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通过拉曼光谱仪使用拉曼光谱法识别细胞类型|简智仪器

来源:南京简智仪器设备有限公司   2017年06月23日 15:10  

简智仪器

 

转移干细胞:携带抗体的金纳米颗粒与干细胞表面标志物结合细胞并增强通过表面增强拉曼光谱(SERS)检测的光谱信号。

 

母鸡的激光束照射在一个单一的细胞,在细胞内的化学品可以吸收,反射,或者散射光波。散射光可以根据分子类型 - 蛋白质,糖或核酸以及存在于其结构中的化学键,在各种波长处产生可用于鉴定特定分子的*标记。数十年来,研究人员利用这些称为拉曼光谱的这些特征作为化学指纹来表征细胞。

与流式细胞术,微流体学和其他细胞分选方法不同,依赖于拉曼光谱仪的技术不需要标记,并且对于许多应用,它们可以比流式细胞仪更灵敏和特异。诸如表面增强拉曼光谱(SERS)的变体版本 - 其中化学物质被吸附在金属表面上,促进发射的光谱信号 - 通过增强分子附近的电场,提高了基于拉曼的测定的灵敏度和特异性。使用与金属(如金或银)制成的纳米粒子结合的抗体可以在单次测定中产生多达六个或七个SERS光谱,提供比荧光标记更高的辨别度。

随着快速改进工具和分析方法,拉曼光谱在生命科学家中越来越受欢迎。格拉斯哥大学Strathclyde大学化学教授邓肯•格雷厄姆说:“拉曼光谱仪器在过去五年中发展非常迅速,检测器和光源的改进得到了极大的改善,从而降低了成本,同时保留了这些系统的性能。。他补充说,更快的相机可以在几秒钟内捕获光谱,而不是几秒钟,更好的软件和统计工具可以分析通过排序和分析细胞产生的大数据集。

在这里,科学家们参观了采用拉曼光谱法检测和研究细胞的四种策略。

测试干细胞治疗
调查员: 
徐春辉小儿副教授,蔡美美,埃默里大学生物医学工程助理教授

项目:从多能人干细胞的制剂中去除残留的致癌干细胞。

问题:人类多能干细胞(hPSCs)是一种有前途的干细胞干细胞治疗方法,用于广泛的疾病。然而,源自hPSC的细胞通常含有残留的未分化细胞,然而这些污染性残留物在移植到动物体内时可能形成肿瘤。流式细胞术和其他测定法只能检测这些细胞,如果它们形成0.1%或更多的群体,但是通过未分化细胞的肿瘤形成的小鼠研究估计,在105个细胞(0.001%)中甚至1个的浓度具有形成畸胎瘤的潜力。MR钱表示,移植hPSC后的肿瘤形成是纯度和安全性的“黄金标准”测试,但这个过程大概需要三个月的时间。它也是昂贵和非定量的,使其成为临床测定的不良选择。

解决方案:徐和同事们希望使用SERS来检测残留的干细胞,就像2011年循环肿瘤细胞一样。该团队用两个干细胞表面标志物SSEA-5和TRA- 1-60,然后用聚乙二醇(PEG)覆盖暴露的纳米颗粒表面以减少非特异性结合。他们在与已知数量的成纤维细胞混合的hPSC样品上测试纳米颗粒,以证实SERS信号与存在的干细胞数目成比例。该测定可以在一百万个成纤维细胞的背景中检测到一个干细胞,比流式细胞术检测灵敏度高2,000至15,000倍。该技术在hPSC衍生的心肌细胞的培养中同样良好。“高灵敏度和特异性是该检测方法与其他方法的关键优势,”Xu说。

 

她补充说,该测定证明与2011年肿瘤细胞研究一样敏感。优化不同细胞类型的技术需要找到每个纳米颗粒正确的配体密度 - 在这种情况下,SSEA-5标记的每个颗粒有25个抗体

扫描的特异性
调查: 
伊沃恩·希,博士后研究员,并克里斯托夫克拉夫,调研组组长,光子技术研究所莱布尼兹德国

项目:通过采集提高单细胞分类的特异性平均拉曼光谱

 简智仪器PATCHY CELLS:使用从整个细胞(图)获取的平均拉曼光谱重建的细胞图像(插图)显示大分子在细胞中不均匀分布。COURTESY IWAN SCHIE

问题:大多数研究依赖于单个单个拉曼光谱读数。但是对于通常大于激光焦点的直径的真核细胞来说,这并不总是准确的。来自细胞的单个读数受诸如细胞是否积极复制DNA,如果其正在经历凋亡或坏死以及脂滴或蛋白质的量的因素的影响。此外,“您可以根据您将激光对准细胞核或细胞质来获得变化,”Krafft说。从每个细胞获取多个光谱以鉴定平均大分子特征是理想的,但这是耗时且昂贵的,所以研究人员可能会更少的细胞进行补偿。

解决方案: Schie和Krafft不是采取多个单独读数,而是发现沿着任意一条线或其他定义的形状扫描一个激光束可以从样品中产生一个连续的拉曼信号。大多数商业光谱仪通常被开发用于分析材料而不是细胞,因此该团队设计了具有几种不同光学透镜,多模光纤,电动台和其他柔性部件的拉曼显微镜,使得该仪器可用作显微镜,以及用于从一个线上的多个点获取单点光谱和光谱

该团队使用该设置测定了两种不同的胰腺癌细胞系和T细胞系,并将结果与拉曼成像进行了比较,其中来自多个点的单个光谱被组合以产生细胞的图像,并且从单个点获得的拉曼光谱细胞。综合光谱在相同类型的细胞之间产生较小的变化,因此较少的细胞必须被采样以训练鲁棒的分类模型。在培训模型中仅使用20个细胞足以达到90%以上的准确度。所有这三种方法可以区分两种癌细胞系和T细胞系。因为沿线读取数据连续采样细胞而不是采取离散测量,“相同类型的两个细胞之间的变化不如从细胞中随机位点获取单个光谱那样高,“克拉夫特说。这种方法可能是一种有效,高通量的方法来使用拉曼光谱仪来检测循环肿瘤细胞,他补充说

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