• Aucun résultat trouvé

Biological Single Cell Analysis

N/A
N/A
Protected

Academic year: 2022

Partager "Biological Single Cell Analysis"

Copied!
28
0
0

Texte intégral

(1)

Andreas Schmid, Paris May, 24th

Andreas Schmid

Chemical Biotechnology, TU Dortmund University, Germany Single Cell Laboratory

Symposium – ITMO Molecular and Structural Bases of living organisms (BMSV)

Biological Single Cell Analysis

Andreas Schmid, Paris th

Functional analysis of a (Bio‐)catalyst

(2)

Andreas Schmid, Paris May, 24th

Functional analysis of a (Bio‐)catalyst

Andreas Schmid, Paris th

Structure of a microbial population

Text book biology – an isogenic population

(3)

Andreas Schmid, Paris May, 24th

Structure of a microbial population

Reality – an isogenic population BUT different phenotypes

Andreas Schmid, Paris th

Why single cell analysis?

Binary

(4)

Andreas Schmid, Paris May, 24th

Why single cell analysis?

Binary Gradual

Andreas Schmid, Paris th

Why single cell analysis?

Binary Gradual

Same readout!

(5)

Andreas Schmid, Paris May, 24th

Why single cell analysis?

Binary Gradual Gradual

multi‐parametric

Andreas Schmid, Paris th

Size comparison of biological targets and microfluidics

Schmid et al. , Curr. Opin. Biotechnol. (2010)

(6)

Andreas Schmid, Paris May, 24th

Size comparison of biological targets and microfluidics

Schmid et al. , Curr. Opin. Biotechnol. (2010)

Focus of this talk

Andreas Schmid, Paris th

Concepts for single cell analysis

(7)

Andreas Schmid, Paris May, 24th

Single cell analysis – a multidimensional system 

Phenotype

Individual cell [x]

Chemical single cell analysis ‐a  physiological snapshot

t1

Individual cell [x]

Time [t]

t1

Biological activity

Time [t]

High information content,  but dynamic processes of  individual cells cannot be  resolved!

On‐chip single cell lysis and quantification of insoluble actin Single cell

Chemical  lysis

Irimia et al. , Anal Chem. (2004)

Andreas Schmid, Paris th

Concepts for single cell analysis

(8)

Andreas Schmid, Paris May, 24th

Single cell analysis – a multidimensional system 

Phenotype

Individual cell [x]

Flow cytometry – a population snapshot

t1

t2

Individual cell [x]

Time [t]

t1 t2

Biological activity

Time [t]

Access to population dynamics,  but not to fate/development of  individual cells!

Lindmeyer et al. , unpublished data (2013)

Assessment of gene  expression profiles in Pseudomonas sp. 

VLB120  with fluorescent  fusion protein

control StyA eGFP

Fluorescence [‐]

Time [h]

Andreas Schmid, Paris th

Concepts for single cell analysis

(9)

Andreas Schmid, Paris May, 24th

Concepts for single cell analysis

Andreas Schmid, Paris th

Concepts for single cell analysis

(10)

Andreas Schmid, Paris May, 24th

Single cell analysis – a multidimensional system 

Phenotype

Individual cell [x]

Time [t]

Individual cell [x]

Time [t]

t1 t2 t4 t5

Single cell trapping – allows  continuous analysis of dynamic  processes at single cell level

Dusny et al. , Appl. Environ. Microbiol. (2012) Trapping and cultivation of single  P. pastoris  cells with nDEP traps

Andreas Schmid, Paris th

Trapping and cultivation for biological single cell analysis

adapted from Johann et al. , Anal. Bioanal. Chem. (2006)

(11)

Andreas Schmid, Paris May, 24th

Trapping and cultivation for biological single cell analysis

adapted from Johann et al. , Anal. Bioanal. Chem. (2006)

Andreas Schmid, Paris th

Surface functionalization for biological single cell analysis

On‐chip neuronal network formation assay:

•Rapid and reproducible in vitro assay for the  assessment of neurotoxic effects

•Neuronal outgrowth and interconnection as a  measure for toxicity

•Higher sensitivity than cytotoxicity assays!

•Might replace animal experiments 

Frimat et al. , Lab. Chip. (2010)

An on‐chip neuronal network display for sensitive neurotoxicity assessment

Neuronal micro patterning for controlled neurite outgrowth Primary mouse neuronal network

Dose‐response curve to neurotoxic acrylamide

Network formation  assay

Cell culture assay

(12)

Andreas Schmid, Paris May, 24th

Trapping and cultivation for biological single cell analysis

adapted from Johann et al. , Anal. Bioanal. Chem. (2006)

Andreas Schmid, Paris th

Hydrodynamic traps for biological single cell analysis

Mother cell

The “mother machine” – Robust growth of E. coli

Continuous growth analysis of E. coli :

•Mother cells show stable rate of elongation  over hundreds of consecutive divisions 

•Replicative age of the cells is not connected to  growth rate (as believed for decades!)

