【THUNDER小課堂】自噬與老年病

閱讀：1737 發(fā)布時間：2023-3-7

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(jī)型對模型生物秀麗隱桿線蟲（一種線蟲）進(jìn)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(guān)聯(lián)。自噬是一個自然的過程，細(xì)胞通過這個過程來自我毀滅，以產(chǎn)生能量并維持細(xì)胞活性。感染或癌癥等疾病引發(fā)的應(yīng)激通常會觸發(fā)以病原體或癌細(xì)胞為目標(biāo)的自噬。自噬與年齡相關(guān)的神經(jīng)退行性疾病之間的關(guān)系尚不清楚，對這種關(guān)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(jìn)行的秀麗隱桿線蟲自噬機(jī)制研究可能有助于將其推向臨床應(yīng)用，從而實現(xiàn)這一目標(biāo)。

引言

自噬是一種受調(diào)節(jié)的自我吞噬過程，其能幫助細(xì)胞維持穩(wěn)態(tài)并重新獲得能量[1,2]。在基礎(chǔ)狀態(tài)下，自噬可用于長壽命蛋白的降解等，但它主要是在應(yīng)激反應(yīng)中被誘發(fā)。在感染這樣的應(yīng)激狀態(tài)下，其會靶向病原體，以進(jìn)行溶酶體降解。在癌細(xì)胞引發(fā)的代謝應(yīng)激中，自噬為細(xì)胞活性提供ATP，保持細(xì)胞活力。癌細(xì)胞會誘導(dǎo)自噬，使細(xì)胞吃掉自己，從而保護(hù)其免于細(xì)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(guān)，但自噬與老年病（如神經(jīng)退行性疾病）之間的關(guān)系仍不清楚[2]。如果能更好地理解這種關(guān)系，就可能會開發(fā)出能促進(jìn)長期健康的臨床應(yīng)用。

線蟲秀麗隱桿線蟲是一種經(jīng)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(guān)的病理機(jī)制[3,4]。

本文介紹如何使用THUNDER Imager對自噬和老年病進(jìn)行詳細(xì)的研究。

挑戰(zhàn)

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(xì)節(jié)的解決方案最為實用。常規(guī)的寬場顯微成像速度快，檢測靈敏度高，但是對厚標(biāo)本的成像，如整個生物體，通常會出現(xiàn)離焦信號模糊導(dǎo)致的對比度降低[5]。

方法

本研究中使用表達(dá)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(jìn)行可視化，以監(jiān)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(huán)境中淬滅GFP，從而導(dǎo)致發(fā)射mCherry信號。使用THUNDER Imager Model Organism對線蟲進(jìn)行成像，應(yīng)用Small volume computational clearing（SVCC）處理圖像[5]，然后生成最大強(qiáng)度投影。

結(jié)果

與傳統(tǒng)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(jìn)行清晰的立體與宏觀成像[5]。這樣，就可以更加詳細(xì)地研究細(xì)胞過程并對其定量。

圖1：秀麗隱桿線蟲的宏觀擴(kuò)展景深圖像：原始寬場數(shù)據(jù)（左）和應(yīng)用SVCC后的THUNDER數(shù)據(jù)（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(xué)醫(yī)學(xué)系。

結(jié) 論

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

References：（上下滑動查看更多）

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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