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THUNDER小課堂:自噬與老年病

瀏覽次數:1244 發布日期:2023-3-7  來源:徠卡顯微鏡
秀麗隱桿線蟲中自噬過程的高對比度成像
通過使用Small Volume Computational Clearing(SVCC)的THUNDER Imager Model Organism機型對模型生物秀麗隱桿線蟲(一種線蟲)進行高對比度成像,可幫助更深入地理解自噬與老年病之間的關聯。自噬是一個自然的過程,細胞通過這個過程來自我毀滅,以產生能量并維持細胞活性。感染或癌癥等疾病引發的應激通常會觸發以病原體或癌細胞為目標的自噬。自噬與年齡相關的神經退行性疾病之間的關系尚不清楚,對這種關系的深入理解可能有助于維持長期健康。使用高對比度THUNDER成像進行的秀麗隱桿線蟲自噬機制研究可能有助于將其推向臨床應用,從而實現這一目標。
 

引言

自噬是一種受調節的自我吞噬過程,其能幫助細胞維持穩態并重新獲得能量[1,2]。在基礎狀態下,自噬可用于長壽命蛋白的降解等,但它主要是在應激反應中被誘發。在感染這樣的應激狀態下,其會靶向病原體,以進行溶酶體降解。在癌細胞引發的代謝應激中,自噬為細胞活性提供ATP,保持細胞活力。癌細胞會誘導自噬,使細胞吃掉自己,從而保護其免于細胞死亡。自噬的特征是形成自噬體,并涉及多個步驟:開始、成核、延伸、成熟和降解。雖然自噬與健康有關,但自噬與老年病(如神經退行性疾病)之間的關系仍不清楚[2]。如果能更好地理解這種關系,就可能會開發出能促進長期健康的臨床應用。

 

線蟲秀麗隱桿線蟲是一種經過充分研究的模型生物,使得我們可以在整體生物中研究自噬和年齡相關的病理機制[3,4]

 

本文介紹如何使用THUNDER Imager對自噬和老年病進行詳細的研究

 

挑戰

對秀麗隱桿線蟲成像時,快速獲得銳利的高對比度3D成像,清晰展示重要細節的解決方案最為實用。常規的寬場顯微成像速度快,檢測靈敏度高,但是對厚標本的成像,如整個生物體,通常會出現離焦信號模糊導致的對比度降低[5]

 

方法

本研究中使用表達MAH215 [6]、GFP和mCherry的秀麗隱桿線蟲。MAH215是一種雙色熒光mCherry:GFP:LGG-1蛋白,其可對自噬體和自噬溶酶體進行可視化,以監測自噬流。GFP(綠色)表示自噬體,而mCherry(紅色)表示自噬溶酶體,后者可在酸性環境中淬滅GFP,從而導致發射mCherry信號。使用THUNDER Imager Model Organism對線蟲進行成像應用Small volume computational clearing(SVCC)處理圖像[5],然后生成最大強度投影。

 

結果

與傳統的寬場顯微鏡相比,THUNDER Imager Model Organism能夠清除非焦面信號,對秀麗隱桿線蟲進行清晰的立體與宏觀成像[5]。這樣,就可以更加詳細地研究細胞過程并對其定量。

圖1:秀麗隱桿線蟲的宏觀擴展景深圖像:原始寬場數據(左)和應用SVCC后的THUNDER數據(右)。MAH215:自噬流,GFP(綠色):自噬體,mCherry(紅色):自噬溶酶體。

圖片來源:Aditi U. Gurkar博士,美國匹茲堡大學醫學系。

 

結 論

與傳統的寬場成像相比,THUNDER的Small volume computational clearing(SVCC)技術[5]在對秀麗隱桿線蟲成像時會顯著增強對比度,從而解析高度細節化和更加清晰的立體圖像。THUNDER技術具備的卓越成像功能有助于對自噬和老年病之間的關系進行更深入的理解

 

 

References:
1.A.U. Gurkar, K. Chu, L. Raj, R. Bouley, S.-H. Lee, Y.-B. Kim, S.E. Dunn, A. Mandinova, S.W. Lee, Identification of ROCK1 kinase as a critical regulator of Beclin1-mediated autophagy during metabolic stress, Nature Communications (2013) vol. 4, iss. 1, 2189, DOI: 10.1038/ncomms3189.

2.Y. Aman, T. Schmauck-Medina, M. Hansen, R.I. Morimoto, A.K. Simon, I. Bjedov, K. Palikaras, A. Simonsen, T. Johansen, N. Tavernarakis, D.C. Rubinsztein, L. Partridge, G. Kroemer, J. Labbadia, E.F. Fang, Autophagy in healthy aging and disease. Nature Aging (2021) vol. 1, pp. 634–650, DOI: 10.1038/s43587-021-00098-4.

3.L. Marchal, S. Hamsanathan, R. Karthikappallil, S. Han, H. Shinglot, A.U. Gurkar, Analysis of representative mutants for key DNA repair pathways on healthspan in Caenorhabditis elegans, Mechanisms of Ageing and Development (2021) vol. 200, 111573, DOI: 10.1016/j.mad.2021.111573.

4.A.U. Gurkar, M.S. Gill, L.J. Niedernhofer, Genome Stability and Ageing, In A. Olsen, M. Gill, Eds. Ageing: Lessons from C. elegans. Healthy Ageing and Longevity (Springer, Cham., 2017) DOI: 10.1007/978-3-319-44703-2_11.

5.J. Schumacher, L. Bertrand, THUNDER Technology Note: THUNDER Imagers: How Do They Really Work? Science Lab (2019) Leica Microsystems. 

6.J.T. Chang, C. Kumsta, A.B. Hellman, L.M. Adams, M. Hansen, Spatiotemporal regulation of autophagy during Caenorhabditis elegans aging, eLife (2017) vol. 6, e18459, DOI: 10.7554/eLife.18459.
 

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