‐> growth rate is homogeneous and robust

Wang et al. , Curr. Biol. (2010)

(13)

Andreas Schmid, Paris May, 24th

Trapping methods for biological single cell analysis

adapted from Johann et al. , Anal. Bioanal. Chem. (2006)

Andreas Schmid, Paris th

Negative dielectrophoresis for single cell trapping

12 µm

technology follows biology ‐> cell  dimension dictates device dimension

Channel height Channel height Channeheight

(14)

Andreas Schmid, Paris May, 24th

Functionality of the Envirostat

Andreas Schmid, Paris th

nDEP traps for biological single cell analysis

Continuous supply with substrates

and removal of extracellular metabolites ‐> C = const.

Precise temperature control ‐>      T = const.

‐>  Controllable and defined physico‐chemical cellular    microenvironment

Temperature control and reliabe world‐to‐chip interface

The Envirostat – a new bioreactor concept

The microfluidic chip Channel structure Contactless single cell isolation,  trapping and perfusion with nDEP

Kortmann et al. , Lab Chip (2009)

(15)

Andreas Schmid, Paris May, 24th

Analysis of subsequent cell generations

Populations from analyzed  single cells Deposition of cells with 

automated fraction collector

Subcultivation of analyzed  single cells

Kortmannet al. 2009

Andreas Schmid, Paris th

The Envirostat chip

10 mm

Design of microfluidics  with CFD 

simulations

The microfluidic chip v

v

(16)

Andreas Schmid, Paris May, 24th

The Envirostat: microfluidic channel structure

Channel structure

1 mm

Andreas Schmid, Paris th

The Envirostat: single cell isolation

Zig‐Zag

flow

Single cell isolation

1 mm

Cell entry

(17)

Andreas Schmid, Paris May, 24th

The Envirostat: single cell isolation

Zig‐Zag Cell separator

flow

Single cell isolation

1 mm

Cell entry Waste

Andreas Schmid, Paris th

The Envirostat: single cell analysis

Zig‐Zag Cell separator

flow

Cage 1 (separation)

Single cell 

cultivation / analysis Single cell isolation

1 mm

20 µm

flow

Cell entry Waste

(18)

Andreas Schmid, Paris May, 24th

The Envirostat: single cell analysis

Zig‐Zag Cell separator

Cage 1 (separation)

Cage 2 (analysis)

Analytics  Subcultivation Single cell isolation

Single cell 

cultivation / analysis

20 µm

20 µm

1 mm

Waste

Andreas Schmid, Paris th

Envirostat: cell type‐independent single cell analysis

(19)

Andreas Schmid, Paris May, 24th

Single cell analysis

Andreas Schmid, Paris th

Single cell analysis

(20)

Andreas Schmid, Paris May, 24th

Microbial growth at single cell level

„Single cell growth analysis… perhaps one of the simplest  and most underexploited assays of cellular 

heterogeneity.“

Lecault et al., Curr. Opin. Chem. Biol. (2012)

Andreas Schmid, Paris th

Microbial growth at single cell level

„Single cell growth analysis… perhaps one of the simplest  and most underexploited assays of cellular 

heterogeneity.“

Lecault et al., Curr. Opin. Chem. Biol. (2012)

… prime example for single cell analysis Unambiguous determination at single cell level 

‐> what you see is what you believe! 

(21)

Andreas Schmid, Paris May, 24th

Single cells grow faster in controlled environments

Pichia pastoris MutS cell size: 5‐8 µm µ = 0.34 h‐1

Hansenula polymorpha RB11 cell size: 3‐6 µm

µ = 0.46 h‐1

Corynebacterium glutamicum  ATCC 13032

cell size: 3‐5 µm µ = 0.58 h‐1

Cultivation conditions: 30°C, YPD medium for yeast (conductivity = 0.99 S m‐1), BHI medium for C. glutamicum (conductivity =  1 S m‐1), RotX field mode (Vrms= 2.5)

Dusny et al. , Appl. Environ. Microbiol. (2012)

Andreas Schmid, Paris th

Corynebacterium glutamicum  ATCC 13032

cell size: 3‐5 µm µ = 0.58 h‐1 Hansenula polymorpha RB11

cell size: 3‐6 µm µ = 0.46 h‐1 Pichia pastoris MutS

cell size: 5‐8 µm µ = 0.34 h‐1

Single cells grow faster in controlled environments

Cultivation conditions: 30°C, YPD medium for yeast (conductivity = 0.99 S m‐1), BHI medium for C. glutamicum (conductivity =  1 S m‐1), RotX field mode (Vrms= 2.5) Dusny et al. , Appl. Environ. Microbiol. (2012)

Extraordinarily fast and steady volume growth in controlled cellular environments!

(22)

Andreas Schmid, Paris May, 24th

Single cells show consistently higher specific growth rates compared to bulk cultivations 

Specific growth rates of single cells exceeded population growth rates by up to 120% !

