Science:流式细胞仪技术取得里程碑式进展
来源:本站原创 2022-01-31 23:59
作为一家全球医疗技术公司,BD公司(Becton, Dickinson and Company)宣布,与欧洲分子生物学实验室(EMBL)合作进行的一项研究,作Science期刊最新一期的封面故事发表,介绍了BD公司在流式细胞仪方面的一项新创新,它增加了荧光成像和基于图像的决策,根据每个细胞的视觉细节而不是仅仅根据存在的生物标志物的类型或数量,以极高的速度对单个细胞进行分类。
2022年1月31日讯/生物谷BIOON/---作为一家全球医疗技术公司,BD公司(Becton, Dickinson and Company)宣布,与欧洲分子生物学实验室(EMBL)合作进行的一项研究,作Science期刊最新一期的封面故事发表,介绍了BD公司在流式细胞仪方面的一项新创新,它增加了荧光成像和基于图像的决策,根据每个细胞的视觉细节而不是仅仅根据存在的生物标志物的类型或数量,以极高的速度对单个细胞进行分类。这项新技术有可能改变免疫学、细胞生物学和基因组学研究,并实现新的基于细胞的治疗发现。相关研究结果发表在2022年1月21日的Science期刊上,论文标题为“High-speed fluorescence image–enabled cell sorting”。
通过流式细胞仪进行的细胞分选可使科学家们能够根据每个细胞的具体特征来识别和分选单个细胞,以便更详细地研究它们,评估每个细胞可能对一种新药物的反应,或进行其他单细胞实验。传统上,细胞分选仪器通过识别和定量确定细胞表面上或细胞内部的某些生物标志物(如蛋白质)来运作。BD公司的这项新创新,即BD CellView图像技术,能以每秒15000个细胞的速度捕捉流经这种系统的单个细胞的多幅图像,还增加了以前不可能实现的能力,即以这种速度根据单个细胞的详细显微镜图像分析来分选细胞。
通过在传统的生物标志物识别和定量确定中加入成像技术,这种新技术不仅能识别细胞中是否存在某种生物标志物以及存在多少,还能识别其位置或在细胞中的分布情况。通过用这种技术对生物标志物的分布进行成像,这些作者获得了以前在传统流式细胞仪实验中看不到的关于细胞的详细信息,这使他们能够回答复杂的生物学问题,如细胞如何生长、发挥功能和相互作用,或研究病毒或蛋白在细胞内的确切位置,所有这些都是以高度加快的速度进行的。
ImageStream的光学器件,图片来自Lab on a Chip, 2016, doi:10.1039/C6LC01063F。
BD公司董事长、首席执行官兼总裁Tom Polen说,“这种创新克服了对单个细胞进行分选的速度和精度之间的典型折衷。这一突破实质上相当于科学家们在显微镜下观察,识别感兴趣的细胞的具体特征,并根据他们所看到的,对每个单个细胞进行分选,以便进一步分析---所有这些都以每分钟近100万个细胞的速度进行。与传统的流式细胞仪方法相比,该技术可以分析1000多倍的数据量,并根据图像以每秒15000个的速度对细胞进行分选。BD公司是20世纪70年代第一家将流式细胞仪技术商业化的公司,这也是我们在这一领域创新和技术领先的传奇历史的又一个例子。”
这项新技术填补了生物医学研究的长期空白,使科学家们能够更迅速地查看和分离具有特定的、可观察到的感兴趣的特征的细胞,这可以加速发现研究,并在病毒学和肿瘤学等广泛的领域发掘潜在的治疗方法或治愈疾病的方法。
论文共同通讯作者、BD公司全球研发副总裁Eric Diebold说,“这项技术代表了一个由光学、机械、电子、生物医学和软件工程师及科学家组成的高度多学科团队十多年来的工作成果,旨在为科学家们提供分析单细胞的差异化和灵活的能力。我们只是触及了这种新的基于图像的高通量细胞分选技术所能实现的科学类型的表面,我们期待着BD公司和广大科学界将如何利用它来推动基础研究和治疗方法的开发。”
这项研究的细节
在这项新的研究中,这些作者利用BD CellView图像技术研究了NF-κB途径的调节因子,其中NF-κB在细胞免疫和应激反应中发挥着重要作用。他们通过追踪RelA的位置来测量这一途径的活性,其中RelA是一种在激活时从细胞质移入细胞核的蛋白。利用BD CellView图像技术,他们能够在几个小时内确定这一重要细胞途径的几种新的调节因子,而不是像使用传统方法那样需要几天。这一结果对加快基因组研究和治疗发现的步伐具有广泛的意义。
论文共同通讯作者、斯坦福大学遗传学教授Lars Steinmetz博士说,“多年来,科学家们一直希望有一种允许他们详细了解细胞的内部运作情况并分离出那些具有感兴趣的微观表型的细胞的细胞选系统。这就是BD CellView图像技术所实现的,从而确定了细胞分离和表征的一个新标准。我们很高兴将这项技术应用于高分辨率的基因组筛选,旨在收集基因组每个部分的功能信息。我们还在探索基于细胞的诊断和健康与疾病中的细胞表征方面的应用。”(生物谷 Bioon.com)
参考资料:
Daniel Schraivogel et al. High speed fluorescence image-enabled cell sorting. Science, 2022, doi:10.1126/science.abj3013.
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