Bewertung der Zellqualität mit dem Inkubator-Überwachungssystem CM20: Verbesserte Reproduzierbarkeit von Experimenten durch die Charakterisierung der Zellen

Einführung

In der Forschung mit kultivierten Zellen ist es oft eine Herausforderung, Experimente zu reproduzieren. Als Gegenmittel werden „strengere Versuchsplanung“ und „bessere Statistik“ vorgeschlagen. *1Die Gewinnung quantitativer Daten für diese Herangehensweise ist jedoch schwierig. In diesem Anwendungshinweis stellen wir einen Ansatz zur besseren Reproduzierbarkeit von Experimenten durch die Erfassung quantitativer Daten in Kulturen mit dem Überwachungssystem CM20 vor, das den Forschern die Datenerfassung abnimmt.

Häufige Probleme: Schwierigkeiten bei der Erfassung quantitativer Daten in der Phase der Kulturvorbereitung

Im Allgemeinen hängen die Qualitätsbeurteilung und die Kultivierungsdauer der Zellen in der Vorstufe des Experiments vom subjektiven Urteil des Forschenden ab, so dass erhebliche individuelle Abweichungen der Ergebnisse entstehen können. Außerdem muss bei der Erfassung quantitativer Daten von Zellen ein Teil der Probe entnommen werden, und es fehlt an praktischen Werkzeugen, um eine große Datenmenge zerstörungsfrei zu messen.

Unsere Lösung: Erfassung von quantitativen Daten mit dem Inkubator-Überwachungssystem CM20

Da das Inkubator-Überwachungssystem CM20 die Zellprobe automatisch in stabilen Intervallen beobachten kann, ohne sie aus dem Gefäß zu entnehmen, können quantitative Daten ohne Eingriff des Forschenden und ohne das Risiko einer Destabilisierung der Zellkulturumgebung erfasst werden. Darüber hinaus kann die Anzahl der Zellen aus dem aufgenommenen Bild automatisch gemessen und daraus die Verdopplungszeit als Index für die Fähigkeit zur Zellproliferation berechnet werden.

Abb. 1: Das Überwachungssystem CM20 kann während der Passage von in 6-Well-Platten ausgesäten Zellen automatisch quantitative Daten bestimmen.

Experiment zur Überprüfung der verbesserten Reproduzierbarkeit: Zusammenhang zwischen Zelleigenschaften während der Passage mit HUVECs und Differenzierungsinduktion

Das folgende Beispiel zeigt die erfolgreiche Nutzung quantitativer Zellpassage-Daten als Qualitätskriterium.

Abb. 2: Aufnahme von MSC-Bildern und Zellzählung mit dem CM20

Experiment zur Überprüfung der verbesserten Reproduzierbarkeit: Zusammenhang zwischen Zelleigenschaften während der Passage mit HUVECs und Differenzierungsinduktion

Im Folgenden ist ein Beispiel zur erfolgreichen Verwendung der quantitativen Zellpassage-Daten zur Qualitätsbewertung dargestellt. Anhand einer großen Anzahl von Bildern subkultivierter humaner Nabelvenen-Endothelzellen (HUVECs) wurden Zellmorphologie und Verdopplungszeit analysiert. Unsere Ergebnisse zeigten, dass es während der Subkultur eine starke Korrelation der Verdopplungszeit der HUVECs mit dem angiogenen Potential der Zellen gibt. Dieser Fall zeigte, dass bis zur Passage 8 (P8), in den Veränderungen in der Proliferationsfähigkeit auftreten, Experimente mit hoher Reproduzierbarkeit geplant werden können.

（Dieses Ergebnis wurde mit dem Prototyp des Überwachungssystems CM20 erzielt. Einzelheiten zum Experiment finden Sie in dem Artikel in Scientific Reports^*2)

Abb. 3: (a) Zellmorphologie nach Passagezahl: Aufnahme von Bilddaten bei jeder Passage, (b) Beziehung zwischen Passagezahl und Wachstumsrate: Sie zeigt, dass sich die Proliferationsrate bei P8 ändert, (c) Angiogenes Potenzial und Passagezahl von HUVEC: Erfolgreiche Angiogenese bei P7 und geringe Angiogenese bei P12.

Testimonial

Prof. Junji Fukuda
Division of Materials Science and Engineering,
Faculty of Engineering Chemical Engineering and Life Science,
Yokohama National University

Literaturnachweise

*1) Monya Baker, „1,500 scientists lift the lid on reproducibility“, nature 533, 452–454 (26. Mai 2016)
*2) Tatsuya Osaki, Tatsuto Kageyama, Yuka Shimazu, Dina Mysnikova, Shintaro Takahashi, Shinichi Takimoto & Junji Fukuda, „Flatbed epi relief-contrast cellular monitoring system for stable cell culture“, nature Scientific Reports ISSN 2045-2322 (online) (15. Mai 2017)