Extracellular environment results in steady‐state physiology

‐> Basal principle is valid for unicellular microbial eukaryotes and prokaryotes

Shake flask vs. diluted population vs. Envirostat

Dusny et al. , Appl. Environ. Microbiol. (2012)

50 ml 200 µl 27 nl

Andreas Schmid, Paris th

Shake flask vs. diluted population vs. Envirostat

cellular environment is reflected in cellular physiology and can dictate growth rate 

200 µl 27 nl

Dusny et al. , Appl. Environ. Microbiol. (2012) 50 ml

(23)

Andreas Schmid, Paris May, 24th

Interrelation: extracellular environment and physiology

Fritzsch et al. , Annu. Rev. Chem. Biomol. Eng. (2012)

Andreas Schmid, Paris th

Content of a single cell

Schmid et al. , Curr. Opin. Biotechnol. (2010)

(24)

Andreas Schmid, Paris May, 24th

Content of a single cell

Schmid et al. , Curr. Opin. Biotechnol. (2010)

Low analyte amounts of single cells pose a considerable analytical challenge!

Andreas Schmid, Paris th

Single cell ethanol production: Can we monitor it?

Medium flow: 1 µL/h medium flow  (25 µm/s) Temperature:  30 °C

Chip paramaters

One cell

Productivity: 20 pmol/cell/h EtOH

(25)

Andreas Schmid, Paris May, 24th

Single cell ethanol production: Can we monitor it?

Ethanol productivity Population20 mmol g‐1h‐1 Single Cell 20 pmol cell‐1h‐1

Time [min] Amount [pmol]

1 0.33

10 3.30

30 9.90

60 19.80

Concentration [µmol/L]

Vol. [µL] 0.01 0.1 1 10

1 min 33.000 3.300 0.330 0.033

10 min 330.000 33.000 3.300 0.330

30 min 990.000 99.000 9.900 0.990

60 min 1980.000 198.000 19.800 1.980

= 0.05 pmol/0,1 µL

= 0.54 pmol/0,1 µL

= 5.4 µmol/L

= 0.54 µmol/L

EtOH detection by GC‐MS 

Andreas Schmid, Paris th

Interfacing microfluidics and mass spectrometry

Automated spotting of microdroplets an nano‐MALDI target

Küster et al. , Anal. Chem. (2013)

label‐free content analysis of single microdroplets  (few nanoliters in volume)

•MS grants access to structural information about  droplet content

promising approach for single cell analysis 

(26)

Andreas Schmid, Paris May, 24th

Interfacing microfluidics with mass spectrometry

Andreas Schmid, Paris th

Summary

Numerous devices and analytical approaches have been developed to adress specific  aspects and questions at a single cell level 

Microfluidic single cell trapping and analysis with total microenvironmental control has  been demonstrated

Analytical technologies for biological SCA at genomic, transcriptomic, proteomic, and  metabolomic level with single cell resolution are available

Mass spectrometry devices, recently reached the single cell threshold for sensitivity and  specificity and will allow label‐free structural information about single cell proteome and  metabolome

‐> Single cell analysis is broadly applicable and a key technology for systematic   elucidation of the features and functions of life! 

(27)

Andreas Schmid, Paris May, 24th

Future challenges for single cell analysis

Devices for single cell analysis require:

Integration of currently available LOC (Lab‐on‐a‐chip) technologies for cell  sorting, chemical and biological single cell analysis in defined

microenvironments in one platform

On‐chip microfluidic sample processing and direct and loss‐free coupling of  single cell chips/µfluidics to analytical instruments

Automation of LOC devices approaches for high throughput single cell analysis

Andreas Schmid, Paris th

Acknowledgement

The Single Cell Lab

Dr. Oliver 

Frick Christian

Dusny

Katrin

Rosenthal Frederik

Fritzsch Verena

Oehling

Gesellschaft für

Silizium-Mikrosysteme mbH Prof. Andreas 

Schmid

Ministry of Innovation, Science, Research and Technology of North- Rhine Westphalia.

(28)

Andreas Schmid, Paris May, 24th

Thank you for your attention!

Références

Documents relatifs

She said in this regard that ECA has launched a number of Pan- African programmes including the African Innovation Framework, the Science, technology Endowment Fund and the

Pharmaceutical exports are thus as important to several African countries as they are to some developed countries. With active promotion and support, the pharmaceutical sector

In such a world, we can in principle know all the types of physical properties, they are all relational, and there is no need for intrinsic properties, because the relata are

However, it must be underlined that, as stated by Mullin Consulting (2003), “there are very few persons and institutions that have the training and experience necessary

EDVHGGLVDVWHUULVNUHGXFWLRQ6FLHQWLILFLQWHUHVWLQ the topic has increased, as seen by the growth in WKHQXPEHURISXEOLFDWLRQVSHU\HDUIURPVLQJOH

It is now clear that transfer of technologies are an essential part of a broader process that involves: (a) undertaking a first- order discovery process (initial business ideas

Science, technology and innovation contribute to sustainable urbanization in a variety of ways, including with regard to new capabilities in spatial planning,

The STIP Review of Thailand has three fundamental goals: to offer an up-to-date assessment of the framework conditions and interactions that characterize Thailand’s national