Echtzeit-Hochdurchsatztechnik zur Quantifizierung der Bildung extrazellulärer Neutrophilenfallen in menschlichen Neutrophilen

Unsere Forschung konzentriert sich auf Neutrophile, die wichtige Ersthelfer im Immunsystem sind und eine bedeutende Rolle bei verschiedenen Krankheiten spielen. In den letzten zwei Jahrzehnten wurde deutlich, dass Neutrophile zur Entstehung von Krebs, Autoimmunerkrankungen und anderen entzündlichen Erkrankungen beitragen, indem sie die Immunregulation stören. Dazu gehört die Bildung von neutrophilen extrazellulären Fallen, Netzen und netzartigen Strukturen, die auf Entzündungen reagieren und für die Therapie dieser Krankheiten eingesetzt werden könnten.

Trotz einiger vielversprechender Moleküle, die auf Netze abzielen, gibt es in der Entwicklung noch keine zugelassene Therapie, die diesen Mechanismus spezifisch beeinflusst. Dies ist zumindest teilweise auf das Fehlen einer objektiven, unvoreingenommenen, reproduzierbaren und Hochdurchsatz-Quantifizierungsmethode für die Nettobildung zurückzuführen. Unser Protokoll verwendet zweifarbige Lebendzellbildgebung, um das Verhalten von Neutrophilen unter Verwendung von membrandurchlässigen und undurchlässigen Farbstoffen für eine präzise Verfolgung der Netzbildung zu analysieren.

Diese Methode unterscheidet zwischen netzbildenden und gesunden Neutrophilen auf der Grundlage der Membranintegrität und ermöglicht eine klare Unterscheidung der Zelltodtypen durch morphologische Veränderungen, die in der Phasenkontrastbildgebung absorbiert werden. Diese Methode überwindet die Probleme der zuvor berichteten Techniken zur Quantifizierung der Nettobildung und bietet eine effiziente, reproduzierbare und genaue Nettoquantifizierung auf automatisierte Weise. Diese Methode wird bei der Entwicklung von neutrophilen Medikamenten helfen, indem sie die Möglichkeit bietet, mehrere therapeutische Ziele gegen die Netzbildung in einer Hochdurchsatzmethode zu screenen.