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【专家访谈】激光显微切割技术如何助力神经科学研究取得开创性进展?

时间:2024-09-12      阅读:252

采访玛尔塔·帕特林尼博士(Dr. Marta Paterlini),探讨使用激光显微切割(LMD)技术研究成人神经发生(adult neurogenesis)及其在空间蛋白质组学和精准医学中的未来潜力。

【专家访谈】激光显微切割技术如何助力神经科学研究取得开创性进展?

玛尔塔·帕特林尼博士,卡罗林斯卡学院的高级科学家,分享了她在成人人类神经发生开创性研究中使用激光显微切割(LMD)的经验,并提供了关于LMD在空间蛋白质组学和精准医学中未来应用潜力的个人见解。


关键收获

  • 确认成人神经发生存在的突破性实验

  • LMD如何使得在单细胞水平上研究复杂过程成为可能

  • LMD在空间生物学中的未来前景



观看采访

采访总结



理解成人人类神经发生


发育生物学和再生医学的核心挑战之一是理解细胞的起源,尤其是人脑中新的神经元。几十年来,人们一直认为神经元形成(神经发生)只发生在胚胎阶段,出生后就会停止。然而,越来越多的有力证据,包括来自玛尔塔·帕特林尼博士在乔纳斯·弗里森实验室的研究发现,已经证实了成人人类大脑中存在神经发生——这一过程被称为成人神经发生。


成人人类神经发生在海马体中发生,涉及干细胞分裂成神经前体细胞,然后这些神经前体细胞随后发育成神经元。这一发现引发了许多关于神经干细胞/神经前体细胞的身份和它们周转率的问题,其中一些问题玛尔塔的研究组已经能够使用激光显微切割(LMD)来解答




在单细胞水平研究复杂系统

当玛尔塔加入乔纳斯·弗里森实验室时,他们的目标是理解从干细胞到成人样本中成熟神经元的亚型分化。当时,单细胞基因组学正逐渐兴起,他们的实验室是shou批与其他测序实验室合作采用单细胞技术的实验室之一。


由于研究像人脑这样的复杂系统会非常具有挑战性,团队希望测试使用单细胞基因组学流程来定义人类细胞谱系追踪(从干细胞到成熟神经元)的方法,因为已知单个细胞中体细胞变异的分布可以反映系统发育轨迹。该团队意识到,一个重要的原理证明可以是追溯初级成纤维细胞系的分裂。这时,他们转向了徕卡显微系统公司的LMD系统,该系统将在这一研究中发挥重要作用。





LMD的关键作用


在一项发表于《基因组生物学》(Genome Biology)的显著实验中,成纤维细胞在LMD系统的金属框架上生长。细胞被允许附着,并通过时间延迟成像记录其分裂。通过这种方式,研究团队成功捕获了分裂后的子细胞,并利用LMD技术进行了收集。为了分析这些单细胞的DNA序列数据,研究团队采用了一种他们开发的生物信息学工具,以非监督的方式识别了体细胞中的突变。这一实验展示了将单细胞基因组学与LMD系统相结合的强大功能,这对于构建细胞流程、追踪细胞谱系以及深入了解成人神经发生至关重要。

视频:在金属框架上生长的成纤维细胞。这些细胞被允许附着在框架上,并通过延时成像技术记录了它们的分裂过程,之后捕获了分裂出的子细胞,并使用激光显微切割(LMD)技术进行了收集。




LMD的当前和未来前景


玛尔塔称自己是LMD系统的“忠实粉丝”,尤其对其在单细胞水平上工作的能力印象深刻,这对她的团队在神经发生不同阶段捕获单个细胞至关重要。他们与部门内的其他研究人员共享LMD系统,并近期注意到该系统在蛋白质组学研究中的应用兴趣激增。




未来应用:蛋白质组学和空间生物学


展望未来,玛尔塔认为LMD系统在蛋白质组学中扮演着重要角色,尤其是与质谱技术结合使用时。她观察到,使用LMD进行蛋白质组学研究也可能是她的团队在定义健康和疾病样本中细胞功能和异质性方面的下一步。这将与他们对精准医学的兴趣和目标保持一致。意识到空间生物学的发展趋势,玛尔塔还评论说,LMD系统将在不断发展的空间蛋白质组学领域中发挥重要作用,为测序提供精确的切片


结 论

LMD系统通过实现详细的单细胞分析和促进创新实验,在推动对成人人类神经发生的理解方面发挥了关键作用。随着研究的不断发展,LMD系统在蛋白质组学和空间生物学中的应用有望为精准医学带来进一步的突破


参考文献:


1.Joanna Hård, Ezeddin Al Håkim, Marie Kindblom, Åsa K. Björklund, Ilke Demirci, Marta Paterlini, Pedro Reu, Bengt Sennblad, Erik Borgström, Patrik L. Ståhl, Jakob Michaelsson, Jeff E. Mold, Jonas Frisén. Conbase: a software for unsupervised discovery of clonal somatic mutations in single cells through read phasing. Genome Biol 2019 Apr 1;20(1):68. doi: 10.1186/s13059-019-1673-8.



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