어느 것보다 빠르게 연구를 진행할 수 있도록 하며, 향후 연구의 요구 사항에 맞도록 공초점을 업그레이드할 수 있는 옵션을 제공합니다.

이 설정의 견적 요청

결과

연구 그룹 플랫폼의 고유한 설계는 자동화 세포 배양과 화합물 관리를 산업용 로봇을 통해 3가지 완전 자동화 high content analysis 분석 시스템에 통합함으로써 매우 유연한 assay 설계와 다중화가 가능하도록 합니다.

“우리는 ImageXpress 시스템과 MetaXpress 소프트웨어가 신뢰할 수 있으며 쉽게 사용할 수 있다는 것을 알게 되었습니다. MetaXpress가 정보를 저장하는 SQL 데이터베이스를 사용하여 필요한 모든 데이터 마이닝 도구를 R로 코딩했습니다. 이 접근 방식을 통해 최소 시간 내에 이미지에서 막대 차트로 이동할 수 있습니다. 이는 기존 Imaging 시스템으로는 불가능했던 작업입니다.”라고 Kepp는 말했습니다.

전체 유전체 스크리닝의 처리량은 67 x 384 플레이트이며, 플랫폼은 한 주마다 전체 유전체 스크리닝을 수행합니다. siRNA 스크리닝과는 별개로, 서로 다른 차원(농도, 시간, 결합)에서 화합물 라이브러리를 스크리닝하는 데 자동화가 주로 사용됩니다.

이 기술이 가능한 연구 유형의 예시로서, 연구 그룹은 최근에 트랜스지방이 포화지방산에 의해 유도된 자가포식을 억제한다(이미지)는 점을 보일 수 있었습니다.

참고문헌

최근 출판물

1) Sauvat A., 외. (2018). 트랜스지방은 포화지방산에 의해 유도된 자가포식을 억제한다(Trans-Fats Inhibit Autophagy Induced by Saturated Fatty Acids). EBioMedicine. pii: S2352-3964 (18) 30115-4. [출판 전 미리 온라인 간행됨].

2) Bezu L., 외. (2018). eIF2α 인산화는 면역원성 세포사에 질병특유적이다(eIF2α phosphorylation is pathognomonic for immunogenic cell death). 세포사 및 분화. [출판 전 미리 온라인 간행됨].

3) Liu P., 외. (2017). HMGB1 방출을 유도하는 약리학적 제제의 식별. 과학적 보고(Scientific Reports), 7 (1): 14915.

4) Sauvat A., 외. (2017). 공동 형광 위치의 자동화된 분석: 미토파지에의 적용(Automated Analysis of Fluorescence Colocalization: Application to Mitophagy). 효소학의 방법(Methods in Enzymology), 588: 219-230.

5) Zhou H., 외. (2016). 종양 용해성 화합물 LTX-401은 골지기관을 표적으로 한다(The oncolytic compound LTX-401 targets the Golgi apparatus). 세포사 및 분화(Cell Death & Differentiation), 23 (12): 2031-2041.