3D 細胞分離の形状とダイナミクスは組織の表面張力制御によって支配されます

ブログ

ホームページホームページ / ブログ / 3D 細胞分離の形状とダイナミクスは組織の表面張力制御によって支配されます

Jun 04, 2023

3D 細胞分離の形状とダイナミクスは組織の表面張力制御によって支配されます

Communications Biology volume 6、記事番号: 817 (2023) この記事を引用 521 アクセス 1 Altmetric メトリクスの詳細 発生中の組織の形態形成とパターン形成には、

Communications Biology volume 6、記事番号: 817 (2023) この記事を引用

521 アクセス

1 オルトメトリック

メトリクスの詳細

発生中の組織の形態形成とパターン形成には、細胞型の分離が含まれます。 分離は、接着およびアクトミオシン収縮性に基づく細胞皮質張力を調節することによって細胞間接触形成を制御することにより、細胞の種類によって生成される異なる組織表面張力によって引き起こされます。 我々は、脊椎動物の組織細胞型とゼブラフィッシュ胚葉前駆細胞を三次元異型分離の in vitro モデルとして使用し、3D タイムラプス顕微鏡法に基づくそれらの動態の定量的分析を開発しました。 我々は、Rhoキナーゼ阻害剤Y27632によるアクトミオシン収縮性の一般的な阻害が分離を遅らせることを示す。 ミオシン構築阻害剤 S100A4 の過剰発現による非筋肉ミオシン 2 活性の細胞型特異的阻害は、組織表面張力を低下させます。これは、凝集中の圧縮の減少と分離中に観察される反転幾何学として現れます。 同様のことは、構成的に活性なRhoキナーゼアイソフォームを発現させて、アクトミオシンの収縮性を細胞間界面および細胞-培地界面で遍在的に高く保ち、界面特異的な皮質張力の調節を無効にする場合にも観察されます。 組織の表面張力の制御は、組織工学における効果的なツールとなり得ます。

生体力学的特性に基づく細胞型の分離などの組織の自己組織化は、後生動物の胚発生の重要な要素です1、2、3。 よく特徴付けられた例には、ニワトリの四肢芽の発育 4,5、マウスの胚盤胞形成 6,7,8、ならびにゼブラフィッシュおよびアフリカツメガエルの胚における原腸形成および胚葉形成 9,10,11,12 が含まれます。 組織工学およびバイオファブリケーションの新興分野 13 も、自己組織化の (未解明の) メカニズムを利用できます。

長い時間スケールでは、組織は、細胞接着と細胞皮質張力によって決定される凝集の現れとして、特定の組織表面張力 (TST) によって特徴付けられる粘性流体のように動作します。 TST に対する癒着と皮質張力の相対的な寄与は、癒着差仮説 (DAH)4、14、15 と界面張力差仮説 (DITH)16 の 2 つの仮説によってアプローチされます。 TST の特定の違いは、発生における in vitro および in vivo の細胞の分離/選別および組織の層形成に主に寄与していると考えられていますが、集団的な細胞移動 17,18 や分極 10 または浸透圧 19 などの他のメカニズムも明らかに重要な役割を果たしています。

異なる細胞型の in vitro 分離の過程で、より高い TST を特徴とする細胞型は、より低い TST を持つ細胞によって内側に分離されたり、包まれたり、飲み込まれたりする傾向があります4,12,14,20,21,22。 高いTSTを生成するには、TSTが細胞-培地界面対細胞-培地界面の比に依存するため、細胞-培地界面張力(細胞皮質張力のみで構成される)を増加させる必要がある一方、細胞-細胞界面張力を減少させる必要があります。細胞界面の張力。 細胞間界面張力は主にアクトミオシンの収縮によって生成される皮質張力で構成されますが、接着張力の(負の)寄与は低いです。 したがって、細胞間界面張力を低下させるには、局所的な皮質張力を積極的に低下させる必要があります23。

非筋肉ミオシン 2 (NM2) の枯渇は、in vitro および in vivo での胚葉前駆細胞の細胞-培地界面での明らかな NM2 およびアクチンの蓄積と同時に細胞-細胞界面で観察されました 21,23。 皮質の機械的張力は、ショウジョウバエの胚における皮質の NM2 局在化を促進することが示されており、NM2 自体がこのリクルートプロセスにおいて機械センサーとして機能します 24,25。 皮質張力の界面特異的な差次的調節はTST生成の重要な要素であり、細胞間接着複合体から細胞骨格へのシグナル伝達によって指示されると考えられている26。 このシグナル伝達経路は、接触している別の細胞のカドヘリンとトランス結合し、細胞内カテニンを動員して複合体を形成するカドヘリン接着分子から始まります。 とりわけ、ここでは p120-カテニン (カテニン-デルタ 1) が動員されて活性化され、それによって RhoA が阻害され、Rho キナーゼの不活性化とさらに下流のアクトミオシン収縮性の阻害が引き起こされます 27、28、29、30、31。

 30) for several hours until final spatial configurations of the segregated domains were reached. In all experiments, PFK cells were segregated inside the emerging spheroid aggregate while EPC cells formed the outer domain (Fig. 2a, Supplementary Movie 3). Next, we tested A431 human epithelial carcinoma cells and HT1080 human fibrosarcoma cells in mixtures and observed their segregation in aggregates (n > 20) until reaching the final spatial configurations of homotypic domains. Segregation dynamics was slower than observed for PFK + EPC fish keratinocytes, nevertheless, A431 epithelial cells were always segregated inside and HT1080 cells formed the enveloping outer layer of spheroids (Fig. 2b, Supplementary Movie 4). Finally, we used zebrafish (Danio rerio) progenitor cells, dissociated from induced ectoderm or mesoderm, for basic segregation experiments. Aggregates (n > 30) of mixed ectoderm and mesoderm cells were imaged for several hours and eventually ectoderm cells segregated to the inside while mesoderm cells to the outside (Fig. 2c, Supplementary Movie 5), in line with expectations based on earlier data showing higher homotypic contact strengths for ectoderm cells compared to mesoderm cells, measured after several minutes of contact time23,33./p> 1000 points in a single image. This analysis is repeated in all images of the z-stack of the time series originally recorded at 10 min intervals for various total durations ranging from 10 to 50 h, yielding 60 to 150 consecutive data points, specified for the given experimental condition. The number of cell clusters (i.e. individual 3D cell cultures) analyzed this way as independent entities are represented by the n number assigned to the specific experimental condition (cell type, treatment) and included in the legend of the relevant figure graph. These figure graphs show mean values +/− standard error of the mean (SEM) values calculated from cluster size data averaged from n > 1000 data points measured in 6 to10 z-planes for n number of independent cell cultures specified, and these are shown as individual data points in data series containing a time series 60 to 150 data points, depending on the specific experiment. For details see Supplementary Data 2 and Supplementary Data 4./p>